蛋白質組學國家重點實驗室（中國人民解放軍軍事醫學科學院）

基本介紹

• 中文名：蛋白質組學國家重點實驗室
• 依託：中國人民解放軍軍事醫學科學院
• 研究方向：蛋白質組學
• 發表刊物：《自然－方法》等
• 主建：軍事醫學科學院放射輻射研究所

簡要概況

蛋白質組學國家重點實驗室依託中國人民解放軍軍事醫學科學院（由軍事醫學科學院放射與輻射醫學研究所主建），實驗室在開展人類重要生理功能與重大疾病蛋白質組學研究的同時，非常重視具有自主智慧財產權的核心技術的研發，在此方面通過國內外合作，近期取得系列重要進展，4項成果最近相繼發表於國際核心刊物《分子與細胞蛋白質組學》（Molecular & Cellular Proteomics）、《自然－方法》（Nature Methods）和《自然－實驗手冊》（Nature Protocols）。

鑑定策略

創建了核心岩藻糖化蛋白質規模化精確鑑定策略，糖基化蛋白質的核心岩藻糖化修飾既參與多種重要生理過程（如轉化生長因子-β1和表皮生長因子信號通路等）的調節，也與多種疾病特別是癌症（如肝癌、胰腺癌、肺癌、卵巢癌、前列腺癌等）密切相關。在疾病診斷上，越來越多的研究表明，監測某些糖基化蛋白質核心岩藻糖化形式的表達水平變化，較檢測這些蛋白質的總體表達水平變化，具有更好的特異性和靈敏度。但現有的糖蛋白質組學研究方法無法實現核心岩藻糖化蛋白質的規模化鑑定，因而限制了該類糖蛋白作為疾病標誌物的有效篩選。為解決此問題，該實驗室錢小紅研究員課題組與中國科學院計算技術研究所賀思敏研究員課題組等合作，通過發展和最佳化目標糖肽富集方法、中性丟失依賴的三級質譜採集方法、不依賴資料庫的圖譜篩選方法和圖譜最佳化方法，建立了一種規模化、精確鑑定核心岩藻糖化蛋白質的嶄新策略，並經過臨床樣本的檢驗。結果表明，該研究策略不但鑑定結果可信度高，而且鑑定蛋白質及其修飾位點的數目均超過以往文獻報導方法的4－6倍，實現了在複雜血漿體系中的規模化鑑定。相關工作近期發表於國際蛋白質組學頂級刊物《分子與細胞蛋白質組學》。作為國際上第一個專門用於核心岩藻糖化蛋白質規模化精確鑑定的策略，人們預計它將在腫瘤標誌物篩選中發揮重要作用。

規模化預測

在國際上率先發展出蛋白質組網路中信號流方向性的規模化預測理論及方法，生命系統複雜性最重要的特徵不僅在於其組成成分的複雜性，更在於各組成成分之間的關係，而在所有的這些關係中，蛋白質之間的相互作用在形成幾乎所有生命系統、調控各種生理/病理進程中發揮至關重要的作用。近來，人們發展了許多高通量的實驗方法，並以此發現、建立了越來越多的蛋白質相互作用網路。但是，現有的蛋白質相互作用網路只能反映蛋白質之間存在連線關係，而真實生命體系中大部分的蛋白質相互作用具有信號轉導、轉錄激活/抑制等明顯的信號流方向性。準確、高效、大規模預測蛋白質相互作用網路中相互作用的信號流方向、發現潛在的信號轉導通路，為眾多領域的生物科學工作者所期待，但一直是未能破解的世界性難題。

該實驗室朱雲平研究員、賀福初院士課題組劉偉博士等第一次提出蛋白質間結構域的相互作用在一定程度上決定了它們之間的信號流走向的假設；進而基於這個假設發展了一種新的理論方法來預測蛋白質組網路中信號流的方向性，並被成功地用於網路中未知信號轉導通路的規模化挖掘。該方法不需要其它任何先驗知識，僅根據蛋白質中包含的結構域就可以快速地推斷出相互作用蛋白質間的信號流方向、系統地發掘出蛋白質組網路中潛在的大量信號通路。該方法套用範圍廣泛，其預測結果可為實驗研究提供重要的研究線索。該方法已被成功地用於大規模預測和揭示人類蛋白質組成員間相互作用的信號流方向，並構建第一個具有明確作用方向的人蛋白質組相互作用網路，揭示了大量未知的信號轉導通路。它們將為人們理解生命系統中的信息網路等重要理論問題提供全新的視野。相關工作近期線上發表於《分子與細胞蛋白質組學》。

新型測定方法

發展了單核苷酸多態性分型的新型測定方法，單核苷酸多態性（簡稱SNP）是導致不同個體間生物學性狀（如疾病的易感性、臨床轉歸和藥物治療的敏感性等）差異的遺傳學基礎，是造成遺傳性疾病的主要原因之一，有望成為預測疾病發生、病程進展、治療效果以及預後的重要遺傳標記。但是，SNP的快速、準確分型仍是當前迫切需要解決的重大技術問題。

該實驗室周鋼橋研究員課題組與中國科學院化學研究所王樹研究員課題組合作，發展了一種聯合運用水溶性共軛聚合物（簡稱CCP）和單鹼基引物延伸反應技術的新的SNP分型方法。該方法既利用單鹼基引物延伸反應具有特異性的優勢，又利用CCP 具有的高效螢光共振能量轉移（簡稱FRET）所產生的高敏感性的獨特優點，大幅提高了SNP基因型分辨的特異性和敏感性。與現有的基於凝膠電泳、普通螢光和質譜等技術的SNP分型方法相比，該方法還具有無需引物標記、操作更簡便和無需昂貴檢測儀器等優點。最佳化後的SNP分型實驗全程僅需5.5-7.5小時左右。上述研究成果對於提高SNP分型技術的效率、擴展水溶性共軛聚合物的套用範圍等均有重要意義，將有力促進我國人群疾病易感性等的研究和防治。相關工作已線上發表於《自然－實驗手冊》上。

共性技術問題

合作發現了制約當前蛋白質組學發展的共性技術問題，液相色譜－串聯質譜分析已經成為蛋白質組研究中套用最廣泛的技術策略。但是，不同的實驗室由於採用不同的儀器、不同的搜尋引擎和不同的資料庫，對同一樣品的分析往往得到不同的結果。為探討這一問題，該實驗室錢小紅研究員、賀福初院士課題組與國際蛋白質組學領域26家重要實驗室，共同參與國際人類蛋白質組組織（HUPO）發起的針對以生物質譜為基礎的蛋白質組學研究共性技術問題的系統分析，通過比較不同實驗室對20種標準蛋白樣本的鑑定結果，發現即使採用高度純化的蛋白質作為樣本，大部分實驗室還是不能提供完全正確的鑑定結果。通過對原始數據的進一步分析表明，產生上述問題的關鍵在於所用資料庫與搜尋引擎的區別。隨著資料庫和搜尋引擎的改進，蛋白質組分析結果的可靠性會大大提高。相關工作新近發表於《自然－方法》。

蛋白質組學國家重點實驗室在“國際人類肝臟蛋白質計畫”和“中國人類肝臟蛋白質組計畫”的實施過程中，已逐步建立一系列進入國際領先行列的蛋白質組學技術平台；提出和發展的一系列技術策略和數據標準逐漸被國際同行所採用；產出的高質量、大規模蛋白質組數據引起國際同行高度關注與廣泛套用。此次在上述全球27家著名實驗室比對測試中，該實驗室是首批結果完全正確的六家實驗室之一，位列“六甲”，其技術水平和研究實力再次得到國際公認。

另值一提的是，該實驗室在《自然－細胞生物學》（Nature Cell Biology）發表的兩篇論文最近分別被國際重要刊物引用，且獲高度評價。其中關於Apak選擇性調控p53活性的工作今年5月份剛發表即被國際頂級刊物《細胞》（Cell）關於p53發現30周年的紀念性綜述引用；去年8月份發表的關於CKIP-1調控Smurf1活性的工作被國際頂級綜述類刊物《自然綜述－分子細胞生物學》（Nature Review Molecular Cell Biology）引用。