宏蛋白組學(xué)檢測(cè)技術(shù)服務(wù)詳情介紹

1994年，Wilkins和Williamsshǒucì提出了dànbáizhì組的概念，它是指細(xì)胞、組織或機(jī)體所表達(dá)的全部dànbáizhì。1997年，Peter James 又在此基礎(chǔ)上shuàixiān提出dànbáizhì組學(xué)的概念，即研究細(xì)胞、組織或生物體內(nèi)dànbáizhì組的科學(xué)領(lǐng)域。dànbáizhì組學(xué)應(yīng)用范圍非常廣泛，包括對(duì)基因組的詮釋、dànbáizhì的表達(dá)和功能、以及對(duì)dànbáizhì——dànbáizhì相互作用的研究等。

宏dànbáizhì組學(xué)是dànbáizhì組學(xué)的一個(gè)分支學(xué)科，與傳統(tǒng)的dànbáizhì組學(xué)研究不同，宏dànbáizhì組學(xué)專注于分析微生物群落的dànbáizhì組成以及它們?nèi)绾蜗嗷プ饔煤晚憫?yīng)環(huán)境變化。迄今為止，宏dànbáizhì組學(xué)研究涵蓋了各種環(huán)境樣品：包括發(fā)酵食品、酸性礦山廢水生物膜，廢水，海洋采樣，土壤系統(tǒng)，凍土，人類微生物組和各種環(huán)境生態(tài)及腸道菌群。自2005年dìyī個(gè)大型宏dànbáizhì組數(shù)據(jù)生成，宏dànbáizhì組學(xué)在規(guī)模、深度、速度和質(zhì)量方面都有了迅速提升。

圖1宏蛋白組學(xué)用于鑒定人類糞便樣本中的dànbáizhì

宏dànbáizhì組學(xué)的技術(shù)流程主要包括：樣品的制備，蛋白分離以及蛋白鑒定。

1、樣品制備：樣品的制備直接影響到鑒定的結(jié)果，不同的研究對(duì)象采取的制備方法也不同。研究者需要采集特定環(huán)境或生物樣本中的微生物群落，如腸道、土壤、水體等。樣品采集后，用過(guò)濾等物理手段去除非生物成分，然后用化學(xué)或物理方法裂解微生物細(xì)胞，釋放并富集其中的dànbáizhì。

由于微生物種類繁多、且dànbáizhì豐度跨度較大，因此dànbáizhì提取的難度較大、非常容易提取失敗或損失大量的蛋白，適當(dāng)優(yōu)化提取和裂解方案是非常有必要的。

2、蛋白分離：dànbáizhì分離技術(shù)主要包括凝膠分離技術(shù)和色譜技術(shù)兩大類。

凝膠分離技術(shù)中二維凝膠電泳（2-DE）、二維熒光差異凝膠電泳（2D-DIGE）以及毛細(xì)管電泳（CE）等方法，在dànbáizhì組學(xué)研究中得到廣泛應(yīng)用。然而，凝膠電泳技術(shù)在實(shí)踐中受限于多種條件，難以實(shí)現(xiàn)對(duì)復(fù)雜樣品中dànbáizhì的wánquán有效分離。因此，當(dāng)前更多地采用了色譜技術(shù)。

色譜技術(shù)能夠顯著提高dànbáizhì鑒定的種類和數(shù)量，有效彌補(bǔ)了電泳技術(shù)的某些不足。液相色譜（LC）作為常用的色譜技術(shù)之一，其適用范圍廣泛，常與2-DE結(jié)合使用，實(shí)現(xiàn)實(shí)驗(yàn)過(guò)程的自動(dòng)化。而高效液相色譜（HPLC）則在LC的基礎(chǔ)上發(fā)展，以其高特異性和高靈敏度，特別適用于分子量較小、膜蛋白以及低豐度蛋白的分離。

3、蛋白鑒定：質(zhì)譜（MS）技術(shù)通過(guò)分析經(jīng)特異性蛋白酶（如yíméi）水解后得到的肽段混合物以鑒定dànbáizhì，是目前zuì常用的dànbáizhì鑒定技術(shù)。采用質(zhì)譜技術(shù)能夠快速鑒定微生物中的dànbáizhì組分，并準(zhǔn)確測(cè)定肽和dànbáizhì的相對(duì)分子質(zhì)量、氨基酸序列和翻譯后的修飾。因質(zhì)譜與色譜同樣具有高效性與準(zhǔn)確性，兩者聯(lián)用己成為宏dànbáizhì組學(xué)研究的重要手段。其中使用頻率較高的質(zhì)譜是基質(zhì)輔助激光解吸電離飛行時(shí)間質(zhì)譜（MALDI-TOF-MS）和電噴霧離子化質(zhì)譜（ESI-MS）。

微生物dànbáizhì的鑒定也存在一定的挑戰(zhàn)：一方面，由于微生物組索包含的dànbáizhì種類繁多，且豐度跨越大，對(duì)于質(zhì)譜的分辨率、靈敏度等要求較高；另一方面，至今還有很多微生物未被鑒定，微生物組的dànbáizhì數(shù)據(jù)庫(kù)并不完善，且微生物種群間的序列相似度較高，所以不管是依賴特定的數(shù)據(jù)庫(kù)（如metaproteomics數(shù)據(jù)庫(kù)）還是公共數(shù)據(jù)庫(kù)，數(shù)據(jù)分析的難度都較大。

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