综述：蛋白质测序技术的进展、挑战与前景

这篇综述系统梳理了蛋白质测序领域的技术革新，涵盖传统方法（如Edman降解、质谱MS）与新兴技术（纳米孔测序、DNA-PAINT、识别隧道技术），探讨了灵敏度、样本复杂性等挑战，并展望了高通量、多组学整合的未来方向，为疾病标志物发现和精准医疗提供关键工具。

　　

Abstract
蛋白质作为生命活动的主要执行者，其序列和翻译后修饰（PTM）的解析对理解疾病机制至关重要。传统Edman降解虽能逐残基测序，但受限于读长（<50氨基酸）和样本纯度。质谱技术（MS）通过"自下而上"（bottom-up）、"自上而下"（top-down）等策略实现高通量分析，灵敏度达阿摩尔级（attomole），但面临同量异位氨基酸区分难题。

Introduction
镰刀型贫血症（β-珠蛋白Glu→Val突变）等案例证明微小序列变异可引发重大病理变化。蛋白质指纹图谱虽能快速比对数据库，却难以识别新蛋白。新兴技术中，纳米孔测序通过电流变化区分20种氨基酸及4类PTM（磷酸化/糖基化/乙酰化/甲基化）；DNA-PAINT利用DNA探针瞬态杂交实现单分子定位；FRET技术结合ClpXP蛋白酶降解路径实现全蛋白氨基酸位点绘图。

Edman degradation and its derived sequencing techniques
经典Edman化学通过N端残基循环切割测序，近年与肽阵列、荧光标记联用突破单分子检测极限。

Mass spectrometry-based protein sequencing
Biemann开创的GC-MS技术首次解析44氨基酸的莫内林蛋白，现代串联质谱（MS/MS）通过碰撞诱导解离（CID）产生b/y离子链，但异亮氨酸/亮氨酸（Ile/Leu）等同量异位素仍难区分。

DNA-PAINT for protein sequencing
该技术以"停泊链"-"成像链"动态结合产生荧光闪烁，定位精度达5 nm，可解析蛋白质表面氨基酸拓扑分布。

Protein sequencing by Fluorescence Resonance Energy Transfer-based protein fingerprinting
细菌ClpXP复合物通过ATP水解展开底物蛋白，FRET信号实时记录降解过程，构建氨基酸位置图谱。

Protein sequencing by recognition tunnelling
量子隧穿电流可模拟分子键振动，结合分子识别探针（如环糊精）实现氨基酸电学特征解码。

Nanopore-based protein sequencing
牛津纳米孔MinION通过α-溶血素孔道检测单分子电流扰动，最新研究可识别蛋白酶解片段。

Challenges and Future Perspectives
当前瓶颈包括低丰度蛋白检测限、复杂样本干扰等。未来需开发原子级探针（如石墨烯纳米孔），结合AI算法提升多组学数据整合能力。

Conclusions
从Edman化学到单分子测序，技术进步使蛋白质"密码"破译迈向原子尺度，为个性化医疗和合成生物学开辟新纪元。