蛋白質(zhì)組學(xué)基礎(chǔ)：從頭測序與數(shù)據(jù)庫搜索的原理、流程、優(yōu)勢和局限性
在蛋白質(zhì)組學(xué)研究中，準(zhǔn)確鑒定蛋白質(zhì)的序列和結(jié)構(gòu)至關(guān)重要。從頭測序與數(shù)據(jù)庫搜索分析是兩種常用的蛋白質(zhì)鑒定方法，它們在原理、流程、優(yōu)勢和局限性等方面存在差異，各自適用于不同的研究場景。
從頭測序
從頭測序
從頭測序是一種不依賴于參考序列數(shù)據(jù)庫的蛋白質(zhì)/多肽測序方法，其主要基于質(zhì)譜技術(shù)。在質(zhì)譜分析中，肽段母離子在碰撞誘導(dǎo)解離（CID）等碎裂方式下，產(chǎn)生一系列具有特定質(zhì)量差的碎片離子，這些質(zhì)量差對應(yīng)著不同氨基酸的質(zhì)量。通過精確測量碎片離子的質(zhì)荷比（m/z），并根據(jù)氨基酸的質(zhì)量特征，逐步確定肽段的氨基酸序列（圖1）。例如，當(dāng)檢測到兩個碎片離子的質(zhì)荷比相差129.04 Da 時，可能表示這兩個離子之間相差一個谷氨酸（E）。
圖1 從頭測序原理
優(yōu)勢
1.適用于未知蛋白質(zhì)鑒定
1.適用于未知蛋白質(zhì)鑒定
對于新的蛋白質(zhì)、物種特異性蛋白質(zhì)或變異蛋白質(zhì)，由于數(shù)據(jù)庫中沒有相關(guān)參考序列，從頭測序能夠發(fā)揮獨(dú)特作用，直接獲取其氨基酸序列信息。
2.發(fā)現(xiàn)新的蛋白質(zhì)特征
可以識別蛋白質(zhì)中的未知翻譯后修飾位點(diǎn)、氨基酸突變以及新的肽段序列，有助于揭示蛋白質(zhì)的功能多樣性和生物過程的復(fù)雜性。
局限性
1.準(zhǔn)確性挑戰(zhàn)
質(zhì)譜數(shù)據(jù)的復(fù)雜性和噪聲干擾，均會影響從頭測序的準(zhǔn)確性，尤其是在長肽段和復(fù)雜蛋白質(zhì)的測序中，因此對算法要求較高。
2.計算資源需求大
從頭測序需要對大量的質(zhì)譜數(shù)據(jù)進(jìn)行復(fù)雜的計算和分析，以推斷可能的氨基酸序列組合，這對計算資源和時間要求較高。
數(shù)據(jù)庫搜索分析
優(yōu)勢
1.準(zhǔn)確性和效率高
在數(shù)據(jù)庫覆蓋度足夠的情況下，能夠快速準(zhǔn)確地鑒定出已知蛋白質(zhì)，匹配成功率高，大大節(jié)省了分析時間。
2.數(shù)據(jù)解讀相對簡單
基于已有的序列信息，結(jié)果的解讀和驗證相對容易，因為可以參考數(shù)據(jù)庫中已有的蛋白質(zhì)注釋信息。
局限性
1.依賴數(shù)據(jù)庫完整性
如果數(shù)據(jù)庫中沒有包含目標(biāo)蛋白質(zhì)的序列，或者序列信息存在錯誤、缺失，將無法準(zhǔn)確鑒定蛋白質(zhì)，對于新物種或新發(fā)現(xiàn)的蛋白質(zhì)可能存在局限性。
2.難以檢測新的變異和修飾
對于超出數(shù)據(jù)庫中已知范圍的蛋白質(zhì)變異和翻譯后修飾，可能會被忽略或錯誤鑒定。
部分應(yīng)用場景
1.常規(guī)蛋白質(zhì)組學(xué)分析
在對常見物種（如人類、小鼠、大腸桿菌等）的蛋白質(zhì)組研究中，數(shù)據(jù)庫搜索分析是最常用的方法。由于這些物種的蛋白質(zhì)序列數(shù)據(jù)庫相對完善，使用數(shù)據(jù)庫搜索分析可以快速鑒定出大量的蛋白質(zhì)，并且能夠準(zhǔn)確地對蛋白質(zhì)進(jìn)行注釋，了解它們的功能和參與的生物過程。例如，在研究細(xì)胞的生理狀態(tài)變化時，通過對不同處理組的細(xì)胞蛋白質(zhì)組進(jìn)行數(shù)據(jù)庫搜索分析，可以快速發(fā)現(xiàn)蛋白質(zhì)表達(dá)水平的差異，篩選出與特定生理過程或疾病相關(guān)的關(guān)鍵蛋白質(zhì)。
2.藥物研發(fā)與質(zhì)量控制
在藥物研發(fā)過程中，數(shù)據(jù)庫搜索分析可用于鑒定藥物的作用靶點(diǎn)和藥物代謝產(chǎn)物。通過對藥物作用后的細(xì)胞或組織蛋白質(zhì)組進(jìn)行分析，可以確定藥物與哪些蛋白質(zhì)相互作用，從而深入了解藥物的作用機(jī)制。同時，在藥物質(zhì)量控制方面，數(shù)據(jù)庫搜索分析可以用于鑒定藥物中的雜質(zhì)蛋白質(zhì)，確保藥物的純度和安全性。例如，在生物制藥中，通過對重組蛋白藥物的生產(chǎn)過程進(jìn)行監(jiān)控，利用數(shù)據(jù)庫搜索分析鑒定可能存在的宿主細(xì)胞雜質(zhì)蛋白，保證藥物的質(zhì)量符合標(biāo)準(zhǔn)。
3.生物標(biāo)志物篩選
在臨床研究中，數(shù)據(jù)庫搜索分析可用于篩選疾病相關(guān)的生物標(biāo)志物。通過對患者和健康對照的生物樣本（如血液、尿液等）進(jìn)行蛋白質(zhì)組分析，利用數(shù)據(jù)庫搜索分析鑒定出差異表達(dá)的蛋白質(zhì)，這些蛋白質(zhì)有可能成為潛在的生物標(biāo)志物。例如，在心血管疾病的研究中，通過對患者和健康人的血漿蛋白質(zhì)組進(jìn)行數(shù)據(jù)庫搜索分析，發(fā)現(xiàn)了一些與心血管疾病發(fā)生發(fā)展相關(guān)的蛋白質(zhì)標(biāo)志物，為疾病的早期診斷和治療提供了新的依據(jù)。
綜合對比與方法選擇
從頭測序和數(shù)據(jù)庫搜索分析各有優(yōu)劣，在實際研究中，往往根據(jù)具體情況選擇合適的方法或結(jié)合使用。對于已知物種且數(shù)據(jù)庫豐富的研究對象，數(shù)據(jù)庫搜索分析通常是首選方法，能夠高效準(zhǔn)確地鑒定大量蛋白質(zhì)。而在探索新物種、研究蛋白質(zhì)的新變異或修飾時，從頭測序則提供了重要的手段。
近年來，隨著技術(shù)的發(fā)展，將從頭測序與數(shù)據(jù)庫搜索分析相結(jié)合的策略逐漸受到關(guān)注。先利用從頭測序獲取部分肽段序列信息，再將這些信息與數(shù)據(jù)庫搜索相結(jié)合，可以提高蛋白質(zhì)鑒定的準(zhǔn)確性和覆蓋度，拓展了蛋白質(zhì)組學(xué)研究的深度和廣度。
2.發(fā)現(xiàn)新的蛋白質(zhì)特征
可以識別蛋白質(zhì)中的未知翻譯后修飾位點(diǎn)、氨基酸突變以及新的肽段序列，有助于揭示蛋白質(zhì)的功能多樣性和生物過程的復(fù)雜性。
局限性
1.準(zhǔn)確性挑戰(zhàn)
質(zhì)譜數(shù)據(jù)的復(fù)雜性和噪聲干擾，均會影響從頭測序的準(zhǔn)確性，尤其是在長肽段和復(fù)雜蛋白質(zhì)的測序中，因此對算法要求較高。
2.計算資源需求大
從頭測序需要對大量的質(zhì)譜數(shù)據(jù)進(jìn)行復(fù)雜的計算和分析，以推斷可能的氨基酸序列組合，這對計算資源和時間要求較高。
數(shù)據(jù)庫搜索分析
數(shù)據(jù)庫搜索是將實驗測得的質(zhì)譜數(shù)據(jù)與已知的蛋白質(zhì)序列數(shù)據(jù)庫進(jìn)行比對（圖2）。首先，將質(zhì)譜數(shù)據(jù)中的肽段質(zhì)量信息（母離子和碎片離子）提取出來，然后在數(shù)據(jù)庫中搜索與之匹配的理論肽段。數(shù)據(jù)庫中的蛋白質(zhì)序列經(jīng)過虛擬酶切，生成一系列理論肽段，并計算其理論質(zhì)譜數(shù)據(jù)。然后通過比較與實際質(zhì)譜譜圖中的肽段母離子和碎片離子信息的匹配程度，如質(zhì)量偏差、碎片離子匹配數(shù)量等，來確定最可能的序列。
圖2 數(shù)據(jù)庫搜索基本原理示意（Picture Ref.: Jimmy K. Eng,et.al.,2011,MCP）
優(yōu)勢
1.準(zhǔn)確性和效率高
在數(shù)據(jù)庫覆蓋度足夠的情況下，能夠快速準(zhǔn)確地鑒定出已知蛋白質(zhì)，匹配成功率高，大大節(jié)省了分析時間。
2.數(shù)據(jù)解讀相對簡單
基于已有的序列信息，結(jié)果的解讀和驗證相對容易，因為可以參考數(shù)據(jù)庫中已有的蛋白質(zhì)注釋信息。
局限性
1.依賴數(shù)據(jù)庫完整性
如果數(shù)據(jù)庫中沒有包含目標(biāo)蛋白質(zhì)的序列，或者序列信息存在錯誤、缺失，將無法準(zhǔn)確鑒定蛋白質(zhì)，對于新物種或新發(fā)現(xiàn)的蛋白質(zhì)可能存在局限性。
2.難以檢測新的變異和修飾
對于超出數(shù)據(jù)庫中已知范圍的蛋白質(zhì)變異和翻譯后修飾，可能會被忽略或錯誤鑒定。
部分應(yīng)用場景
1.常規(guī)蛋白質(zhì)組學(xué)分析
在對常見物種（如人類、小鼠、大腸桿菌等）的蛋白質(zhì)組研究中，數(shù)據(jù)庫搜索分析是最常用的方法。由于這些物種的蛋白質(zhì)序列數(shù)據(jù)庫相對完善，使用數(shù)據(jù)庫搜索分析可以快速鑒定出大量的蛋白質(zhì)，并且能夠準(zhǔn)確地對蛋白質(zhì)進(jìn)行注釋，了解它們的功能和參與的生物過程。例如，在研究細(xì)胞的生理狀態(tài)變化時，通過對不同處理組的細(xì)胞蛋白質(zhì)組進(jìn)行數(shù)據(jù)庫搜索分析，可以快速發(fā)現(xiàn)蛋白質(zhì)表達(dá)水平的差異，篩選出與特定生理過程或疾病相關(guān)的關(guān)鍵蛋白質(zhì)。
2.藥物研發(fā)與質(zhì)量控制
在藥物研發(fā)過程中，數(shù)據(jù)庫搜索分析可用于鑒定藥物的作用靶點(diǎn)和藥物代謝產(chǎn)物。通過對藥物作用后的細(xì)胞或組織蛋白質(zhì)組進(jìn)行分析，可以確定藥物與哪些蛋白質(zhì)相互作用，從而深入了解藥物的作用機(jī)制。同時，在藥物質(zhì)量控制方面，數(shù)據(jù)庫搜索分析可以用于鑒定藥物中的雜質(zhì)蛋白質(zhì)，確保藥物的純度和安全性。例如，在生物制藥中，通過對重組蛋白藥物的生產(chǎn)過程進(jìn)行監(jiān)控，利用數(shù)據(jù)庫搜索分析鑒定可能存在的宿主細(xì)胞雜質(zhì)蛋白，保證藥物的質(zhì)量符合標(biāo)準(zhǔn)。
3.生物標(biāo)志物篩選
在臨床研究中，數(shù)據(jù)庫搜索分析可用于篩選疾病相關(guān)的生物標(biāo)志物。通過對患者和健康對照的生物樣本（如血液、尿液等）進(jìn)行蛋白質(zhì)組分析，利用數(shù)據(jù)庫搜索分析鑒定出差異表達(dá)的蛋白質(zhì)，這些蛋白質(zhì)有可能成為潛在的生物標(biāo)志物。例如，在心血管疾病的研究中，通過對患者和健康人的血漿蛋白質(zhì)組進(jìn)行數(shù)據(jù)庫搜索分析，發(fā)現(xiàn)了一些與心血管疾病發(fā)生發(fā)展相關(guān)的蛋白質(zhì)標(biāo)志物，為疾病的早期診斷和治療提供了新的依據(jù)。
綜合對比與方法選擇
從頭測序和數(shù)據(jù)庫搜索分析各有優(yōu)劣，在實際研究中，往往根據(jù)具體情況選擇合適的方法或結(jié)合使用。對于已知物種且數(shù)據(jù)庫豐富的研究對象，數(shù)據(jù)庫搜索分析通常是首選方法，能夠高效準(zhǔn)確地鑒定大量蛋白質(zhì)。而在探索新物種、研究蛋白質(zhì)的新變異或修飾時，從頭測序則提供了重要的手段。
近年來，隨著技術(shù)的發(fā)展，將從頭測序與數(shù)據(jù)庫搜索分析相結(jié)合的策略逐漸受到關(guān)注。先利用從頭測序獲取部分肽段序列信息，再將這些信息與數(shù)據(jù)庫搜索相結(jié)合，可以提高蛋白質(zhì)鑒定的準(zhǔn)確性和覆蓋度，拓展了蛋白質(zhì)組學(xué)研究的深度和廣度。
作為生物信息學(xué)的領(lǐng)軍企業(yè)，BSI專注于蛋白質(zhì)組學(xué)和生物藥領(lǐng)域，通過機(jī)器學(xué)習(xí)和先進(jìn)算法提供世界領(lǐng)先的質(zhì)譜數(shù)據(jù)分析軟件和蛋白質(zhì)組學(xué)服務(wù)解決方案，以推進(jìn)生物學(xué)研究和藥物發(fā)現(xiàn)。我們通過基于AI的計算方案，為您提供對蛋白質(zhì)組學(xué)、基因組學(xué)和醫(yī)學(xué)的卓越洞見。旗下著名的PEAKS®️系列軟件在全世界擁有數(shù)千家學(xué)術(shù)和工業(yè)用戶，包括：PEAKS®️ Studio，PEAKS®️ Online，PEAKS®️ GlycanFinder, PEAKS®️ AB，ProteoformXTM,DeepImmu®️ 免疫肽組發(fā)現(xiàn)服務(wù)和抗體綜合表征服務(wù)等。聯(lián)系方式：021-60919891；sales-china@bioinfor.com
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