2014年11月30日，國(guo)(guo)際學(xue)術期刊(kan)《分子與(yu)細胞蛋(dan)白質組學(xue)》molecular & Cellular Proteomics在線發表了(le)中國(guo)(guo)科(ke)學(xue)院(yuan)上(shang)海生命科(ke)學(xue)研(yan)究(jiu)院(yuan)生物化學(xue)與(yu)細胞生物學(xue)研(yan)究(jiu)所(suo)系統生物學(xue)重點實驗室曾嶸研(yan)究(jiu)組與(yu)美國(guo)(guo)范德堡大學(xue)定(ding)量科(ke)學(xue)中心石瑜研(yan)究(jiu)組的(de)最新合(he)作研(yan)究(jiu)成果，揭示了(le)穩定(ding)同(tong)位(wei)素化學(xue)標記(ji)高精度質譜(pu)數據中高豐(feng)度、高頻(pin)率噪音離子的(de)去除可以顯著(zhu)提高蛋(dan)白質鑒定(ding)率。

在(zai)定(ding)(ding)(ding)(ding)量(liang)(liang)蛋白質(zhi)組學研(yan)究(jiu)中(zhong)(zhong)，穩定(ding)(ding)(ding)(ding)同位素標簽(qian)結合高精度質(zhi)譜(pu)(pu)儀(yi)可以在(zai)一(yi)次實驗(yan)中(zhong)(zhong)對(dui)多(duo)個樣(yang)品進行(xing)相對(dui)定(ding)(ding)(ding)(ding)量(liang)(liang)比(bi)較(jiao)，這(zhe)種策(ce)略比(bi)非標記定(ding)(ding)(ding)(ding)量(liang)(liang)具(ju)有更高的(de)(de)精確(que)性。另一(yi)方(fang)面，體(ti)外化(hua)學標記相對(dui)于體(ti)內標記方(fang)法如SILAC，具(ju)有更高的(de)(de)樣(yang)品通量(liang)(liang)和(he)普適性，使得體(ti)外化(hua)學標記在(zai)定(ding)(ding)(ding)(ding)量(liang)(liang)蛋白質(zhi)組學研(yan)究(jiu)中(zhong)(zhong)得到了廣泛(fan)的(de)(de)應用。對(dui)于該策(ce)略得到的(de)(de)肽(tai)段二級(ji)質(zhi)譜(pu)(pu)譜(pu)(pu)圖，其(qi)(qi)中(zhong)(zhong)的(de)(de)報(bao)告離(li)(li)子(zi)用于定(ding)(ding)(ding)(ding)量(liang)(liang)，而其(qi)(qi)他離(li)(li)子(zi)則(ze)用于鑒(jian)定(ding)(ding)(ding)(ding)該肽(tai)段。但報(bao)告離(li)(li)子(zi)以及(ji)其(qi)(qi)伴(ban)生離(li)(li)子(zi)并未包含(han)多(duo)肽(tai)序列信息，這(zhe)些(xie)離(li)(li)子(zi)會降低數據(ju)庫搜索鑒(jian)定(ding)(ding)(ding)(ding)的(de)(de)敏(min)感性和(he)準(zhun)確(que)性。由于定(ding)(ding)(ding)(ding)量(liang)(liang)是建立在(zai)數據(ju)庫鑒(jian)定(ding)(ding)(ding)(ding)的(de)(de)基(ji)礎之上，在(zai)數據(ju)庫搜索前對(dui)質(zhi)譜(pu)(pu)數據(ju)的(de)(de)預處理(li)就尤(you)為重(zhong)要。

在(zai)曾(ceng)嶸研(yan)究員和(he)(he)石瑜教(jiao)授的(de)共同(tong)(tong)(tong)指導下，盛泉虎，李榮霞和(he)(he)戴捷(jie)等人對(dui)穩定同(tong)(tong)(tong)位素(su)化(hua)學(xue)標記數(shu)(shu)據首(shou)先進行了高(gao)(gao)豐度、高(gao)(gao)頻(pin)率離子(zi)(zi)的(de)分析，然后(hou)進行了16種不(bu)同(tong)(tong)(tong)組合的(de)數(shu)(shu)據預(yu)處(chu)(chu)理(li)，最后(hou)用5種不(bu)同(tong)(tong)(tong)搜索引擎進行了數(shu)(shu)據庫搜索分析。研(yan)究表明，在(zai)高(gao)(gao)精(jing)度質譜(pu)數(shu)(shu)據中，存在(zai)大量(liang)穩定同(tong)(tong)(tong)位素(su)標簽(qian)相(xiang)關的(de)高(gao)(gao)豐度、高(gao)(gao)精(jing)度離子(zi)(zi)。結合各種預(yu)處(chu)(chu)理(li)方法(fa)，判別(bie)和(he)(he)去(qu)除這些(xie)離子(zi)(zi)可(ke)以(yi)提高(gao)(gao)四標數(shu)(shu)據16.3%的(de)鑒(jian)定譜(pu)圖，13.9%的(de)鑒(jian)定肽段以(yi)及6.6%的(de)雙肽段鑒(jian)定蛋白質。對(dui)于八標復雜數(shu)(shu)據，預(yu)處(chu)(chu)理(li)方法(fa)則(ze)可(ke)提高(gao)(gao)50.2%的(de)鑒(jian)定譜(pu)圖，39.5%的(de)鑒(jian)定肽段以(yi)及25.2%的(de)雙肽段鑒(jian)定蛋白質。這表明，標記通道的(de)增(zeng)加(jia)，在(zai)提高(gao)(gao)樣品通量(liang)的(de)同(tong)(tong)(tong)時，也引入了更多(duo)的(de)伴生(sheng)離子(zi)(zi)，判別(bie)和(he)(he)去(qu)除這些(xie)離子(zi)(zi)可(ke)以(yi)更顯(xian)著(zhu)提高(gao)(gao)鑒(jian)定的(de)敏感性。

基于(yu)組(zu)(zu)學大數據和系統生物學平臺，曾嶸研究組(zu)(zu)通過多年努力(li)自主(zhu)開發(fa)了一系列(lie)蛋(dan)白(bai)(bai)質組(zu)(zu)數據分(fen)析技術，該(gai)工作建立的(de)方法與此前的(de)Buildsummary，ProteomicsTools, SRMBuilder 等工具一起 (Sheng et al., J Proteome Res 2012; Su et al., JMCB, 2014)，形成了更加完善(shan)的(de)蛋(dan)白(bai)(bai)質組(zu)(zu)學工作流程。

該研究工作(zuo)得到了(le)國家科技部和國家自然(ran)科學基(ji)金資助。

示(shi)意圖：預(yu)處理可(ke)(ke)以顯著提高(gao)譜圖、肽段和可(ke)(ke)靠蛋白質(zhi)的鑒定率(lv)