《Earth and Planetary Science Letters》：LC-MS-based proteomics: insights into natural product-directed cellular targeting
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天然产物（NPs）通过复杂分子机制发挥生物活性，本研究利用LC-MS结合顶替和底位蛋白质组学方法，系统分析NPs对细胞蛋白表达及修饰的影响，涵盖仪器选择、样本处理、数据标准化等关键环节，并通过癌症等疾病模型验证其机制，为药物开发提供新策略。
Bhargav Ranapangu|Monika Sandhu|Atish T. Paul
印度拉贾斯坦邦皮拉尼市皮拉尼校区比拉拉科技与科学学院药学系，邮编333031
摘要
天然产物（NPs）历来一直是具有显著临床治疗潜力的生物活性分子的来源。其复杂的分子机制可以通过使用液相色谱（LC）-质谱（MS）及相关技术的体外蛋白质组学方法进行研究。在这篇综述中，我们提供了一个框架，利用自上而下和自下而上的蛋白质组学方法来探讨天然产物引起的蛋白质水平变化。我们全面探讨了各种组件的重要性，包括仪器选择、细胞/组织处理、蛋白质提取、消化策略，以及无标记和基于标记的定量方法、生物信息学技术以及数据标准化过程。此外，我们还讨论了几项案例研究，这些研究利用基于LC-MS的蛋白质组学技术深入了解了天然产物对细胞通路的影响，为药物发现和治疗策略提供了关键见解。
引言
天然产物是一类广泛的生物活性植物化学物质，在生物医学研究中为治疗进展和药物发现做出了贡献。例如青蒿素（抗疟疾）、紫杉醇和白藜芦醇（抗癌）、姜黄素（抗炎）、小檗碱（抗糖尿病）和槲皮素（抗氧化）等化合物，展示了如何利用天然灵感指导药物发现和开发。[1], [2] 这些植物化学物质具有独特的化学性质和生物活性，对于调节细胞通路和识别新的药物靶点至关重要。[3] 理解这些天然产物的生物学效应对于将科学发现转化为治疗应用至关重要。然而，要理解天然产物发挥作用的细胞环境，通常需要先进的分析技术来更好地了解它们与细胞蛋白质的相互作用和影响。为了解决这一知识空白，基于LC-MS的蛋白质组学已成为一个强大的分析平台，能够高通量地识别和量化受天然产物影响的蛋白质。蛋白质组学技术可以绘制蛋白质-蛋白质相互作用和信号通路图谱，并评估翻译后修饰（PTMs；即蛋白质从mRNA合成后发生的化学或结构变化）。这些蛋白质组学见解有助于阐明天然产物定向作用的细胞机制，或天然产物如何修饰或结合蛋白质，从而导致特定的生物学反应，如细胞凋亡、氧化应激或免疫调节。在这种情况下，体外或基于细胞系的研究提供了一个受控环境，以在分子水平上理解天然产物诱导的反应，或促进天然产物治疗潜力的转化发现。[4], [5] 用于分析天然产物调控的蛋白质及其表达的基于LC-MS的蛋白质组学平台提供了对大规模蛋白质数据、PTMs动态以及天然产物活性潜在生物标志物的更具体和敏感的见解。[6], [7], [8], [9] 有多种操作性的LC-MS蛋白质组学平台可供选择，包括自下而上的蛋白质组学、自上而下的蛋白质组学、靶向蛋白质组学和数据独立采集（DIA）等工作流程。可以根据具体的数据需求选择合适的平台。可靠的数据分析依赖于专门的蛋白质组学软件以及先进的统计和生物信息学方法来验证结果。总体而言，我们建议利用LC-MS蛋白质组学策略来研究不同疾病模型中天然产物诱导的机制通路（图1）。
章节摘录
细胞系选择
选择合适的细胞系对于确保疗效研究的准确性和相关性至关重要。细胞系的选择应基于生物学相关性，确保细胞模型能够准确反映疾病或生物系统。例如，在研究Nigella sativa种子提取物、绿茶提取物和Kerra?的抗癌效果时，会使用特定的癌细胞系，如MCF-7（乳腺癌）、A549（肺癌）或HCT-116（结肠癌）。
定量蛋白质组学：无标记和基于标记的方法
基于LC-MS的蛋白质定量通常包括两大类方法：无标记方法和基于标记的方法。
蛋白质组学数据分析及生物信息学工具的使用
随着现代生物信息学工具的整合，基于LC-MS的蛋白质组学发展迅速，这些工具有助于快速从LC-MS原始数据文件中识别和定量肽或蛋白质。无论使用何种LC-MS分析仪器，原始数据都必须导入合适的蛋白质组学软件（如Skyline、Proteome Discoverer、Biopharma Finder等）。识别独特的肽序列（即那些数据标准化
数据标准化是一种通过消除实验变异和干扰来提高数据质量的方法。有多种方法可以实现高质量的数据（表2），例如总离子电流（TIC）标准化（如果每次MS运行的整体信号相同，则对肽强度进行标准化）和中位数或分位数标准化（调整数据以便在不同样本之间进行比较）。替代物/内部标准，如添加的
案例研究：蛋白质组学作为评估天然产物在癌症及其他领域的战略工具
本文讨论的案例研究表明，LC-MS方法学的进步如何带来机制上的见解，将分析深度与功能解释相结合。多篇出版物报告了利用基于LC-MS的蛋白质组学技术分析细胞系中的天然产物及其提出的治疗效果机制（表3）。由于人类癌细胞系的可用性，癌症模型尤为常见。结论性评论
基于LC-MS的蛋白质组学越来越被认为是一个关键的研究领域，它揭示了天然产物如何通过特定的生物相互作用影响细胞过程。这些方法提供了独特的灵敏度和特异性，能够系统地识别在天然产物暴露下失调的蛋白质网络。结合自上而下、自下而上和化学蛋白质组学的工作流程，以及无标记或基于标记的定量技术，可以全面了解
CRediT作者贡献声明
Bhargav Ranapangu：撰写——审稿与编辑，撰写——初稿。Monika Sandhu：撰写——审稿与编辑，概念构思。Atish T. Paul：
致谢
作者感谢印度拉贾斯坦邦皮拉尼市皮拉尼校区比拉拉科技与科学学院药学系提供的必要基础设施支持。
利益声明
作者声明没有利益冲突。
