蛋白质组学基础：从头测序与数据库搜索的原理、流程、优势和局限性
2025-09-04 来源:本站 点击次数:72
在蛋白质组学研究中，准确鉴定蛋白质的序列和结构至关重要。从头测序与数据库搜索分析是两种常用的蛋白质鉴定方法，它们在原理、流程、优势和局限性等方面存在差异，各自适用于不同的研究场景。
从头测序
从头测序
从头测序是一种不依赖于参考序列数据库的蛋白质/多肽测序方法，其主要基于质谱技术。在质谱分析中，肽段母离子在碰撞诱导解离（CID）等碎裂方式下，产生一系列具有特定质量差的碎片离子，这些质量差对应着不同氨基酸的质量。通过精确测量碎片离子的质荷比（m/z），并根据氨基酸的质量特征，逐步确定肽段的氨基酸序列（图1）。例如，当检测到两个碎片离子的质荷比相差129.04 Da 时，可能表示这两个离子之间相差一个谷氨酸（E）。
图1 从头测序原理
优势
1.适用于未知蛋白质鉴定
1.适用于未知蛋白质鉴定
对于新的蛋白质、物种特异性蛋白质或变异蛋白质，由于数据库中没有相关参考序列，从头测序能够发挥独特作用，直接获取其氨基酸序列信息。
2.发现新的蛋白质特征
可以识别蛋白质中的未知翻译后修饰位点、氨基酸突变以及新的肽段序列，有助于揭示蛋白质的功能多样性和生物过程的复杂性。
局限性
1.准确性挑战
质谱数据的复杂性和噪声干扰，均会影响从头测序的准确性，尤其是在长肽段和复杂蛋白质的测序中，因此对算法要求较高。
2.计算资源需求大
从头测序需要对大量的质谱数据进行复杂的计算和分析，以推断可能的氨基酸序列组合，这对计算资源和时间要求较高。
数据库搜索分析
优势
1.准确性和效率高
在数据库覆盖度足够的情况下，能够快速准确地鉴定出已知蛋白质，匹配成功率高，大大节省了分析时间。
2.数据解读相对简单
基于已有的序列信息，结果的解读和验证相对容易，因为可以参考数据库中已有的蛋白质注释信息。
局限性
1.依赖数据库完整性
如果数据库中没有包含目标蛋白质的序列，或者序列信息存在错误、缺失，将无法准确鉴定蛋白质，对于新物种或新发现的蛋白质可能存在局限性。
2.难以检测新的变异和修饰
对于超出数据库中已知范围的蛋白质变异和翻译后修饰，可能会被忽略或错误鉴定。
部分应用场景
1.常规蛋白质组学分析
在对常见物种（如人类、小鼠、大肠杆菌等）的蛋白质组研究中，数据库搜索分析是最常用的方法。由于这些物种的蛋白质序列数据库相对完善，使用数据库搜索分析可以快速鉴定出大量的蛋白质，并且能够准确地对蛋白质进行注释，了解它们的功能和参与的生物过程。例如，在研究细胞的生理状态变化时，通过对不同处理组的细胞蛋白质组进行数据库搜索分析，可以快速发现蛋白质表达水平的差异，筛选出与特定生理过程或疾病相关的关键蛋白质。
2.药物研发与质量控制
在药物研发过程中，数据库搜索分析可用于鉴定药物的作用靶点和药物代谢产物。通过对药物作用后的细胞或组织蛋白质组进行分析，可以确定药物与哪些蛋白质相互作用，从而深入了解药物的作用机制。同时，在药物质量控制方面，数据库搜索分析可以用于鉴定药物中的杂质蛋白质，确保药物的纯度和安全性。例如，在生物制药中，通过对重组蛋白药物的生产过程进行监控，利用数据库搜索分析鉴定可能存在的宿主细胞杂质蛋白，保证药物的质量符合标准。
3.生物标志物筛选
在临床研究中，数据库搜索分析可用于筛选疾病相关的生物标志物。通过对患者和健康对照的生物样本（如血液、尿液等）进行蛋白质组分析，利用数据库搜索分析鉴定出差异表达的蛋白质，这些蛋白质有可能成为潜在的生物标志物。例如，在心血管疾病的研究中，通过对患者和健康人的血浆蛋白质组进行数据库搜索分析，发现了一些与心血管疾病发生发展相关的蛋白质标志物，为疾病的早期诊断和治疗提供了新的依据。
综合对比与方法选择
从头测序和数据库搜索分析各有优劣，在实际研究中，往往根据具体情况选择合适的方法或结合使用。对于已知物种且数据库丰富的研究对象，数据库搜索分析通常是首选方法，能够高效准确地鉴定大量蛋白质。而在探索新物种、研究蛋白质的新变异或修饰时，从头测序则提供了重要的手段。
近年来，随着技术的发展，将从头测序与数据库搜索分析相结合的策略逐渐受到关注。先利用从头测序获取部分肽段序列信息，再将这些信息与数据库搜索相结合，可以提高蛋白质鉴定的准确性和覆盖度，拓展了蛋白质组学研究的深度和广度。
2.发现新的蛋白质特征
可以识别蛋白质中的未知翻译后修饰位点、氨基酸突变以及新的肽段序列，有助于揭示蛋白质的功能多样性和生物过程的复杂性。
局限性
1.准确性挑战
质谱数据的复杂性和噪声干扰，均会影响从头测序的准确性，尤其是在长肽段和复杂蛋白质的测序中，因此对算法要求较高。
2.计算资源需求大
从头测序需要对大量的质谱数据进行复杂的计算和分析，以推断可能的氨基酸序列组合，这对计算资源和时间要求较高。
数据库搜索分析
数据库搜索是将实验测得的质谱数据与已知的蛋白质序列数据库进行比对（图2）。首先，将质谱数据中的肽段质量信息（母离子和碎片离子）提取出来，然后在数据库中搜索与之匹配的理论肽段。数据库中的蛋白质序列经过虚拟酶切，生成一系列理论肽段，并计算其理论质谱数据。然后通过比较与实际质谱谱图中的肽段母离子和碎片离子信息的匹配程度，如质量偏差、碎片离子匹配数量等，来确定最可能的序列。
图2 数据库搜索基本原理示意（Picture Ref.: Jimmy K. Eng,et.al.,2011,MCP）
优势
1.准确性和效率高
在数据库覆盖度足够的情况下，能够快速准确地鉴定出已知蛋白质，匹配成功率高，大大节省了分析时间。
2.数据解读相对简单
基于已有的序列信息，结果的解读和验证相对容易，因为可以参考数据库中已有的蛋白质注释信息。
局限性
1.依赖数据库完整性
如果数据库中没有包含目标蛋白质的序列，或者序列信息存在错误、缺失，将无法准确鉴定蛋白质，对于新物种或新发现的蛋白质可能存在局限性。
2.难以检测新的变异和修饰
对于超出数据库中已知范围的蛋白质变异和翻译后修饰，可能会被忽略或错误鉴定。
部分应用场景
1.常规蛋白质组学分析
在对常见物种（如人类、小鼠、大肠杆菌等）的蛋白质组研究中，数据库搜索分析是最常用的方法。由于这些物种的蛋白质序列数据库相对完善，使用数据库搜索分析可以快速鉴定出大量的蛋白质，并且能够准确地对蛋白质进行注释，了解它们的功能和参与的生物过程。例如，在研究细胞的生理状态变化时，通过对不同处理组的细胞蛋白质组进行数据库搜索分析，可以快速发现蛋白质表达水平的差异，筛选出与特定生理过程或疾病相关的关键蛋白质。
2.药物研发与质量控制
在药物研发过程中，数据库搜索分析可用于鉴定药物的作用靶点和药物代谢产物。通过对药物作用后的细胞或组织蛋白质组进行分析，可以确定药物与哪些蛋白质相互作用，从而深入了解药物的作用机制。同时，在药物质量控制方面，数据库搜索分析可以用于鉴定药物中的杂质蛋白质，确保药物的纯度和安全性。例如，在生物制药中，通过对重组蛋白药物的生产过程进行监控，利用数据库搜索分析鉴定可能存在的宿主细胞杂质蛋白，保证药物的质量符合标准。
3.生物标志物筛选
在临床研究中，数据库搜索分析可用于筛选疾病相关的生物标志物。通过对患者和健康对照的生物样本（如血液、尿液等）进行蛋白质组分析，利用数据库搜索分析鉴定出差异表达的蛋白质，这些蛋白质有可能成为潜在的生物标志物。例如，在心血管疾病的研究中，通过对患者和健康人的血浆蛋白质组进行数据库搜索分析，发现了一些与心血管疾病发生发展相关的蛋白质标志物，为疾病的早期诊断和治疗提供了新的依据。
综合对比与方法选择
从头测序和数据库搜索分析各有优劣，在实际研究中，往往根据具体情况选择合适的方法或结合使用。对于已知物种且数据库丰富的研究对象，数据库搜索分析通常是首选方法，能够高效准确地鉴定大量蛋白质。而在探索新物种、研究蛋白质的新变异或修饰时，从头测序则提供了重要的手段。
近年来，随着技术的发展，将从头测序与数据库搜索分析相结合的策略逐渐受到关注。先利用从头测序获取部分肽段序列信息，再将这些信息与数据库搜索相结合，可以提高蛋白质鉴定的准确性和覆盖度，拓展了蛋白质组学研究的深度和广度。
作为生物信息学的领军企业，BSI专注于蛋白质组学和生物药领域，通过机器学习和先进算法提供世界领先的质谱数据分析软件和蛋白质组学服务解决方案，以推进生物学研究和药物发现。我们通过基于AI的计算方案，为您提供对蛋白质组学、基因组学和医学的卓越洞见。旗下著名的PEAKS®️系列软件在全世界拥有数千家学术和工业用户，包括：PEAKS®️ Studio，PEAKS®️ Online，PEAKS®️ GlycanFinder, PEAKS®️ AB，ProteoformXTM,DeepImmu®️ 免疫肽组发现服务和抗体综合表征服务等。联系方式：021-60919891；sales-china@bioinfor.com
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