蛋白质组学北京大学人工智能实验室ProteomicsArtificialIntelligenceLa

1998 年在美国旧金山召开了第二届国际蛋白质组学会
议
1999年1月在英国伦敦举行了应用蛋白质组会议
我国也于1998年启动了蛋白质组学研究，在 中科院上海生物化学研究所举办了两次全国 性的蛋白质组学研讨会
2003 成 立 了 中 国 人 类 蛋 白 质 组 组 织 （ CHHUPO ） ， 并 分 别 于 2003 年 9 月 、 2004 年 8 月以及 2005 年 8 月召开了中国蛋白 质组学首届、第二届及第三届学术大会， 2004 年 10 月在中国北京召开了第三届国际 蛋白质组学会议。
基因组
转录组
蛋白组
The study of proteins expressed by genomes Completion of the sequencing of the 1st draft of human genome
indicates there are approximately 250,000 proteins in the human genome Only 2-5% of proteins in human genome have been identified
1994年由Williams和Wilkins提出，是一个动态的概念， 指的是不同细胞在不同时相表达不同的蛋白质。
蛋白质组：
对应于基因组的所有蛋白质、不同组织中的表达情
况各不相同 。
在空间和时间上动态变化着的整体。
蛋白质组学(proteomics)
命细胞的“全部蛋白质”的蛋白质组图谱。
发展进展
各国政府支持，国际著名研究和商业机构 加盟： 1996年澳大利亚建立了世界上第一个蛋白 质组研究中心（Australia Proteome Analysis Facility，APAF）

第1篇随着人工智能技术的飞速发展，其应用领域逐渐拓宽，生物科技领域也不例外。

在众多生物科技领域的研究中，人工智能在蛋白质设计方面的应用备受关注。

蛋白质是生命活动的物质基础，具有多种功能，如催化、传递信号、构成细胞骨架等。

因此，蛋白质的设计与合成对于理解生命现象、开发新型药物以及生物材料等方面具有重要意义。

本文将介绍人工智能在蛋白质设计领域的应用，探讨其发展趋势及其带来的挑战。

一、人工智能蛋白质设计概述1. 蛋白质设计的背景蛋白质是生物体内最重要的生物大分子，由氨基酸组成。

蛋白质的功能与其结构密切相关，因此，蛋白质的设计与合成一直是生物科技领域的研究热点。

传统的蛋白质设计方法主要依赖于实验手段，如X射线晶体学、核磁共振等，但这些方法耗时费力，且成本较高。

2. 人工智能在蛋白质设计中的应用近年来，随着人工智能技术的快速发展，其在蛋白质设计领域的应用逐渐显现。

人工智能可以模拟蛋白质的折叠、稳定性和功能，从而预测蛋白质的设计。

目前，人工智能在蛋白质设计中的应用主要体现在以下几个方面：（1）蛋白质结构预测：通过人工智能算法，如深度学习、遗传算法等，可以预测蛋白质的三维结构。

（2）蛋白质功能预测：利用人工智能技术，可以预测蛋白质的功能，为药物设计提供理论依据。

（3）蛋白质工程：通过人工智能技术，可以设计具有特定功能的蛋白质，如酶、抗体等。

二、人工智能蛋白质设计的方法1. 深度学习深度学习是人工智能领域的一个重要分支，其在蛋白质设计中的应用主要体现在以下几个方面：（1）蛋白质结构预测：通过卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等深度学习模型，可以预测蛋白质的三维结构。

（2）蛋白质功能预测：利用深度学习模型，如长短时记忆网络（LSTM）、图神经网络（GNN）等，可以预测蛋白质的功能。

2. 遗传算法遗传算法是一种模拟自然选择和遗传变异的优化算法，在蛋白质设计中的应用主要体现在以下几个方面：（1）蛋白质结构优化：通过遗传算法，可以优化蛋白质的结构，使其具有更高的稳定性。

蛋白质组学在骨关节疾病研究中的应用【关键词】蛋白质蛋白质作为细胞中的活性大分子，其表达水平的改变与疾病、药物作用或毒素作用直接相关。

蛋白质组学的理论和技术的进展与完善令人们从组织或细胞的蛋白质整体水平去熟悉疾病成为可能。

这一技术将是发觉疾病标志物、鉴定和评判药物靶蛋白等十分有效的工具。

1 蛋白质组学的概念及研究意义蛋白质组(Proteome)与蛋白质组学(Proteomics)的提出至今已有10年左右的时刻。

蛋白质组一词，源于蛋白质(protein)与基因组(genome)两个词的杂合，意指“一种基因组所表达的全套蛋白质”，即包括一种细胞乃至一种生物所表达的全数蛋白质。

蛋白质组是一个动态的概念，在同一个机体的不同组织和细胞中不相同，在同一机体的不同发育时期，不同的生理状态下，乃至不同的外界环境下也不相同。

各类复杂的生命活动，都是特定蛋白质群体在不同时刻和空间不同组合的结果。

蛋白质组学那么是大规模、系统地在蛋白质组整体水平进行研究的一门新兴学科［1］，包括研究细胞内动态转变的蛋白质组成成份、表达水平和翻译后修饰状态、蛋白质之间的彼此作用和联系。

蛋白质组学可分为比较蛋白质组学和表达蛋白质组学［2］。

前者通过比较分析不同生理、病理条件下细胞、组织或体液中表达的蛋白质异同，挑选出许多具有临床标志意义的蛋白质关键分子。

后者目的在于成立蛋白质表达谱和修饰谱的数据库、细胞定位图、蛋白质作用连锁图，探讨和说明生命现象的本质。

将蛋白质组表达信息与基因组信息有效结合，这既可显示蛋白质翻译后加工修饰方式，又可克服分离蛋白质与理论蛋白质不一致的局限，从而使病理生理机制的说明更为完全和准确。

2 骨关节疾病的蛋白质组学研究各类骨关节疾病，包括退行性关节炎、滑囊炎、滑膜炎、肩周炎、风湿性关节炎、类风湿性关节炎、股骨头坏死等，都是较难治愈的慢性疾患，患病后关节肿、痛、积液、僵硬、增生、骨刺，活动艰巨乃至致使残疾!蛋白质组学的进展将极大的增进骨关节疾病的研究，尽管目前还处于起步时期，但从基因组向蛋白质组方向转变不失为尔后骨关节疾病研究的一种新模式。

拖尾"point streaking") 。
3.二相SDS-PAGE
丙烯酰胺/甲叉双丙烯 酰胺溶液
分离胶缓冲液
10%（w/v）过硫酸铵 溶液
（30.8%T，2.6%C）：30%（W/V）丙烯酰胺和 0.8%甲叉双丙烯酰胺的水溶 液。将 300g 丙烯酰胺和 8g 甲叉双丙烯酰胺溶解于去离子水中，最后用去离
研究 内容
蛋白质的研究内容主要有两方面：
1、结构蛋白质组学：主要是蛋白质表达模型的研究，包括蛋白质氨基酸序列 分析及空间结构的解析种类分析及数量确定; 2、功能蛋白质组学：主要是蛋白质功能模式的研究，包括蛋白质功能及蛋白 质间的相互作用。
研究 内容
蛋白质组学可分为三个主要领域： 1、蛋白质的微特性以供蛋白质的规模化鉴定和他们的后翻译饰； 2、“差异显示”蛋白质组学供蛋白质水平与疾病在广泛范围的有力应用比 较； 3、应用特定的分析技术如质谱法（包括串联质谱法、生物质谱法）或酵母 双杂交系统以及其他蛋白质组学研究新技术研究蛋白质-蛋白质相互作用。
该方法所研究的蛋白均是在体内经过翻译后修饰的，并且是可 分离的天然状态的相互作用蛋白复合物，能够反映正常生理条件下的 蛋白质间相互作用
蛋白质相互作用
2、酵母双杂交系统：
该系统利用真核细胞调控转录起始过程中，DN A结合结构域(binding domain,BD)识别DNA上的特异序列并使转录激活结构域(activation domain, AD)启动所调节的基因的转录这一原理，将己知蛋白X和待研究蛋白Y的基 因分别与编码AD和BD的序列结合，通过载体质粒转入同一酵母细胞中表 达，生成两个融合蛋白。若蛋白X和Y可以相互作用，则AD和BD在空间上 接近就能形成完整的有活性的转录因子，进而启动转录，表达相应的报告 基因;反之，如果X和Y之间不存在相互作用，报告基因就不会表达。这样， 通过报告基因的表达与否，便可确定是否发生了蛋白质的相互作用。

生物信息学
生物信息学在基因组学/蛋白 质组学的研究中起重要作用。 包括数据的输入、储存、加 工、索取以及数据库之间的 联系。
数据处理需要设计各种特殊 软件，对数据进行综合分析， 不同的数据库之间要有高效 自动的应答。
数据库要有严密管理。蛋白 质组比基因组具有更大的复 杂性。
基因组学/蛋白质组学的发展促使生物信息学迅速 发展。
二． 染色质的分子 组成和结构
三． 染色质的结构 与基因表达
基因、基因表达调控
一． 基因的认识与 发展
二． 真核基因组的 结构特点
三． 基因表达调控
蛋白质与蛋白质组学
一． 基因组与蛋白 质组比较
二． 蛋白质组学的 研究方法
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indicates there are approximately 250,000 proteins in the human genome Only 2-5% of proteins in human genome have been identified
Proteomics
Expression proteomics (表达蛋白组学)
蛋白质和蛋白质组 学
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蛋白质组(proteome)：由一个细胞或一个组织的基因组所表达
的全部相应的蛋白质。
蛋白质组学(proteomics)：是研究蛋白质组或应用大规模蛋白
质分离和识别技术研究蛋白质组的一门学科。
蛋白质组及蛋白质组概念的提出
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
人类基因组计划的完成3-4万个基 因，30亿对碱基
The study of global changes in protein expression

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23
谢谢！
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蛋白质组学
152310景
• 基因数量有限性和基因结构的相对稳定性 VS 生命现象的复杂性和多变性
• 从genomic到proteome • 对蛋白质的数量、结构、性质、相互关系和生
物学功能进行全面深入的研究，其已成为生命 科学研究的迫切需要和重要任务。
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2
主要内容
• 一、蛋白质组学的概念 • 二、主要研究内容 • 二、蛋白质组学的发展进展 • 三、蛋白质组学的相关技术及应用
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16
染色
• 银染法：灵敏度高，可以在电泳图中找到含量较低的蛋 白，所需的上样量较少（每点仅需0.1 ng），可以检测 到小于1ng的蛋白点，但线性范围小于2个最高数量级。 对温度依赖性大，而且需要精确控时的操作
• 考马斯亮兰：灵敏度较低，检测限度约为每点10ng蛋白， 但可以染色多种蛋白质，并能与蛋白量呈两个最高数量 级的线性关系。
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3
蛋白质组和蛋白质组学的概念
• 蛋白质组（proteome）：基因组表达的所有蛋白质。 • 1994年由Williams和Wilkins提出,指的是不同细胞在不同时
相表达不同的蛋白质。 • 对应于基因组的所有蛋白质构成的整体，不是局限于一个或
几个蛋白质。 • 同一基因组在不同细胞、不同组织中的表达情况各不相同 。 • 在空间和时间上动态变化着的整体。
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11
双向电泳流程图
.
12
样品制备：
样品制备主要包括溶解、变性、还原等步骤, 以充分破坏蛋白质之间的相互 作用, 并同时除去其中的非蛋白质组分如核酸等。
(1) 细胞培养、处理和收集； (2) 将细胞在 IEF 裂解缓冲液中溶解 (3) 将样品离心以去除不溶的细胞碎片和 DNA ，提取上 清， -80 ℃保存。

蛋白质组研究包括两个方面：
Proteomics
蛋白质组表达模式
The study of global changes in protein expression
蛋白质组功能模式
The systematic study of proteinprotein interactions through the isolation of protein complexes
▪ 基因组表达的各种 mRNA是彼此孤立的， 互不干扰；
蛋白组
相互作用
▪ 蛋白质组中的各种蛋白质 却是彼此间有着广泛的相 互作用；
▪ 蛋白质互作的研究有两类： 第一类是研究蛋白质相互 作用的网络，第二类是研 究蛋白质复合体组成。
基因组
单一手段
▪ 在基因组研究中， DNA测序技术是最基 本和最主要的工具， 因为基因组的均一性 和简单性使得一种单 一的技术就能胜任基 因组的研究任务。
蛋白质组学是研究蛋白质或应用大规模蛋白质分 离和识别技术研究蛋白质组的一门学科，是对基 因组所表达的整套蛋白质的分析。
蛋白质组学可以被广泛定义为生物样本中蛋白 质的系统分析与存档，阐明生物体全部蛋白质的 表达模式及功能模式,其内容包括蛋白质的定性鉴 定、定量检测、细胞内定位、相互作用研究等,最 终揭示蛋白质功能网络。
• 这说明转录和翻译水平对蛋白的含量有几乎相同的重要 性
Why Proteomics?
（2）蛋白质的动态修饰和加工并非必 须来自基因序列
• 蛋白质在翻译后有多种化学修饰,如糖基化、磷酸 化、异戊二烯化、酰化作用等。
• 蛋白质在翻译后还有各种加工过程，如剪切（酶 原降解、结构域拼接）等，不但可以改变其立体 结构，而且是实施其功能与调节的重要结构基础。

PROTEOmics技术的研究和应用Proteomics是研究蛋白质的组成、结构、功能和相互作用等方面的一门学科，是基于对蛋白质进行系统研究以探索生命基础研究和疾病发生机制的一种全新技术。

本文将对Proteomics技术的研究和应用进行探讨。

一、Proteomics技术的研究进展近年来，随着人类基因组计划的完成，Proteomics发展迅速。

目前，主要有两种Proteomics技术，一种是全蛋白组学，另一种是靶向蛋白组学。

1. 全蛋白组学全蛋白组学是指通过对蛋白质组进行全面、高通量的分析来了解蛋白质的特点和功能。

采用液相色谱和质谱等相关技术，对癌细胞、病毒、酵母等不同细胞中的蛋白质组进行充分的研究和探索，有助于认识到蛋白质组的异同和相互作用，从而推动生物医学研究的发展。

2. 靶向蛋白组学靶向蛋白组学是指通过对某种特定蛋白质的研究来探索其生物学特点及与其相关的疾病发生机理。

通过采用分离和纯化等技术手段，对蛋白质的组成、结构、功能进行深入研究，可以为药物研发提供一定的理论和实验基础。

二、Proteomics技术的应用Proteomics技术在很多领域都有广泛的应用，比如生物医学、农业生物技术、食品科技等等。

以下是几个具体的应用领域。

1. 诊断和治疗疾病Proteomics技术在病毒病、癌症、心血管疾病、自身免疫性疾病、神经系统疾病等方面有着广泛的应用。

通过分析蛋白质组，可以获得更为准确的诊断结果，并且可以为药物研发提供相关的信息。

2. 新药开发Proteomics技术可以通过对某个特定蛋白质的研究，寻找与之相互作用的其他分子，从而有助于新药的开发。

此外，可以通过Proteomics技术确定药物的靶点，为新药的研发提供一定的依据。

3. 生物质谱学生物质谱学是一项基于Proteomics技术的研究，它主要研究蛋白质的分离、鉴定和分析。

生物质谱学在生物医学、食品科技、环境保护等方面都有广泛的应用。

4. 个性化医疗个性化医疗是一种基于个体基因、蛋白质组成、代谢状态等信息的医疗模式。

前沿空间蛋⽩质组学：⼀种强⼤的细胞⽣物学发现⼯具真核细胞⾼度区室化，⽣物过程被分隔在不同的区室进⾏。

蛋⽩质功能与亚细胞定位密切相关，不同的区室提供不同的化学环境（例如pH和氧化还原条件）、不同的潜在作⽤配体或底物。

因此，对蛋⽩质亚细胞定位的严格控制是细胞⽣理学的重要调控内容。

⼤多数细胞⽣物学过程涉及蛋⽩质亚细胞定位的变化，例如转录因⼦在细胞核-胞浆的穿梭、细胞凋亡过程中线粒体蛋⽩的重新定位，以及细胞表⾯信号传导受体的内吞等。

相反，蛋⽩质的错误定位通常与细胞功能障碍和疾病相关，包括神经变性、癌症和代谢紊乱等。

以蛋⽩质空间定位为研究⽅向的空间蛋⽩质组现在已经⽤于揭⽰⼈类蛋⽩质组的复杂结构，如单细胞变异、动态蛋⽩质易位，相互作⽤⽹络改变，以及蛋⽩定位改变等。

⼀些研究者也已成功运⽤空间蛋⽩质组学来研究疾病，包括急性病毒感染、肝病等。

2019年5⽉，KTH 瑞典皇家理⼯学院的 Emma Lundberg 教授和德国马克斯-普朗克研究所的Georg H. H. Borner 教授，在国际著名期刊 Nature Reviews | Molecular CellBiology（IF=35.612）发表了题为《Spatial proteomics: a powerful discovery tool for cellbiology》的综述性⽂章，系统介绍了空间蛋⽩质组学的技术、未来发展的机遇与挑战。

下⾯⼩编为⼤家解读⼀下这篇综述。

01空间蛋⽩质组学研究⽅法⽬前三种互补的⽅法可⽤于空间蛋⽩质组学研究：细胞器分级的质谱分析（图1）、蛋⽩质与蛋⽩质互作⽹络分析（图2），以及基于蛋⽩质定位的蛋⽩质成像（图3）。

1）基于质谱的细胞器分级⽅法质谱可⽤于复杂混合物中蛋⽩质的定性和定量研究。

空间蛋⽩质组学可借助传统⽣物化学分析⽅法，如下图1a 所⽰，通过定制的亚细胞分级分离（如，梯度离⼼或差速离⼼）来富集⽬标细胞器（绿⾊）。

然后利⽤质谱⽅法只分析富集到的组分。

MALDI-TOF的工作原理
将蛋白质酶解成小肽段后与基质（主要是有机酸）混合，将样 品混合物点到金属靶表面上并使之干燥结晶，然后用激光轰击， 将呈离子化气体状态的待分析物从靶表面喷射出去。离子化气 体肽段在电场中被加速后到达检测器的时间由肽段的质量和其 所带电荷数的比值（m/z）决定。
将感兴趣的蛋白点回收后，进行胰蛋白酶胶内酶解， 收集酶解肽段。 一级质谱将经蛋白酶降解后的肽段按照质荷比（m/z） 及强度（intensity）进行解析，形成肽指纹图谱 （PMF），每个母离子峰代表一种肽段，其强度代 表了肽段多少。 二级质谱是挑选一级质谱中有代表性的母离子峰以诱 导碰撞解离（collision-induced dissociation，CID） 方式打碎，形成肽段碎片指纹图谱（PFF）。然后， 结合一级PMF和二级PFF数据，进行数据库搜索，获 得蛋白质的具体鉴定信息。
蛋白质组学（Proteomics, 1997）
–1994 年，澳大利亚科学家首 次 提 出 “ 蛋 白 质 组”(PROTEOME)这一概念。
Keith L. Williams, PhD
Chief Executive Chairman and Director of Proteome Systems, founder and Director of The Proteome Analysis Facility (APAF),
2-D DIGE技术原理
2D-DIGE 双向荧光差异凝胶电泳
极大地提高了结果的准确性（ 25 pg ）、可靠性和重复 性。DIGE技术可检测到样品间小于10%的蛋白表达差异， 统计学可信度达到95%以上。 缺点： 1. 标记过程中的共价修饰和荧光探针淬灭作用可能改变 样品中蛋白的某些性质。 2. 标记蛋白间的轻微相对分子质量的差异，会导致分离 后蛋白质的后续分析出现偏差。 3. 需特别的扫描仪和荧光染料，染色成本较高。

医学研究中的关键技术和新方法医学研究一直是引领世界医疗进步的重要驱动力之一。

每年都有大量医学研究项目得以开展，以期帮助人类更好地理解疾病的本质、探索治疗方法，并取得一系列新的突破。

本文将介绍在医学研究领域中的几个关键技术和新方法，这些技术和方法的应用正日益扩大，为医学研究带来了新的可能性和挑战。

一、基因组学技术基因组学是研究基因组的科学，是理解人类基因组和其他生物基因组的结构、功能和演化的重要手段。

基因组学技术的快速发展和成熟应用，为医学研究提供了宝贵的工具。

其中，基于高通量测序技术的全基因组测序已成为医学研究领域中常用的技术之一。

通过全基因组测序，研究人员可以在短时间内获取个体的全部DNA序列信息，帮助研究人员发现与疾病相关的基因变异并理解其与疾病发生发展的关系。

此外，单细胞测序技术也是近年来备受研究者关注的技术之一。

相比传统的组织或细胞总体测序，单细胞测序可以将细胞层次的异质性凸显出来，揭示出细胞在基因表达和调控方面的细微变化，有助于更好地理解疾病的发生机制。

二、蛋白质组学技术蛋白质组学是研究细胞或组织中蛋白质的种类、数量和相互作用的科学。

蛋白质组学技术的不断发展不仅扩大了我们对蛋白质组的认识，也为疾病的诊断和治疗提供了新的思路。

例如，蛋白质质谱技术（Proteomics）是一种高效的蛋白质组学分析技术，可以帮助研究人员在大规模上进行蛋白质的鉴定、定量和功能分析。

通过蛋白质质谱技术，研究人员可以发现和研究疾病相关的蛋白质，为疾病诊断和治疗提供有力依据。

三、人工智能在医学研究中的应用人工智能（Artificial Intelligence, AI）作为一项新兴技术，正逐渐融入到各个领域，医学研究也不例外。

在医学研究中，人工智能可以通过数据模式的学习和分析，提供快速、准确的疾病诊断和预测模型。

例如，深度学习技术可以对医学影像进行分析和识别，帮助医生快速准确地判断是否存在异常情况。

此外，人工智能还可以通过对大规模数据的挖掘和分析，帮助研究人员发现新的疾病标志物、药物靶点等，为疾病治疗提供新的思路。

3、Zheng M, Hu K, Liu W, Li H, Chen J, Yu X. Proteomic analysis of different period excretory secretory products from Clonorchis sinensis adult worms: molecular characterization, immunolocalization, and serological reactivity of two excretory secretory antigens-methionine aminopeptidase 2 and acid phosphatase. Parasitol ResMar;112(3):1287-97. 2013
7、Jun Pang, Weipeng Liu, Xiaopeng Liu, Liaoyuan Li, Youqiang Fang, Qipeng Sun, Shaojun Liu, Mingtao Li, Zulan Su, Xin Gao. Profiling protein markers associated with lymph node metastasis in prostate cancer by DIGE-based proteomics analysis. J Proteome Res. 2010;9:216226. 8、Yan-Xin Luo, Ji Cui, Lei Wang,,Dian-Ke Chen. Identification of cancer-associated proteins byproteomics and downregulation of b-tropomyosinexpression in colorectal adenoma and cancer. Proteomics Clin. Appl. 2009 9、Jing Luo, Jine Yang, Bing-Yun Yu, Wei Liu, Mingtao Li, Shi-Mei Zhuang. Identification of Siah-interacting protein as a potential regulator of apoptosis and curcumin resistance. Oncogene. 2010; 29(48):6357-6366 10、Liu W, Zhou XW, Liu S, Hu K, Wang C, He Q, Li M. Calpain-truncated CRMP-3 and -4 contribute to potassium deprivation-induced apoptosis of cerebellar granule neurons. Proteomics. 2009 Jul;9(14):3712-28. 11、Wang J, Wu S, Jin X, Li M, Chen S, Teeling JL, Perry VH, Gu J. Retinoic acid-inducible gene-I mediates late phase induction of TNF-alpha by lipopolysaccharide. J Immunol. 2008 Jun 15;180(12):8011-9. 12、Kang L, Yang ZL, Liu W, Zhang LJ, Liu SJ, Huang MJ, Li MT, Wang JP. (2008) Serum proteomic variation study in patients with Crohn disease. Zhonghua Wei Chang Wai Ke Za Zhi. 2008 May;11(3):266-9. 13、Fu H, Dou J, Li W, Luo J, Li KC, Lam CS, Lee NT, Li M, Han Y. Mecamylamine prevents neuronal apoptosis induced by glutamate and low potassium via differential anticholinergicindependent mechanisms. Neuropharmacology. 2008 Mar;54(4):755-65.

ICAT的优点
• ICAT具有广泛的兼容性，主要表现在：(1) 能够兼容分析任何条件下体液、细胞、组 织中绝大部分蛋白质；(2)烷化反应即使在 盐、去垢剂、稳定剂(如SDS、尿素、盐酸 胍等)存在下都可进行；(3)只需分析含Cys 残基的肽段，从而降低了蛋白质混合物分 析的复杂性；(4)ICAT战略允许任何类型的 生化、免疫、物理的分离方法，因此能很 好地定量分析微量蛋白质。
双向凝胶电泳
• 首先利用等电点聚焦来分离不同等电点的 蛋白，再利用SDS－PAGE来分离不同分子 量的蛋白，其分辨率是非常高的。微克级 的蛋白质就可以被很好的分辨开了。
基质辅助的激光解吸电离技术
（MALDI）的发展
• 日本岛津公司的田中耕一的工作，是质谱分析发 展的一个主动力。 1987年，在第二届中－日质谱 分析联合讨论会上，田中耕一论述了软激光解吸 附技术可以使蛋白质分子离子化。一年之后，他 的这篇创造性的论文发表在Rapid Communications in Mass Spectrometry上。田中 耕一的工作为基质辅助的激光解吸电离技术 （Maldi）打下了基础。2019年，他和弗吉尼亚联 邦大学的John B Fenn，由于他们对软吸附电离 方法上的贡献一起被授予了该年度诺贝尔化学奖
应用实例
• 1.通过比较给药前后细胞的蛋白质组, 鉴别出毒理学的蛋白质标志物 。
• 2. 疟疾疫苗的研究。
ICAT技术
同位素标记的亲和标签（isotope-coded affinity tag， ICAT）技术作为一种体外标记稳定同位素的相对定量方法， 已经成为重要的蛋白质组学定量分析方案。2019年，Gygi 等人用化学方法合成一种能和半胱氨酸反应的亲和试剂， 称为稳定同位素编码的亲和标签，它有轻链和重链(稳定重 同位素)两种形式，可以在体外标记不同状态下的蛋白质样 品，酶解并用亲和柱分离纯化被标记的肽段后，再用质谱 进行分析，和体内标记法一样也能够得到成对的峰表示不 同样品中肽段及对应蛋白质含量的差异。这种稳定同位素 亲和标签技术可以广泛地应用在细胞和组织的定量蛋白质 组学分析上，提供精确的蛋白质相对定量数据。

常用技术科普英语编辑：理想谭一、信息技术类1. Artificial Intelligence（人工智能）：机器，特别是计算机系统对人类智能过程的模拟。

2. Machine Learning（机器学习）：计算机科学的一个领域，使计算机能够在没有明确编程的情况下进行学习。

3. Big Data（大数据）：非常大的数据集，可以通过计算分析来揭示模式、趋势和关联。

4. Cloud Computing（云计算）：通过互联网（“云”）提供计算服务，包括服务器、存储、数据库、网络、软件、分析等。

5. Internet of Things (IoT)（物联网）：由嵌入电子设备、软件、传感器和连接性的物理设备、车辆、家用电器和其他物品组成的网络，使这些对象能够连接并交换数据。

6. Cybersecurity（网络安全）：保护计算机系统和网络免受信息泄露、硬件、软件或电子数据被盗或损坏，以及免受它们提供的服务被中断或误导。

7. Blockchain（区块链）：一种去中心化的分布式账本，记录数字资产的来源。

8. 5G Technology（5G 技术）：第五代移动网络，比前几代提供更快的速度、更低的延迟和更大的容量。

9. Virtual Reality (VR)（虚拟现实）：一种计算机生成的三维图像或环境模拟，人们可以使用特殊的电子设备以看似真实或物理的方式与之交互。

10. Augmented Reality (AR)（增强现实）：一种将计算机生成的图像叠加在用户对现实世界的视图上的技术，从而提供合成视图。

二、工程技术类1. Civil Engineering（土木工程）：工程学的一个分支，涉及物理和自然建造环境的设计、施工和维护，包括道路、桥梁、运河、水坝和建筑物等工程。

2. Mechanical Engineering（机械工程）：工程学的一个分支，涉及机器的设计、制造和使用。

3. Electrical Engineering（电气工程）：工程学的一个分支，涉及电、电子和电磁学的研究和应用。

蛋白质组学Proteomics打？的答案表示不确定，没有标记的有些也不确定第一章HUGO：人类基因组组织（HUGO）人类基因组计划（HGP）HUPO：人类蛋白质组研究组织(HUPO)1.基因组学研究的成就、缺陷1900 孟德尔遗传定律1913 绘制出第一张线式基因图谱1929 提出DNA的化学成分和基本结构2.人类基因组计划“三大科技计划”人类基因组计划，( 因其对预防治疗遗传疾病、破解人类遗传密码具有里程碑式的意义）与曼哈顿原子弹计划、阿波罗登月计划，被称为20世纪的人类自然科学史上三大科学计划。

3.人类基因组作图的目的：目的是保证人类整个基因组的完整性。

都是根据人类社会发展需要，为了更好的了解人类基因组成与预防某些未知领域的疾病而做出的图解分析素材。

4.遗传图谱、物理图谱、基因组图谱这三个图谱之间的相关性遗传图谱：采用遗传学分析的方法将基因或其他DNA分子标记在染色体相对位置上构建的连锁图。

表示不同基因之间的相对位置，以及不同基因之间的相对距离！物理图谱：采用分子生物学技术直接将DNA分子标记、基因或克隆标定基因组的实际位置所构建的位置图。

遗传图谱与物理图谱的共同之处都是确定基因或DNA分子标记在染色体上的排列位置。

基因作图（gene mapping）是一种遗传学作图，用来定位染色体中特定的DNA片段。

是基因组研究的成果之一，主要分为以重组率为定位依据的遗传舆图，以及以DNA片段实际位置为依据的物理舆图？5.从几个方面看结构基因组学和功能基因组学？以全基因组测序为目标的结构基因组学和以基因功能鉴定为目标的功能基因组学。

？6.蛋白质组学与传统蛋白质化学的区别①蛋白质组学研究与传统蛋白质化学研究不同。

传统蛋白质的研究主要针对单个蛋白质。

蛋白质组学以细胞内全部蛋白质的存在及其活动方式为研究对象。

（多蛋白质系统）②蛋白质化学包括研究蛋白质的结构和功能，通常涉及物理生物化学或机械酶学，蛋白质组学的内容是系统生物学，而不是结构生物学。

4d蛋白质组学研究的内容4D蛋白质组学是一种综合应用多维技术的研究方法，通过结合多种技术手段，对蛋白质在时间和空间上的变化进行全面研究。

它不仅可以揭示蛋白质的组成和结构，还可以研究蛋白质的功能、相互作用以及在疾病发生发展过程中的变化。

下面将从蛋白质组学技术、4D蛋白质组学的研究内容以及应用前景几个方面来详细介绍4D蛋白质组学的研究内容。

一、蛋白质组学技术蛋白质组学技术是研究蛋白质组成、结构和功能的一系列方法和手段的总称，主要包括质谱、蛋白质芯片、蛋白质亲和纯化和蛋白质结构分析等。

其中，质谱是蛋白质组学研究中最常用的技术之一，通过质谱仪对蛋白质样品进行分析，可以得到蛋白质的分子量、序列和修饰等信息。

蛋白质芯片则是一种高通量的蛋白质分析技术，可以同时检测上千种蛋白质的表达水平。

蛋白质亲和纯化技术可以通过特定的亲和剂选择性地富集目标蛋白质，从而实现对蛋白质的纯化和分离。

蛋白质结构分析则是通过X射线晶体学、核磁共振等技术对蛋白质的结构进行解析。

二、4D蛋白质组学的研究内容1. 时间维度：4D蛋白质组学关注蛋白质在时间上的变化。

通过对不同时间点或时间段的样品进行蛋白质组学分析，可以研究蛋白质的表达水平、修饰和功能等的动态变化。

例如，在细菌的感染过程中，可以通过4D蛋白质组学研究分析感染前后蛋白质表达的变化，从而揭示病原体与宿主相互作用的机制。

2. 空间维度：4D蛋白质组学关注蛋白质在空间上的分布和相互作用。

通过对细胞、组织或器官中蛋白质的定位和相互作用进行研究，可以揭示蛋白质在细胞功能和信号通路中的作用机制。

例如，通过4D蛋白质组学的研究，可以发现不同组织中的蛋白质表达差异，进而深入了解组织特异性功能的基础。

3. 多样性维度：4D蛋白质组学关注蛋白质的多样性，包括蛋白质的异构体、修饰和亚细胞定位等。

通过对不同形式的蛋白质进行综合研究，可以揭示蛋白质的功能和调控机制。

例如，通过4D蛋白质组学的研究，可以发现同一基因编码的蛋白质在不同细胞类型中的异构体表达差异，从而了解这些异构体在不同细胞类型中的功能差异。

基于人工智能的蛋白质结构预测技术蛋白质是构成生物体的重要基本分子，是生命体系中标志性的分子。

蛋白质分子主要由氨基酸所组成，是生物体内机理的基础组成，具有传递、储藏和控制遗传信息的功能。

然而，蛋白质的结构与其功能密切相关，结构的不同会导致功能的不同，因此蛋白质结构预测技术对于生物化学领域的研究至关重要。

以前，研究人员主要是通过实验室的化学手段对蛋白质分子进行分析和结构的解析，这种方法往往耗时费力、成本高昂、容易出现误差。

随着科技发展，人工智能技术的出现为蛋白质结构预测带来了新的机遇。

人工智能技术在蛋白质结构预测技术中的应用主要分为两个方面：一是通过机器学习算法构建模型，对体系的状态、功能进行预测，进而预测出蛋白质结构；二是通过深度学习模型建立精准的预测模型，将数据转化为高效、准确的预测结果。

对于已知蛋白质结构进行分析的机器学习方法被称为监督学习，主要是通过已知蛋白质结构数据来建立对新数据的预测模型。

这种方法能够通过标记过的数据来提高预测的准确性，同时提取重要的结构特征。

深度学习则是一种基于人工神经网络的方法，通过解析巨大的数据集，进行学习和预测。

其优点在于不需要特征工程，自带特征提取器可以自动抽取数据中的结构特征，从而更加准确地预测蛋白质结构。

近来，对于基于人工智能的蛋白质结构预测技术的发展，科学家们也开始加入探讨。

他们发展出了一种蛋白质结构预测的新方法，被称为“AlphaFold”算法。

该算法依靠了深度学习的技术，成功地改进了蛋白质的三维结构预测。

通过特征提取技术和对蛋白质结构拓扑进行学习，可以预测出蛋白质结构的各个部位的空间构型。

在几年后，科学家们终于让这个梦想成真，他们成功预测了数千种蛋白质分子的结构，这项发现被喻为科学界里的一次重大突破。

然而，基于人工智能的蛋白质结构预测技术还存在一些问题。

一是预测的准确性还不够高，仍需要进一步的研究和改进。

二是预测过程中需要极大的算力和数据的支持，因此高性能计算和大规模数据的输入是必不可少的。