蛋白質組

蛋白質組(也稱蛋白質體,proteome),是在特定時間內一個由基因組細胞組織、或生物體表達的整套蛋白質。 它是在給定時間,在給定條件下在給定類型的細胞或生物中表達的蛋白質的集合。 研究蛋白質組的學科就是蛋白質組學

系統

該術語已應用於幾種不同類型的生物系統。

細胞蛋白質組是在特定環境條件下(例如暴露於激素刺激下)在特定細胞類型中發現的蛋白質的集合。

考慮生物體的完整蛋白質組也很有用,可以將其概念化為來自所有各種細胞蛋白質組的蛋白質的完整集合。 這非常近似於基因組的蛋白質等效物。

術語「蛋白質組」也已用於表示某些亞細胞生物系統中蛋白質的收集。 例如,病毒中的所有蛋白質都可以稱為病毒蛋白質組線粒體中的所有蛋白質組成了線粒體蛋白質組[1],從而產生了自己的研究領域。

歷史

該詞最早由馬克·威爾金斯(Marc Wilkins)和基思·威廉姆斯(Keith Williams)於1994年在意大利錫耶納舉行的「二維電泳:從蛋白質圖譜到基因組」研討會提出,並於1995年7月在期刊《電泳》(Electrophoresis)上發表[2][3]。威爾金斯(Wilkins)使用該術語來描述由一個基因組,細胞,組織,或生物體表達的蛋白質的全體。

在癌症中的重要性

 
蛋白質組可用於確定不同類型癌症的存在。

可以使用蛋白質組來比較分析不同的癌細胞系。 蛋白質組研究已被用於鑑定膀胱癌細胞株KK47和YTS1中轉移的可能性,並發現其含有36種未調控的蛋白質和74種下調的蛋白質[4]。 蛋白質表達的差異可以幫助鑑定新的癌症信號傳導機制。

已經通過基於質譜法的蛋白質組分析發現了癌症的生物標誌物(Biomarker)。 蛋白質組學的使用或蛋白質組的研究是個性化醫學(personalized medicine)的一大進步,可以根據患者特定的蛋白質組學和基因組特徵定製藥物混合物[5]

大小和內容

蛋白質組的體量大於基因組,這種差距在真核生物中表現得更為明顯。因為很多mRNA在轉錄完成以後,會經歷RNA剪接(RNA splicing)的階段。同一條mRNA經由不同的方式的剪接,會形成不同的成熟RNA產物(即剪切變體,splice variant)[6]。此外,大部分蛋白質在轉譯階段結束後,會經歷轉譯後修飾(蛋白質特定殘基被修飾,如磷酸化糖基化等)。例如,截至2014年,在人類蛋白質組中共發現92179種蛋白質,其中71173個是剪接變體[7]。另一方面,並不是所有的基因最終都會生成蛋白質,許多已知的基因編碼的最終產物是RNA。此外,完整的蛋白質組大小取決於生物所處的。 例如,2016年發佈的一項研究顯示,真核生物細菌古菌,和病毒平均在其基因組中分別編碼有15145、3200、2358和42種蛋白質[8]

血漿蛋白質組數據庫(Plasma Proteome database)頁面存檔備份,存於互聯網檔案館)包含有關10,500種血漿蛋白質的資訊。 由於血漿中蛋白質含量的範圍非常大,因此與含量豐富的蛋白質相比,很難檢測到往往含量稀缺的蛋白質。 有一個分析極限,可能是檢測超低濃度蛋白質的障礙[9]

當前,有一個名為「人類蛋白質組圖(Human Proteome Map)頁面存檔備份,存於互聯網檔案館)」的項目。 與人類基因組計劃非常相似,人類蛋白質組圖試圖將所有蛋白質測序數據發佈到一個數據庫中。 目前,該數據庫具有由17,000多種人類基因編碼的蛋白質。 該數據庫包含來自不同胎兒和成人組織以及不同類型造血細胞的蛋白質組學分析。 此外,數據庫neXtprotUniProt頁面存檔備份,存於互聯網檔案館)包含人類蛋白質組數據和分析特定特徵的方法。

蛋白質組研究方法

分析蛋白質比分析核酸序列更加困難。 雖然只有4個核苷酸組成DNA,但至少有20個不同的氨基酸可以組成蛋白質。 另外,目前還沒有已知的高通量技術來複製單個蛋白質。 研究蛋白質,蛋白質組,或整個蛋白質組的方法很多。 實際上,蛋白質經常被間接地研究,例如,使用計算方法和基因組分析蛋白質。 以下僅舉幾個例子。

分離技術和電泳

 
該圖像顯示了帶有顏色編碼蛋白質的二維凝膠。 這是一種基於蛋白質的質量和等電點可視化蛋白質的方法。

和蛋白質組有關的研究,稱作蛋白質組學,最常用在從粹取物中分離蛋白質的方法是二維電泳(2-D Electrophoresis),二維電泳的第一維過程中,蛋白質依其等電點的不同被分離開來,第二維的過程是用十二烷基硫酸鈉聚丙烯酰胺凝膠電泳(SDS-PAGE)將蛋白質依分子量的不同加以分離,電泳結束後可將膠片以銀染英語Silver staining考馬斯亮藍染色法的方式染色,讓蛋白質顯現出來。凝膠上的斑點是已經遷移到特定位置的蛋白質。

質譜法

 
蛋白質組學常用的 Orbitrap 質譜儀

質譜法是研究蛋白質組的關鍵方法之一[10]。 一些重要的質譜方法包括LTQ軌道阱質譜,MALDI(基質輔助激光解吸/電離)和ESI(電噴霧電離)。

色譜法

液相色譜法是蛋白質組研究中的重要工具。它可以根據它們對基質的親和力非常敏感地分離不同種類的蛋白質。

印跡法

西方印跡法可以被使用來定量某些蛋白質的豐度。 通過使用對目標蛋白質具有特異性的抗體,可以從蛋白質混合物中探測特定蛋白質的存在。

蛋白質數據庫

人類蛋白質圖譜(Human Protein Atlas)頁面存檔備份,存於互聯網檔案館))包含有關細胞、組織和器官中人類蛋白質的資訊。 知識資源中的所有數據都是開放獲取的,允許學術界和工業界的科學家自由獲取數據以探索人類蛋白質組。 ELIXIR頁面存檔備份,存於互聯網檔案館)組織選擇蛋白質圖譜作為核心資源,因為它對於更廣泛的生命科學界至關重要。

血漿蛋白質組數據庫(Plasma Proteome database)頁面存檔備份,存於互聯網檔案館)包含 10,500 種血漿蛋白質的資訊。 由於血漿中蛋白質含量的範圍非常大,因此很難檢測到與豐富的蛋白質相比往往稀缺的蛋白質。 這是一個分析極限,可能會成為檢測超低濃度蛋白質的障礙[9]

neXtprotUniProt頁面存檔備份,存於互聯網檔案館)等數據庫是人類蛋白質組數據的核心資源。

參見

參考文獻

  1. ^ Gómez-Serrano, M. Mitoproteomics: Tackling Mitochondrial Dysfunction in Human Disease.. Oxid Med Cell Longev. November 2018, 2018: 1435934. PMC 6250043 . PMID 30533169. doi:10.1155/2018/1435934. 
  2. ^ 蛋白质组学研究进展与应用-科研前沿-中国水稻信息网. (原始內容存檔於2019-12-06). 
  3. ^ Progress with gene-product mapping of the Mollicutes: Mycoplasma genitalium.. (原始內容存檔於2020-04-07). 
  4. ^ Yang, Ganglong; Xu, Zhipeng; Lu, Wei; Li, Xiang; Sun, Chengwen; Guo, Jia; Xue, Peng; Guan, Feng. Quantitative Analysis of Differential Proteome Expression in Bladder Cancer vs. Normal Bladder Cells Using SILAC Method. PLOS One. 2015-07-31, 10 (7): e0134727. Bibcode:2015PLoSO..1034727Y. ISSN 1932-6203. PMC 4521931 . PMID 26230496. doi:10.1371/journal.pone.0134727. 
  5. ^ An, Yao; Zhou, Li; Huang, Zhao; Nice, Edouard C.; Zhang, Haiyuan; Huang, Canhua. Molecular insights into cancer drug resistance from a proteomics perspective. Expert Review of Proteomics. 2019-05-04, 16 (5): 413–429. ISSN 1478-9450. PMID 30925852. doi:10.1080/14789450.2019.1601561. 
  6. ^ The Size of the Human Proteome: The Width and Depth. (原始內容存檔於2021-05-14). 
  7. ^ UniProt: a hub for protein information. Nucleic Acids Research. 2014, 43 (D1): D204–D212. ISSN 0305-1048. PMC 4384041 . PMID 25348405. doi:10.1093/nar/gku989. 
  8. ^ Kozlowski, LP. Proteome-pI: proteome isoelectric point database.. Nucleic Acids Research. 26 October 2016: gkw978. PMID 27789699. doi:10.1093/nar/gkw978. 
  9. ^ 9.0 9.1 Ponomarenko, Elena A.; Poverennaya, Ekaterina V.; Ilgisonis, Ekaterina V.; Pyatnitskiy, Mikhail A.; Kopylov, Arthur T.; Zgoda, Victor G.; Lisitsa, Andrey V.; Archakov, Alexander I. The Size of the Human Proteome: The Width and Depth. International Journal of Analytical Chemistry. 2016, 2016: 7436849. ISSN 1687-8760. PMC 4889822 . PMID 27298622. doi:10.1155/2016/7436849. 
  10. ^ Altelaar, AF; Munoz, J; Heck, AJ. Next-generation proteomics: towards an integrative view of proteome dynamics.. Nature Reviews Genetics. January 2013, 14 (1): 35–48. PMID 23207911. doi:10.1038/nrg3356. 

外部鏈接