宏蛋白组学

宏蛋白质组学研究进展及应用吴重德;黄钧;周荣清【摘要】Metaproteomics is a newly emerging technology to investigate the micro-ecosystem in environmental system by proteomic approach,and it has shown powerful functions in the fields of environmental ecosystem.This review summarized the research strategies of metaproteomics and applications in wastewater biotreatment,soil and fermented food.It demonstrated the directions for future research in the field of microbial ecosystems.%宏蛋白质组学是近几年出现的一种应用蛋白质组学方法对环境微生态系统进行研究的一种新技术,已在环境生态领域研究中展示出了强大的功能.文中综述了宏蛋白质组学的研究技术及策略、介绍了其在污水生物处理、土壤及发酵食品微生物群落结构分析中的应用,并对其在环境微生态领域中的研究进行了展望.【期刊名称】《食品与发酵工业》【年(卷),期】2016(042)005【总页数】5页(P259-263)【关键词】宏蛋白质组学;二维电泳;环境微生物;微生物群落结构【作者】吴重德;黄钧;周荣清【作者单位】四川大学轻纺与食品学院,皮革化学与工程教育部重点实验室,四川成都,610065;酿酒生物技术及应用四川省重点实验室,四川自贡,643000;四川大学轻纺与食品学院,皮革化学与工程教育部重点实验室,四川成都,610065;四川大学轻纺与食品学院,皮革化学与工程教育部重点实验室,四川成都,610065【正文语种】中文人类基因组计划的完成，标志着生命科学研究进入了后基因组时代。

作物生态与分子生理学科技创新团队团队·导师简介2016年1月作物生态与分子生理学科技创新团队系福建农林大学生态学一级博士点、福建省生态学重点学科所属的核心研究团队。

目前团队共有教师22人，其中教授8人，副教授6人，中级6人，初级2人。

团队拥有“福建省高校作物生态与分子生理学重点实验室”和“福建农业生态过程与安全监控重点实验室”及“闽台作物特色种质资源与绿色栽培协同创新中心”三大科研平台。

本团队以多学科合作、理农结合、服务三农、协调发展为宗旨，以生态系统中具有区域特色的生物种群为研究对象，从分子、个体、种群、群落和系统水平，深入研究生命系统与环境系统之间相互作用规律与发展机制，促进了团队的可持续发展和服务能力的整体提高，并形成了5个具有明显优势和区域特色的研究方向。

一、研究方向和领域1. 作物根际生物学及其分子生态机制研究`该方向主要运用土壤宏蛋白质组学、宏基因组学和代谢组学等分子生物学研究技术，系统分析植物-化感物质-土壤微生物之间复杂的互作网络关系，已成功获取水稻、地黄、太子参、牛膝、烟草等种植土壤的蛋白质、DNA/RNA分析数据，在根际调控实现绿色栽培方面形成明确方向，取得了一系列成果。

指导老师：林文雄（教授）、林瑞余（教授）、吴则焰（副教授）、林生（副教授）、吴林坤（讲师）2. 作物化感作用与分子生态学研究本团队是我国最早研究水稻化感作用机制的团队之一，进一步将研究领域扩展到太子参、地黄连作障碍、怀牛膝连作促进等农业生态学现象，从蛋白质组学、转录组学、代谢组学以及宏基因组学方面深入揭示其分子生态机制，并开发相对应的连作消减技术和绿色除草技术，成果显著并达到国际先进水平。

指导老师：林文雄（教授）、魏道智（教授）、张重义（教授）、何海斌（教授）、林生（副教授）、方长旬（助理研究员）、吴林坤（讲师）3. 作物逆境生理与分子生态学研究本方向系统地开展了不同逆境胁迫条件下水稻对逆境的抗性生理与分子应答研究，着重从功能蛋白质组学的层面上分析植物与环境系统的互作效应。

蛋白组学技术和低丰度蛋白检测一、蛋白组学研究概述1994年Williams和Wilkins首先提出蛋白组学（proteome or proteomics）的概念，这是由英文“蛋白”和“基因”组合而成的新英文名词，表示由基因组或一个细胞表达的全部蛋白质。

是研究细胞、组织和生物体蛋白质组成及其变化规律的学科，旨在阐明生物体全部蛋白质的表达模式及功能模式。

自2001年Nature和Science同时公布人基因组，意味着生命科学的研究进入了包括蛋白组学的后基因时代。

蛋白组学为生命科学中的新领域，成为研讨、检测蛋白质的平台。

蛋白质组学概念提出以后，也在不断地演变和深化，显示了人们对蛋白质认识不断发展。

在实际工作中，临床蛋白质组更多指蛋白质群，一组蛋白质成为某些疾病的诊断标志，将提高临床实验诊断效果和准确性，使治疗目标更明确，帮助判断预后。

人类细胞约有3万个基因，重要的蛋白质约2万～10万种，蛋白质种类繁多，物理特性不一，生理作用广泛，且分子量差别很大，在体内浓度不一（从102g/L～10-18g/L）。

在上万种蛋白质中，全部血浆蛋白质含量为60～80g/L，血浆中最高丰度蛋白质（浓度＞g/L）有10种：清蛋白、IgG、转铁蛋白、纤维蛋白原、IgA、α2巨球蛋白、IgM、α1抗胰蛋白酶、补体C3和触珠蛋白。

占所有血浆蛋白质的90%，次高丰度（浓度＞10-1g/L）蛋白质有12种：载脂蛋A1、载脂蛋B、酸性-1-糖蛋白、脂蛋白、H因子、铜蓝蛋白、补体C4、补体因子B、前清蛋白、补体C9、补体C1q和补体C8；血浆其他1%蛋白质浓度约在0.1pg/L～0.1g/L之间，目前，临床上常规方法的最低检测限＞10-14mol（约0.01ng/L），能检测的蛋白质约1000余种，见图-1。

图-1 蛋白质检测水平当前技术水平只能检测到实际存在的蛋白质的10%，大量的可能携带疾病信息的蛋白无法检出。

综观现代医学，其中最薄弱的环节是实验诊断医学。

宏基因组,宏转录组,代谢组,蛋白组宏基因组、宏转录组、代谢组和蛋白组是当前生物大数据研究领域中的热门话题，它们分别代表了生物学研究在不同层面上的探索和解析。

本文将围绕这四个主题展开深入探讨，并从简到繁，由浅入深地介绍它们的概念、研究方法和意义，帮助你更全面、深刻地理解这些关键词。

1. 宏基因组宏基因组是一种研究生态系统中不同生物种类基因组的方法。

它通过对不同生物群体中的基因组进行大规模的测序和比较分析，来了解它们在生态系统中的功能和相互作用。

宏基因组的研究范围涵盖了微生物、植物和动物等广泛的生物群体，为我们揭示了整个生态系统的多样性和稳定性。

在实际应用中，宏基因组的研究可以帮助我们更好地理解生态系统中的物种组成、功能特征和生态学意义，为环境保护和资源利用提供科学依据。

2. 宏转录组宏转录组是研究生物体内所有基因的转录活动的方法。

通过宏转录组技术，我们可以全面了解细胞内转录的全貌，包括RNA的种类、丰度和转录调控。

宏转录组的研究不仅可以帮助我们发现新的非编码RNA，还可以解析细胞在不同生理状态下的转录调控网络，为疾病诊断和药物研发提供重要依据。

宏转录组的研究也对生态系统的功能和动态过程有着重要的启示，有助于揭示生物体对外界环境变化的适应机制和调控策略。

3. 代谢组代谢组是针对生物体内所有代谢物的研究。

通过代谢组学技术，可以全面解析生物体内代谢物的种类、丰度和相互关系，从而揭示生物体在不同生理状态下的代谢活动和代谢调控网络。

代谢组的研究对于疾病诊断、药物研发和个体化治疗具有重要意义。

代谢组学也为植物代谢工程和微生物发酵工艺的优化提供了重要的信息和方法支持。

4. 蛋白组蛋白组学是研究生物体内所有蛋白质的研究。

通过蛋白组学技术，我们可以全面了解生物体内蛋白质的种类、结构和功能，从而揭示蛋白质在生物体内的相互作用和调控网络。

蛋白组学的研究对于疾病诊断、药物研发和蛋白质工程具有重要意义。

蛋白组学也为生物体内信号转导通路和代谢途径的解析提供了关键信息和技术手段。

AgeingResearchReviews重磅综述：阿尔茨海默病系统生物学的组学研究展开全文引言在阿尔茨海默病（AD）患者脑中，存在分子通路和细胞内信号通路的失调，如β淀粉样蛋白（Aβ）和tau蛋白平衡、突触可塑性和稳态、炎症-免疫反应、脂质和能量代谢以及氧化应激。

这些失调是由多层面的互相作用引起的，包括基因、生物和环境因素的相互影响。

索邦大学的HaraldHampel教授团队总结了近年来和AD组学生物标志物相关的研究，包括基因组学、表观遗传学、宏基因组学、转录组学、microRNA（miRNA）组学、蛋白组学和代谢组学/脂质组学，并介绍了系统生物学网络方法和实现多组学数据整合的策略。

该综述于2021年4月发表于Ageing Research Reviews，题目为“Omicssciences for systems biology in Alzheimer’s disease:State-of-the-art of the eviden ce”。

图1.参与AD病理生理的主要细胞/分子进程PART 01 AD的组学生物标志物1）基因组学和表观遗传学最开始发现的与AD发病风险相关的基因是载脂蛋白E（APOE）ε4，随后淀粉样蛋白前体蛋白（APP）、早老素蛋白1和2（PSEN1和PSEN2）相继发现与早发性AD（EOAD）相关，有些位点也与晚发性AD（LOAD）有关。

此后，参与AD不同细胞/分子通路的基因被发现，包括Aβ通路（ADAM10，APH1B）、炎症/免疫反应（ABCA7、CD33、CLU 等）、脂质稳态（APOE、CLU、ABCA7等）、内吞和囊泡运输调节（BIN1、PICALM、CD2AP等）、氧化应激反应（MEF2C）、轴突生长（UNC5C）等。

全基因组关联分析（GWAS）揭示了和AD风险相关的多个单核苷酸多态性（SNPs），高通量测序技术的发展也使得AD的基因谱不断被完善（图2）。

表观遗传学主要包括DNA甲基化和组蛋白修饰方面的研究。

微生物检测之16S与宏基因组测序mNGS微生物检测16S与宏基因组测序mNGS2022年3月1日目录CONTENTS1微生物基本概念2微生物常见检测方法316S测序4宏基因组测序第一节微生物基本概念微生物基本概念微生物（Microbe/micro-organism）微生物(microorganism,microbe)是一些肉眼看不见的微小生物的总称。

包括属于原核类的细菌、放线菌、支原体、立克次氏体、衣原体和蓝细菌(过去称蓝藻或蓝绿藻)，属于真核类的真菌(酵母菌和霉菌)、原生动物和显微藻类，以及属于非细胞类的病毒、类病毒和肮病毒等。

种群（Population）种群(population)指同一时间生活在一定自然区域内，同种生物的所有个体共位群（Guild）共位群(guild):在代谢关系上相关的种群群落（Community）微生物群落(community):是指在一定区域里或一定生境里，各种微生物种群相互松散结合，或有组织紧凑结合的种群结构单位。

多组共位群相互.作用形成的群体。

生态系统（Ecosystem）微生物生态系统是各种环境因子如物理、化学及生物因子对微生物区系（及自然群体）的作用，以及微生物区系对外界环境的反作用微生物组与元基因组微生物组（Microbiome）微生物组指的是包括微生物（细菌、古细菌、低等或高等真核生物和病毒）的基因组（基因），以及其周围环境在内的全部元基因组(Metagenome):某个环境中所有微生物的遗传物质。

微生物组学微生物组(Microbiome)的特点是结合了宏基因组学、代谢组学、宏转录组学、以及宏蛋白组学等和临床/环境数据的集合Metabolomics代谢组学用来确定给定菌株或单个组织代谢物特征的分析方法。

给定菌株和单个组织内存在的所有代谢物统称为代谢组（metabolome）。

大多数用来描述代谢组的平台包括核磁共振（NMR）、质谱(MS)与液相色谱(liquidchromatography)联合分离系统Metatranscriptomics宏转录组学通过对微生物群落中的表达的RNAs(meta-RNAs)，采用进行高通量测序分析相应的meta-cDNA。

2019.18科学技术创新1降解PAHs 的微生物细菌在有机污染物降解中参与度高，目前已有大量的可降解PAHs 的细菌自污染土壤或沉积物中分离出来，较常见的有Pseudomonas 属、Rhodococcus 属和sphingomonads ，其中sphin -gomonads 表现出明显的代谢多样性，对多种PAHs 有良好的利用能力，成为了研究热点。

该类菌体内的代谢多样性基于丰富的环羟基化氧化酶(RHO)及底物广泛性，且它们的RHO 的α亚基通常拥有较大的底物结合口袋，能满足结合高分子量PAHs 的空间要求[1]。

另外，与其他细菌不同，sphingomonads 位于质粒上的降解基因的定位彼此分开，或者至少是由协同管理的不同操纵子进行调控，这种“灵活”的基因组织方式有利于细菌更快适应新产生的PAHs 。

真菌也是PAHs 生物降解的主要参与者，相比于细菌，真菌网络状的菌丝表面积更广、更易进入土壤孔隙中，且能分泌大量非特异性胞外酶渗透被污染的土壤。

另外，微藻作为水体环境的初级生产者，在PAHs 修复、水体净化等方面也起到重要作用。

2PAHs 的降解机制细菌对PAHs 的有氧代谢主要机制是先通过双加氧酶氧化苯环形成顺式-二氢二醇类化合物，随后脱氢形成二羟基化的中间体，进一步裂解开环，最后形成三羧酸循环的中间物，为细胞生长所利用。

真菌对PAHs 的降解不同于细菌，主要分为木质素酶系途径和细胞色素P450酶系途径。

木质素酶系对底物特异性不高，能氧化多种PAHs 转化为醌类化合物，随后经加氢、脱水等反应进一步降解。

细胞色素P450酶系首先利用单加氧酶形成环氧化物，然后水解形成二氢二醇类化合物参与下游降解反应，也可经重排形成酚类中间体作为后续硫酸化、甲基化的底物或与木糖、葡萄糖结合，进行下一步的分解。

厌氧微生物利用硫酸盐、高铁离子、硝酸盐等电子受体进行电子和能量的传递并耦合PAHs 的转化，然而厌氧条件下产能少，微生物活性低，因此相比于好氧降解，厌氧降解过程缓慢，且相关途径的研究仍处于起步阶段。

多维宏组学方法-概述说明以及解释1.引言【1.1 概述】多维宏组学方法是一种基于多种生物信息学技术和统计学分析方法，综合多个层面的生物学数据，以更全面深入地理解生物系统的复杂性和多样性。

随着高通量测序技术和多组学研究的快速发展，我们已经积累了大量各类生物学数据，包括基因组学、转录组学、蛋白质组学和代谢组学等多维数据。

传统的单一组学分析方法往往只能提供局部的生物信息，而多维宏组学方法则能够结合多种组学数据，通过综合分析不同层面的信息，揭示生物体内复杂的生物学网络和组织结构。

通过对多维宏组学方法的研究和应用，我们可以更全面地了解生物体内基因的表达规律、蛋白质相互作用网络、代谢通路的变化等重要生物学过程。

多维宏组学方法的关键在于整合和分析不同维度的生物学数据，从而揭示它们之间的相互关系和潜在规律。

在研究中，我们首先需要收集多个组学层面的数据，例如基因表达数据、蛋白质丰度数据和代谢产物浓度数据等。

然后，我们利用合适的统计学方法和机器学习算法，对这些数据进行整合和分析，以发现它们之间的相关性和关联性。

多维宏组学方法已经广泛应用于生物医学研究领域，为疾病的诊断、治疗和预防提供了新的思路和方法。

通过对不同组学层面的数据进行综合分析，我们可以更准确地识别出与疾病相关的生物标记物，为个体化医疗和精准药物治疗奠定基础。

此外，多维宏组学方法还可以用于研究复杂疾病的发生机制和进展过程，为疾病的早期预警和干预提供理论支持。

总而言之，多维宏组学方法作为一种综合多种组学数据的分析策略，已经在生物医学研究中展示出巨大的潜力。

通过揭示多个层面生物学数据之间的关系和规律，我们可以更好地理解生物系统的复杂性，为疾病研究和个体化医疗开辟新的研究方向。

随着生物学数据的不断积累和研究方法的不断改进，相信多维宏组学方法将逐渐成为生物医学研究的重要工具和方法。

1.2 文章结构文章结构部分的内容：本文将按照以下结构进行描述和分析多维宏组学方法。