基于稳定同位素标记与质谱分析的蛋白质定量算法研究进展的论文

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1、基于稳定同位素标记与质谱分析的蛋白质定量算法研究进展的论文摘要】　　蛋白质定量研究已成为蛋白质组学的热点，它是疾病相关生物标志物发现的重要途径。基于稳定同位素标记的质谱分析技术是蛋白质定量最常用的方法之一。随着实验方法的发展和改进，定量数据处理方法也在不断更新与完善。一般来说，定量数据处理包括四步：搜库鉴定、图谱定量信息提取与计算、肽段丰度比计算和蛋白质丰度比计算及差异显著性分析，其中后三步是数据处理的核心。目前，后三步中每步都有多种可选算法，这些算法一般都是针对特定实验技术而提出的，缺乏深入的工作对它们进行系统比较和优化。为此，在总结目前主要实验技术方法的基础上，论述

2、了定量算法的现状和存在问题，并针对一些问题提出了可行的解决办法。【关键词】定量蛋白质组质谱稳定同位素标记定量算法评述　　1引言　　自1994年提出蛋白质组学的概念以来，该项研究已逐步走向深入。与基因组相比，蛋白质组是一个动态概念[1]，它不仅要从整体上系统地、大规模地研究一个组织、器官或细胞中表达的全套蛋白质的结构，而且要全面研究这些蛋白质的动态性质和行为。随着实验技术的进步及研究的深入，定量蛋白组学已成为研究热点，它不仅鉴定一个基因组表达的蛋白质，而且要对其丰度进行测量。目前，大规模蛋白质定量技术是定量蛋白质组学研究的主要内容之一，也是疾病相关生物标志物发现的重要途径

3、与手段[2]。.　　目前，大规模蛋白质定量技术主要分为四大类：（1）基于双向电泳（2de）光密度的定量[3]；（2）基于稳定同位素标记与质谱分析的定量[4,5]；（3）基于质谱分析的无标记定量[6]；（4）基于免疫印迹和蛋白质芯片的定量。其中第一类技术由于固有缺陷而慢慢淡出；第二类技术目前应用最为广泛和成熟；第三类技术有很大的应用前景，但目前有一些关键问题尚未完全解决[7]；第四类技术定量准确度最高，但价格昂贵，且大规模应用还存在一些困难。　　以发现生物标志物为目的，基于稳定同位素标记与质谱分析的蛋白质定量技术，其典型流程如图1所示，该流程分为实验与定量数据处理两部分。

4、实验部分由以下3步完成：首先，从组织或器官提取出需对比样品，并对样品进行预处理，包括酶切、稳定同位素标记、混合等；其次，对得到的肽段混合物进行色谱分离，减少同时进入质谱仪样品的复杂度；最后，对肽段进行质谱分析，产生一级图谱与二级图谱。不同肽段在一级图谱中表现为不同质荷比和强度的谱峰，且肽段经过惰性气体诱导碰撞（collisioninduceddissociation,cid）碎裂产生的碎片离子在二级图谱中也表现为不同质荷比和强度的谱峰[8]。　　定量数据处理由以下４步完成：（1）搜库鉴定利用二级图谱，通过搜库得到肽段与蛋白质的鉴定结果；（2）图谱定量信息提取与计算肽段

5、经过轻重标记后会附加质量不同的质量标签（masstag），它们将在一级图谱表现为具有固定质荷比差异的谱峰，而峰的信号强度就是基本的定量信息。在这种情况下，定量信息是包含在一级图谱中，现在大部分标记技术都属于这种情况，只有itraq标记[9]，它的定量信息包含在二级图谱中。针对上述两种情况，图谱定量信息提取就是从一级或二级图谱中提取特征峰的信号强度。由于高精度质谱仪给出的是谱模式（profile）图谱，同位素峰簇面积与肽段丰度成正比[10]，所以在提取出信号强度后，还需要进行噪声去除、面积积分等计算才能得到基本的定量信息;（3）肽段丰度比计算由于肽段的色谱峰会持续一段时间

6、，在这个过程中肽段会被多次质谱分析。所以，需要将肽段色谱流出时间内提取的定量信息综合。一般通过构建肽段的离子流色谱峰xic（extractedionchromatography）[1１]来综合定量信息，并在此基础上计算与肽段丰度成正比的定量指标，进一步计算肽段的丰度比；（4）蛋白质丰度比计算与差异显著性分析首先通过蛋白质与肽段的对应关系，从肽段丰度比推断得出蛋白质丰度比；其次对一批蛋白质的丰度比进行统计分析，确定差异显著性，从而确定候选生物标志物。当然，后续的生物学实验验证,例如arkerdiscoverybasedonstableisotopelabelingandm

7、assspectrometricanalysisinshortgunstrategy　　目前，常用的稳定同位素标记分为体内标记和体外标记。体内标记主要有15n[1２]、13c、silac[1３]标记，体外标记主要有18o[1４]、icat[1１]、cicat[1５]、icpl[1６]、itraq标记等。这些标记方法从本质上来说，都是在肽段序列上引入不同标签，从而在质谱分析中区分不同来源的肽段。利用不同的质谱平台可以对蛋白质进行分析，将产生不同格式与精度的图谱数据。从本质来说，质谱分析就是要把蛋白质和肽段的结构与丰度信息以图谱的形式展现出来