第7講-蛋白質(zhì)組學(xué)-生物信息學(xué)課件

第7講蛋白質(zhì)組學(xué)與生物信息學(xué)

生物信息學(xué)第7講蛋白質(zhì)組學(xué)與生物信息學(xué)

生物信息學(xué)1

課堂

內(nèi)容

一.蛋白質(zhì)組學(xué)簡(jiǎn)介二.質(zhì)譜技術(shù)基礎(chǔ)三.質(zhì)譜數(shù)據(jù)分析四.蛋白質(zhì)組數(shù)據(jù)庫(kù)2課堂內(nèi)容一.蛋白質(zhì)組學(xué)簡(jiǎn)介22生物信息學(xué)高通量大規(guī)模自動(dòng)化高復(fù)雜低通量小規(guī)模人手工較簡(jiǎn)單3生物信息學(xué)高通量低通量33四大組學(xué)-omics4四大組學(xué)-omics44相同的基因，不同的蛋白基因與蛋白5相同的基因，不同的蛋白基因與蛋白5基因組學(xué)與蛋白質(zhì)組學(xué)(Source:Science)6基因組學(xué)與蛋白質(zhì)組學(xué)(Source:Science)66蛋白質(zhì)組VS基因組（復(fù)雜性）7蛋白質(zhì)組VS基因組（復(fù)雜性）77蛋白質(zhì)的復(fù)雜性8蛋白質(zhì)的復(fù)雜性88Proteoform:描述蛋白質(zhì)的復(fù)雜性9Proteoform:描述蛋白質(zhì)的復(fù)雜性99人類(lèi)蛋白質(zhì)組計(jì)劃HumanPlasmaProteomeProject,USAHumanDiseaseGlycomics/ProteomeInitiative(HGPI),Japan

10人類(lèi)蛋白質(zhì)組計(jì)劃HumanPlasmaProteom10轉(zhuǎn)錄組學(xué)蛋白質(zhì)組學(xué)代謝組學(xué)表型組學(xué)相互作用組……功能基因組學(xué)后基因組時(shí)代蛋白質(zhì)組學(xué)DNARNAProteinsMetabolitesProtein-DNA,Protein-RNAProtein-proteinGenomeTranscriptomeMetabolomeProteomeInteractome轉(zhuǎn)錄組學(xué)功能基因組學(xué)后基因組時(shí)代蛋白質(zhì)組學(xué)DNARNAPro11Andnowfortheproteome...

Nature

409:747,2001Science

297:1221,2001)ProteomicsingenomelandAndnowfortheproteome...121蛋白質(zhì)組概念的提出蛋白質(zhì)組(proteome)

一詞是澳大利亞Macquarie大學(xué)Wilkins和Williams在1994年首次提出，最早見(jiàn)于文獻(xiàn)是在1995年7月《Electrophoresis》雜志上，是指由一個(gè)基因組，或一個(gè)細(xì)胞、組織表達(dá)的所有蛋白質(zhì)。蛋白質(zhì)組學(xué)（Proteomics

）是研究在特定時(shí)間或環(huán)境下某個(gè)細(xì)胞或某種組織基因組表達(dá)的全部蛋白質(zhì)。Wilkins1蛋白質(zhì)組概念的提出蛋白質(zhì)組(proteome)一詞132、蛋白質(zhì)組學(xué)的研究意義蛋白質(zhì)是生理功能的執(zhí)行者，是生命現(xiàn)象的直接體現(xiàn)者，對(duì)蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)和功能研究將直接闡明生命在生理或病理?xiàng)l件下的變化機(jī)制。幾乎所有的生理和病理過(guò)程，以及藥物和環(huán)境因子的作用都依賴(lài)于蛋白質(zhì)，并引起蛋白質(zhì)的變化。反之，對(duì)蛋白質(zhì)組變化的分析也能提供對(duì)上述過(guò)程或結(jié)果的重要信息。蛋白質(zhì)組學(xué)的研究手段也可以應(yīng)用于農(nóng)業(yè)研究、環(huán)境保護(hù)等多方面。2、蛋白質(zhì)組學(xué)的研究意義蛋白質(zhì)是生理功能的執(zhí)行者，是生命現(xiàn)象14蛋白質(zhì)組研究不僅可實(shí)現(xiàn)與基因組的對(duì)接與確認(rèn)，直接揭示生命活動(dòng)規(guī)律和本質(zhì)、人類(lèi)重大疾患（病原體）致病的物質(zhì)基礎(chǔ)以及發(fā)生與發(fā)展的病理機(jī)制；而且可廣泛推動(dòng)生命科學(xué)基礎(chǔ)學(xué)科以及分析、信息、材料等應(yīng)用科學(xué)的發(fā)展；對(duì)提高我國(guó)生物醫(yī)學(xué)原始創(chuàng)新能力、重大疾病防診治能力和國(guó)民健康水平以及新藥研發(fā)能力、對(duì)促進(jìn)生物醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)乃至國(guó)民經(jīng)濟(jì)的發(fā)展具有重大的戰(zhàn)略意義蛋白質(zhì)組研究不僅可實(shí)現(xiàn)與基因組的對(duì)接與確認(rèn)，直接揭示生命活動(dòng)153、蛋白質(zhì)組學(xué)的研究?jī)?nèi)容在蛋白質(zhì)水平上定量、動(dòng)態(tài)、整體地研究生物體，它旨在闡明生物體全部蛋白質(zhì)的表達(dá)模式及功能模式。1）組成（表達(dá)）蛋白質(zhì)組學(xué)蛋白質(zhì)表達(dá)譜（組織、器官、細(xì)胞、亞細(xì)胞分布等）

2）比較蛋白質(zhì)組學(xué)比較不同蛋白質(zhì)組的差異與相似性；

3）結(jié)構(gòu)蛋白質(zhì)組學(xué)蛋白質(zhì)三維結(jié)構(gòu)的解析(X-ray/NMR/modelling)；

4）功能蛋白質(zhì)組學(xué)蛋白質(zhì)的功能和相互作用；

5）蛋白質(zhì)組學(xué)研究的技術(shù)平臺(tái)與生物信息學(xué)

分離、鑒定技術(shù)，分析軟件和數(shù)據(jù)庫(kù)。3、蛋白質(zhì)組學(xué)的研究?jī)?nèi)容在蛋白質(zhì)水平上定量、動(dòng)態(tài)、整體地研究164、蛋白質(zhì)組學(xué)的研究技術(shù)蛋白質(zhì)分離技術(shù)

凝膠雙向電泳、HPLC；蛋白質(zhì)鑒定技術(shù)

Edman測(cè)序、質(zhì)譜技術(shù)；圖像分析與生物信息圖像分析軟件，數(shù)據(jù)庫(kù)；相互作用研究技術(shù)

酵母雙雜交技術(shù)、免疫共沉淀、蛋白質(zhì)芯片等。4、蛋白質(zhì)組學(xué)的研究技術(shù)蛋白質(zhì)分離技術(shù)175、蛋白質(zhì)組學(xué)的發(fā)展趨勢(shì)基礎(chǔ)研究方面已被應(yīng)用到各種生命科學(xué)領(lǐng)域，如細(xì)胞生物學(xué)、神經(jīng)生物學(xué)等；涉及到各種重要的生物學(xué)現(xiàn)象，如信號(hào)轉(zhuǎn)導(dǎo)、細(xì)胞分化、蛋白質(zhì)折疊等等。在研究對(duì)象上，覆蓋了原核微生物、真核微生物、植物和動(dòng)物等范圍；5、蛋白質(zhì)組學(xué)的發(fā)展趨勢(shì)基礎(chǔ)研究方面18應(yīng)用研究方面蛋白質(zhì)組學(xué)將成為尋找疾病分子標(biāo)記和藥物靶標(biāo)最有效的方法之一。在對(duì)癌癥、早老性癡呆等人類(lèi)重大疾病的臨床診斷和治療方面蛋白質(zhì)組技術(shù)也有十分誘人的前景，目前國(guó)際上許多大型藥物公司正投入大量的人力和物力進(jìn)行蛋白質(zhì)組學(xué)方面的應(yīng)用性研究。

應(yīng)用研究方面蛋白質(zhì)組學(xué)將成為尋找疾病分子標(biāo)記和藥物靶標(biāo)最有效19技術(shù)發(fā)展方面蛋白質(zhì)組學(xué)的研究方法將出現(xiàn)多種技術(shù)并存，各有優(yōu)勢(shì)和局限性，但難以形成比較一致的方法。除了發(fā)展新方法外，更強(qiáng)調(diào)各種方法間的整合和互補(bǔ)，以適應(yīng)不同蛋白質(zhì)的不同特征。另外，蛋白質(zhì)組學(xué)與其它學(xué)科的交叉也將日益顯著和重要，蛋白質(zhì)組學(xué)與其它大規(guī)模科學(xué)如基因組學(xué)，生物信息學(xué)等領(lǐng)域的交叉，所呈現(xiàn)出的系統(tǒng)生物學(xué)（SystemBiology）研究模式，將成為未來(lái)生命科學(xué)最令人激動(dòng)的新前沿。

技術(shù)發(fā)展方面蛋白質(zhì)組學(xué)的研究方法將出現(xiàn)多種技術(shù)并存，各有優(yōu)勢(shì)20人類(lèi)肝臟蛋白質(zhì)組的研究問(wèn)題21人類(lèi)肝臟蛋白質(zhì)組的研究問(wèn)題2121蛋白質(zhì)組學(xué)與信息技術(shù)計(jì)算問(wèn)題解決方案22蛋白質(zhì)組學(xué)與信息技術(shù)計(jì)算解決2222利用串聯(lián)質(zhì)譜鑒定蛋白質(zhì)氨基酸序列VLDPNTVFAL蛋白質(zhì)數(shù)據(jù)庫(kù)？查詢(xún)串聯(lián)質(zhì)譜圖從頭測(cè)序輸入輸出序列片段PNT①②③23利用串聯(lián)質(zhì)譜鑒定蛋白質(zhì)氨基酸序列蛋白質(zhì)數(shù)據(jù)庫(kù)串聯(lián)質(zhì)譜圖從頭23癌癥的早期診斷問(wèn)題(Source:Nature)24癌癥的早期診斷問(wèn)題(Source:Nature)2424質(zhì)譜與Biomarker發(fā)現(xiàn)25質(zhì)譜與Biomarker發(fā)現(xiàn)2525Biomarker發(fā)現(xiàn)CCNNC26Biomarker發(fā)現(xiàn)CCNNC2626“計(jì)算蛋白質(zhì)組學(xué)”ComputationalProteomics:

以計(jì)算技術(shù)為主，專(zhuān)門(mén)研究蛋白質(zhì)組學(xué)實(shí)驗(yàn)中產(chǎn)生的大規(guī)模數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)、管理、計(jì)算、分析與理解的一門(mén)蛋白質(zhì)組學(xué)的主要分支學(xué)科。

Computationalmethods,algorithms,databases,andmethodologiesusedtomanage,analyzeandinterpretthedataproducedinproteomicsexperiments.27“計(jì)算蛋白質(zhì)組學(xué)”ComputationalProt27“計(jì)算蛋白質(zhì)組學(xué)”的重要性人類(lèi)基因組測(cè)序計(jì)劃（HGP）完成之后，自2001年前后開(kāi)始，蛋白質(zhì)組學(xué)逐漸受到重視，人類(lèi)蛋白質(zhì)組計(jì)劃成為HGP之后又一重大國(guó)際合作大科學(xué)項(xiàng)目生化測(cè)試儀器技術(shù)的快速發(fā)展導(dǎo)致“數(shù)據(jù)泛濫、知識(shí)困乏”尷尬局面日益突出，尤其是在蛋白質(zhì)組學(xué)領(lǐng)域計(jì)算技術(shù)可以為在蛋白質(zhì)組學(xué)中快速可靠地發(fā)現(xiàn)生物學(xué)關(guān)鍵知識(shí)和指導(dǎo)提高生物學(xué)實(shí)驗(yàn)的質(zhì)量和效率提供強(qiáng)大的技術(shù)方法支持

28“計(jì)算蛋白質(zhì)組學(xué)”的重要性人類(lèi)基因組測(cè)序計(jì)劃（HGP）完成之28由基因到蛋白人類(lèi)基因組計(jì)劃（HGP）2003年4月宣布完成功能基因組學(xué)－>蛋白質(zhì)（生命功能的執(zhí)行者）基因組＋轉(zhuǎn)錄組+蛋白質(zhì)組(中心法則)

29由基因到蛋白人類(lèi)基因組計(jì)劃（HGP）2003年4月宣布完29蛋白質(zhì)組學(xué)的主要生物信息學(xué)問(wèn)題1.蛋白質(zhì)(肽)鑒定Protein/peptideidentification2.翻譯后修飾Post-translationalmodification3.蛋白質(zhì)相互作用Protein-ProteinInteracation4.蛋白質(zhì)定位ProteinSubcelluarLocalization5.蛋白質(zhì)功能預(yù)測(cè)ProteinFunctionPrediction6.蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)ProteinStructurePrediction…30蛋白質(zhì)組學(xué)的主要生物信息學(xué)問(wèn)題1.蛋白質(zhì)(肽)鑒定30

課堂

內(nèi)容

一.蛋白質(zhì)組學(xué)簡(jiǎn)介二.質(zhì)譜技術(shù)基礎(chǔ)三.質(zhì)譜數(shù)據(jù)分析四.蛋白質(zhì)組數(shù)據(jù)庫(kù)31課堂內(nèi)容一.蛋白質(zhì)組學(xué)簡(jiǎn)介3131323232Left:AnLTQmassspectrometer(imagefromUniversityofVermont)Right:Ahigh-endFourierTransformmassspectrometer(imagefromPacificNorthwestNationalLabs)33Left:AnLTQmassspectrometer33質(zhì)譜技術(shù)MassSpectrometry:一種檢測(cè)帶電荷分子的質(zhì)量的技術(shù)。是農(nóng)藥殘留、石油成分、興奮劑等應(yīng)用非常廣泛的檢測(cè)領(lǐng)域中的核心技術(shù)蛋白質(zhì)組學(xué)中是蛋白質(zhì)鑒定的最主要技術(shù)特點(diǎn)：應(yīng)用廣泛，在蛋白質(zhì)組學(xué)的質(zhì)譜數(shù)據(jù)復(fù)雜、通量高、規(guī)模大、分析難度高，更依賴(lài)于計(jì)算技術(shù)34質(zhì)譜技術(shù)MassSpectrometry:一種檢測(cè)帶34質(zhì)譜技術(shù)在蛋白質(zhì)組學(xué)中的地位質(zhì)譜技術(shù)是鑒定蛋白質(zhì)的最主要技術(shù)質(zhì)譜數(shù)據(jù)是蛋白質(zhì)組學(xué)中最豐富的信息源質(zhì)譜技術(shù)與蛋白質(zhì)鑒定是蛋白質(zhì)組計(jì)劃中啟動(dòng)最早，也是相對(duì)研究基礎(chǔ)較強(qiáng)的方向35質(zhì)譜技術(shù)在蛋白質(zhì)組學(xué)中的地位質(zhì)譜技術(shù)是鑒定蛋白質(zhì)的最主要技術(shù)35質(zhì)譜儀的組成36質(zhì)譜儀的組成3636質(zhì)譜儀的組成與結(jié)構(gòu)37質(zhì)譜儀的組成與結(jié)構(gòu)3737IonizerSample+_MassAnalyzerDetectorMALDIElectro-Spray

Ionization(ESI)Time-Of-Flight(TOF)QuadrapoleIon-TrapElectron

Multiplier

(EM)質(zhì)譜儀的三大構(gòu)件38IonizerSample+_MassAnalyzerDe38MALDIMALDI:Matrix-AssistedLaserDesorptionandIonization39MALDIMALDI:Matrix-Assis39Electrospray(ESI)40Electrospray(ESI)4040"forthedevelopmentofmethodsforidentificationandstructureanalysesofbiologicalmacromolecules""fortheirdevelopmentofsoftdesorptionionisationmethodsformassspectrometricanalysesofbiologicalmacromolecules"NMRJohnB.FennKoichiTanakaESIMALDIb.1959

b.1917

2002年諾貝爾化學(xué)獎(jiǎng)41"forthedevelopmentofmethod41424242TimeofFlight（TOF）43TimeofFlight（TOF）4343QuadrupoleMassFilter44QuadrupoleMassFilter4444FouriertransformioncyclotronresonancemassspectrometryAnalyst(2005)130,18–28FT-ICR45Fouriertransformioncyclotro45FT-ICR-MSAnalyst(2005)130,18–2846FT-ICR-MSAnalyst(2005)130,146Orbitrap47Orbitrap4747w =oscillationfrequencyk =instrumentalconst.m/z =….whatwewant!Orbitrap48w =oscillationfrequency48Orbitrap49Orbitrap4949

課堂

內(nèi)容

一.蛋白質(zhì)組學(xué)簡(jiǎn)介二.質(zhì)譜技術(shù)基礎(chǔ)三.質(zhì)譜數(shù)據(jù)分析四.蛋白質(zhì)組數(shù)據(jù)庫(kù)50課堂內(nèi)容一.蛋白質(zhì)組學(xué)簡(jiǎn)介5050515151IonTrap(LCQ,LTQ)52IonTrap(LCQ,LTQ)5252535353

一個(gè)應(yīng)用示例54一個(gè)應(yīng)用示例5454恐龍膠原蛋白的質(zhì)譜圖55恐龍膠原蛋白的質(zhì)譜圖5555第二個(gè)應(yīng)用示例56第二個(gè)應(yīng)用示例5656第三個(gè)應(yīng)用示例57第三個(gè)應(yīng)用示例5757PrimaryStructureNo.inUniProtKB58PrimaryStructureNo.inUniPr58一張串聯(lián)質(zhì)譜59一張串聯(lián)質(zhì)譜5959WhatisaProtein?60WhatisaProtein?6060TheStructureofProtein61TheStructureofProtein6161PrimaryStructureinaDatabase62PrimaryStructureinaDatabas62PrimaryStructureNo.inUniProtKB63PrimaryStructureNo.inUniPr63AminoAcidStructure64AminoAcidStructure6464AminoAcidStructure65AminoAcidStructure6565AminoAcid66AminoAcid6666AminoAcid67AminoAcid6767AminoAcidStructure68AminoAcidStructure6868696969707070/course/2005.jan.eng.pdf71/71SingleStageMS/course/2005.jan.eng.pdf72SingleStageMSt72TandemMS/course/2005.jan.eng.pdf73TandemMSteomece73TandemMS74TandemMS7474CID(Collision-InducedDissociation)75CID(Collision-InducedDissoci75FragmentingaPeptide/course/2005.jan.eng.pdf76FragmentingaPeptidehttp://ww76/course/2005.jan.eng.pdf77/77串聯(lián)質(zhì)譜圖78串聯(lián)質(zhì)譜圖7878EdmandegradationPeptideSequencing79EdmandegradationPeptideSeque79Bottom-upProteomics2-DgelWash,in-geldigestwithtrypsinExcisespot搜索數(shù)據(jù)庫(kù)蛋白質(zhì)鑒定結(jié)果:KFDFDSFTFJYMKOJDFGFDDTGIPDGFAGFFGHYAQGGITFRHEW…肽鑒定結(jié)果:IPDGFAGAQGGITFR…Denovo搜索數(shù)據(jù)庫(kù)80Bottom-upProteomics2-DgelWas80GelElectrophoresis81GelElectrophoresis8181PeptideMassFingerprint82PeptideMassFingerprint8282MSm/zSingleStageMS83MSm/zSingleStageMS8383Precursorselectionm/zm/zTandemMS84Precursorselectionm/zm/z84Precursorselection+collisioninduceddissociation(CID)MS/MSm/zm/zTandemMS85Precursorselection+MS/MSm/z85TandemMassSpectrum86TandemMassSpectrum8686利用串聯(lián)質(zhì)譜鑒定蛋白質(zhì)氨基酸序列VLDPNTVFAL蛋白質(zhì)數(shù)據(jù)庫(kù)？查詢(xún)串聯(lián)質(zhì)譜圖從頭測(cè)序輸入輸出序列片段PNT①②③87利用串聯(lián)質(zhì)譜鑒定蛋白質(zhì)氨基酸序列蛋白質(zhì)數(shù)據(jù)庫(kù)串聯(lián)質(zhì)譜圖從頭87DatabaseSearching88DatabaseSearching8888DeNovoSequencing89DeNovoSequencing8989ProteinsIdentified90ProteinsIdentified9090

課堂

內(nèi)容

一.蛋白質(zhì)組學(xué)簡(jiǎn)介二.質(zhì)譜技術(shù)基礎(chǔ)三.質(zhì)譜數(shù)據(jù)分析四.蛋白質(zhì)組數(shù)據(jù)庫(kù)91課堂內(nèi)容一.蛋白質(zhì)組學(xué)簡(jiǎn)介9191蛋白質(zhì)組數(shù)據(jù)庫(kù)

1.GELBANK

網(wǎng)址：

簡(jiǎn)介：提供全基因組的二維凝膠電泳圖譜，搜集了已知基因組信息生物的蛋白質(zhì)組二維凝膠電泳圖?？赏ㄟ^(guò)描述相對(duì)分子質(zhì)量、等電點(diǎn)和蛋白質(zhì)序列信息進(jìn)行快速檢索。

2.SWISS-2DPAGE

網(wǎng)址：/ch2d/

簡(jiǎn)介：提供人類(lèi)、小鼠、大腸桿菌、釀酒酵母、盤(pán)基網(wǎng)柄菌的2D參考圖。

3.SysPIMP(SystematicalPlatformforIdentifyingMutatedProteins)

網(wǎng)址：/

簡(jiǎn)介：通過(guò)質(zhì)譜技術(shù)建立的蛋白質(zhì)突變數(shù)據(jù)庫(kù)。當(dāng)?shù)鞍踪|(zhì)某一氨基酸殘基發(fā)生改變時(shí)，其質(zhì)譜圖也會(huì)發(fā)生改變，通過(guò)蛋白質(zhì)質(zhì)譜圖的改變，檢測(cè)與疾病相關(guān)的突變。4.Sys-BodyFluid

網(wǎng)址：/bodyfluid/

簡(jiǎn)介：人體體液蛋白組研究數(shù)據(jù)庫(kù)。提供人體各種體液的蛋白質(zhì)組數(shù)據(jù)，包括血漿/血清、尿液、乳汁、淚、汗液、唾液、骨髓液、腦脊液、胃液等。

5.BloodExpress

網(wǎng)址：http://hscl.cimr.cam.ac.uk/bloodexpress/

簡(jiǎn)介：小鼠造血過(guò)程基因表達(dá)數(shù)據(jù)庫(kù)蛋白質(zhì)組數(shù)據(jù)庫(kù)1.GELBANK

網(wǎng)址：http92工具軟件蛋白質(zhì)2D圖譜分析軟件已有多種軟件可自動(dòng)迅速完成2D圖像，進(jìn)行斑點(diǎn)檢查與量化、背景過(guò)濾、圖像匹配與比較及統(tǒng)計(jì)分析等，常用的有如BIORAD公司開(kāi)發(fā)的PDQuest，AmershamPharmaciaBiotech開(kāi)發(fā)的Im-ageMaster2-DElite。GenomicSolutions開(kāi)發(fā)的Biol-mage-2DInvestigator等。蛋白質(zhì)鑒定軟件蛋白質(zhì)的鑒定需要把實(shí)驗(yàn)室得到數(shù)據(jù)，通過(guò)相關(guān)算法與程序，進(jìn)行已知蛋白質(zhì)數(shù)據(jù)庫(kù)的搜索比對(duì)來(lái)完成。依據(jù)提交的信息類(lèi)型可分為氨基酸組分比對(duì)、肽片段質(zhì)量比對(duì)和部分肽段序列比對(duì)三類(lèi)，常見(jiàn)的有SEQUEST，AacompldentlpeptideSearch、Mascot，peptident、MS-Fit和Muhildent等。蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)和功能預(yù)測(cè)軟件，如Findmod等。工具軟件蛋白質(zhì)2D圖譜分析軟件93作業(yè)與問(wèn)題94作業(yè)題蛋白質(zhì)組與基因組數(shù)據(jù)分析有什么異同點(diǎn)?質(zhì)譜儀的功能與基本原理是什么?蛋白質(zhì)鑒定的基本方法是什么?蛋白質(zhì)組常用數(shù)據(jù)庫(kù)有哪些？談?wù)劦鞍踪|(zhì)組的應(yīng)用和研究意義。作業(yè)與問(wèn)題94作業(yè)題第7講蛋白質(zhì)組學(xué)與生物信息學(xué)

生物信息學(xué)第7講蛋白質(zhì)組學(xué)與生物信息學(xué)

生物信息學(xué)95

課堂

內(nèi)容

一.蛋白質(zhì)組學(xué)簡(jiǎn)介二.質(zhì)譜技術(shù)基礎(chǔ)三.質(zhì)譜數(shù)據(jù)分析四.蛋白質(zhì)組數(shù)據(jù)庫(kù)96課堂內(nèi)容一.蛋白質(zhì)組學(xué)簡(jiǎn)介296生物信息學(xué)高通量大規(guī)模自動(dòng)化高復(fù)雜低通量小規(guī)模人手工較簡(jiǎn)單97生物信息學(xué)高通量低通量397四大組學(xué)-omics98四大組學(xué)-omics498相同的基因，不同的蛋白基因與蛋白99相同的基因，不同的蛋白基因與蛋白5基因組學(xué)與蛋白質(zhì)組學(xué)(Source:Science)100基因組學(xué)與蛋白質(zhì)組學(xué)(Source:Science)6100蛋白質(zhì)組VS基因組（復(fù)雜性）101蛋白質(zhì)組VS基因組（復(fù)雜性）7101蛋白質(zhì)的復(fù)雜性102蛋白質(zhì)的復(fù)雜性8102Proteoform:描述蛋白質(zhì)的復(fù)雜性103Proteoform:描述蛋白質(zhì)的復(fù)雜性9103人類(lèi)蛋白質(zhì)組計(jì)劃HumanPlasmaProteomeProject,USAHumanDiseaseGlycomics/ProteomeInitiative(HGPI),Japan

104人類(lèi)蛋白質(zhì)組計(jì)劃HumanPlasmaProteom104轉(zhuǎn)錄組學(xué)蛋白質(zhì)組學(xué)代謝組學(xué)表型組學(xué)相互作用組……功能基因組學(xué)后基因組時(shí)代蛋白質(zhì)組學(xué)DNARNAProteinsMetabolitesProtein-DNA,Protein-RNAProtein-proteinGenomeTranscriptomeMetabolomeProteomeInteractome轉(zhuǎn)錄組學(xué)功能基因組學(xué)后基因組時(shí)代蛋白質(zhì)組學(xué)DNARNAPro105Andnowfortheproteome...

Nature

409:747,2001Science

297:1221,2001)ProteomicsingenomelandAndnowfortheproteome...1061蛋白質(zhì)組概念的提出蛋白質(zhì)組(proteome)

一詞是澳大利亞Macquarie大學(xué)Wilkins和Williams在1994年首次提出，最早見(jiàn)于文獻(xiàn)是在1995年7月《Electrophoresis》雜志上，是指由一個(gè)基因組，或一個(gè)細(xì)胞、組織表達(dá)的所有蛋白質(zhì)。蛋白質(zhì)組學(xué)（Proteomics

）是研究在特定時(shí)間或環(huán)境下某個(gè)細(xì)胞或某種組織基因組表達(dá)的全部蛋白質(zhì)。Wilkins1蛋白質(zhì)組概念的提出蛋白質(zhì)組(proteome)一詞1072、蛋白質(zhì)組學(xué)的研究意義蛋白質(zhì)是生理功能的執(zhí)行者，是生命現(xiàn)象的直接體現(xiàn)者，對(duì)蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)和功能研究將直接闡明生命在生理或病理?xiàng)l件下的變化機(jī)制。幾乎所有的生理和病理過(guò)程，以及藥物和環(huán)境因子的作用都依賴(lài)于蛋白質(zhì)，并引起蛋白質(zhì)的變化。反之，對(duì)蛋白質(zhì)組變化的分析也能提供對(duì)上述過(guò)程或結(jié)果的重要信息。蛋白質(zhì)組學(xué)的研究手段也可以應(yīng)用于農(nóng)業(yè)研究、環(huán)境保護(hù)等多方面。2、蛋白質(zhì)組學(xué)的研究意義蛋白質(zhì)是生理功能的執(zhí)行者，是生命現(xiàn)象108蛋白質(zhì)組研究不僅可實(shí)現(xiàn)與基因組的對(duì)接與確認(rèn)，直接揭示生命活動(dòng)規(guī)律和本質(zhì)、人類(lèi)重大疾患（病原體）致病的物質(zhì)基礎(chǔ)以及發(fā)生與發(fā)展的病理機(jī)制；而且可廣泛推動(dòng)生命科學(xué)基礎(chǔ)學(xué)科以及分析、信息、材料等應(yīng)用科學(xué)的發(fā)展；對(duì)提高我國(guó)生物醫(yī)學(xué)原始創(chuàng)新能力、重大疾病防診治能力和國(guó)民健康水平以及新藥研發(fā)能力、對(duì)促進(jìn)生物醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)乃至國(guó)民經(jīng)濟(jì)的發(fā)展具有重大的戰(zhàn)略意義蛋白質(zhì)組研究不僅可實(shí)現(xiàn)與基因組的對(duì)接與確認(rèn)，直接揭示生命活動(dòng)1093、蛋白質(zhì)組學(xué)的研究?jī)?nèi)容在蛋白質(zhì)水平上定量、動(dòng)態(tài)、整體地研究生物體，它旨在闡明生物體全部蛋白質(zhì)的表達(dá)模式及功能模式。1）組成（表達(dá)）蛋白質(zhì)組學(xué)蛋白質(zhì)表達(dá)譜（組織、器官、細(xì)胞、亞細(xì)胞分布等）

2）比較蛋白質(zhì)組學(xué)比較不同蛋白質(zhì)組的差異與相似性；

3）結(jié)構(gòu)蛋白質(zhì)組學(xué)蛋白質(zhì)三維結(jié)構(gòu)的解析(X-ray/NMR/modelling)；

4）功能蛋白質(zhì)組學(xué)蛋白質(zhì)的功能和相互作用；

5）蛋白質(zhì)組學(xué)研究的技術(shù)平臺(tái)與生物信息學(xué)

分離、鑒定技術(shù)，分析軟件和數(shù)據(jù)庫(kù)。3、蛋白質(zhì)組學(xué)的研究?jī)?nèi)容在蛋白質(zhì)水平上定量、動(dòng)態(tài)、整體地研究1104、蛋白質(zhì)組學(xué)的研究技術(shù)蛋白質(zhì)分離技術(shù)

凝膠雙向電泳、HPLC；蛋白質(zhì)鑒定技術(shù)

Edman測(cè)序、質(zhì)譜技術(shù)；圖像分析與生物信息圖像分析軟件，數(shù)據(jù)庫(kù)；相互作用研究技術(shù)

酵母雙雜交技術(shù)、免疫共沉淀、蛋白質(zhì)芯片等。4、蛋白質(zhì)組學(xué)的研究技術(shù)蛋白質(zhì)分離技術(shù)1115、蛋白質(zhì)組學(xué)的發(fā)展趨勢(shì)基礎(chǔ)研究方面已被應(yīng)用到各種生命科學(xué)領(lǐng)域，如細(xì)胞生物學(xué)、神經(jīng)生物學(xué)等；涉及到各種重要的生物學(xué)現(xiàn)象，如信號(hào)轉(zhuǎn)導(dǎo)、細(xì)胞分化、蛋白質(zhì)折疊等等。在研究對(duì)象上，覆蓋了原核微生物、真核微生物、植物和動(dòng)物等范圍；5、蛋白質(zhì)組學(xué)的發(fā)展趨勢(shì)基礎(chǔ)研究方面112應(yīng)用研究方面蛋白質(zhì)組學(xué)將成為尋找疾病分子標(biāo)記和藥物靶標(biāo)最有效的方法之一。在對(duì)癌癥、早老性癡呆等人類(lèi)重大疾病的臨床診斷和治療方面蛋白質(zhì)組技術(shù)也有十分誘人的前景，目前國(guó)際上許多大型藥物公司正投入大量的人力和物力進(jìn)行蛋白質(zhì)組學(xué)方面的應(yīng)用性研究。

應(yīng)用研究方面蛋白質(zhì)組學(xué)將成為尋找疾病分子標(biāo)記和藥物靶標(biāo)最有效113技術(shù)發(fā)展方面蛋白質(zhì)組學(xué)的研究方法將出現(xiàn)多種技術(shù)并存，各有優(yōu)勢(shì)和局限性，但難以形成比較一致的方法。除了發(fā)展新方法外，更強(qiáng)調(diào)各種方法間的整合和互補(bǔ)，以適應(yīng)不同蛋白質(zhì)的不同特征。另外，蛋白質(zhì)組學(xué)與其它學(xué)科的交叉也將日益顯著和重要，蛋白質(zhì)組學(xué)與其它大規(guī)?？茖W(xué)如基因組學(xué)，生物信息學(xué)等領(lǐng)域的交叉，所呈現(xiàn)出的系統(tǒng)生物學(xué)（SystemBiology）研究模式，將成為未來(lái)生命科學(xué)最令人激動(dòng)的新前沿。

技術(shù)發(fā)展方面蛋白質(zhì)組學(xué)的研究方法將出現(xiàn)多種技術(shù)并存，各有優(yōu)勢(shì)114人類(lèi)肝臟蛋白質(zhì)組的研究問(wèn)題115人類(lèi)肝臟蛋白質(zhì)組的研究問(wèn)題21115蛋白質(zhì)組學(xué)與信息技術(shù)計(jì)算問(wèn)題解決方案116蛋白質(zhì)組學(xué)與信息技術(shù)計(jì)算解決22116利用串聯(lián)質(zhì)譜鑒定蛋白質(zhì)氨基酸序列VLDPNTVFAL蛋白質(zhì)數(shù)據(jù)庫(kù)？查詢(xún)串聯(lián)質(zhì)譜圖從頭測(cè)序輸入輸出序列片段PNT①②③117利用串聯(lián)質(zhì)譜鑒定蛋白質(zhì)氨基酸序列蛋白質(zhì)數(shù)據(jù)庫(kù)串聯(lián)質(zhì)譜圖從頭117癌癥的早期診斷問(wèn)題(Source:Nature)118癌癥的早期診斷問(wèn)題(Source:Nature)24118質(zhì)譜與Biomarker發(fā)現(xiàn)119質(zhì)譜與Biomarker發(fā)現(xiàn)25119Biomarker發(fā)現(xiàn)CCNNC120Biomarker發(fā)現(xiàn)CCNNC26120“計(jì)算蛋白質(zhì)組學(xué)”ComputationalProteomics:

以計(jì)算技術(shù)為主，專(zhuān)門(mén)研究蛋白質(zhì)組學(xué)實(shí)驗(yàn)中產(chǎn)生的大規(guī)模數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)、管理、計(jì)算、分析與理解的一門(mén)蛋白質(zhì)組學(xué)的主要分支學(xué)科。

Computationalmethods,algorithms,databases,andmethodologiesusedtomanage,analyzeandinterpretthedataproducedinproteomicsexperiments.121“計(jì)算蛋白質(zhì)組學(xué)”ComputationalProt121“計(jì)算蛋白質(zhì)組學(xué)”的重要性人類(lèi)基因組測(cè)序計(jì)劃（HGP）完成之后，自2001年前后開(kāi)始，蛋白質(zhì)組學(xué)逐漸受到重視，人類(lèi)蛋白質(zhì)組計(jì)劃成為HGP之后又一重大國(guó)際合作大科學(xué)項(xiàng)目生化測(cè)試儀器技術(shù)的快速發(fā)展導(dǎo)致“數(shù)據(jù)泛濫、知識(shí)困乏”尷尬局面日益突出，尤其是在蛋白質(zhì)組學(xué)領(lǐng)域計(jì)算技術(shù)可以為在蛋白質(zhì)組學(xué)中快速可靠地發(fā)現(xiàn)生物學(xué)關(guān)鍵知識(shí)和指導(dǎo)提高生物學(xué)實(shí)驗(yàn)的質(zhì)量和效率提供強(qiáng)大的技術(shù)方法支持

122“計(jì)算蛋白質(zhì)組學(xué)”的重要性人類(lèi)基因組測(cè)序計(jì)劃（HGP）完成之122由基因到蛋白人類(lèi)基因組計(jì)劃（HGP）2003年4月宣布完成功能基因組學(xué)－>蛋白質(zhì)（生命功能的執(zhí)行者）基因組＋轉(zhuǎn)錄組+蛋白質(zhì)組(中心法則)

123由基因到蛋白人類(lèi)基因組計(jì)劃（HGP）2003年4月宣布完123蛋白質(zhì)組學(xué)的主要生物信息學(xué)問(wèn)題1.蛋白質(zhì)(肽)鑒定Protein/peptideidentification2.翻譯后修飾Post-translationalmodification3.蛋白質(zhì)相互作用Protein-ProteinInteracation4.蛋白質(zhì)定位ProteinSubcelluarLocalization5.蛋白質(zhì)功能預(yù)測(cè)ProteinFunctionPrediction6.蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)ProteinStructurePrediction…124蛋白質(zhì)組學(xué)的主要生物信息學(xué)問(wèn)題1.蛋白質(zhì)(肽)鑒定124

課堂

內(nèi)容

一.蛋白質(zhì)組學(xué)簡(jiǎn)介二.質(zhì)譜技術(shù)基礎(chǔ)三.質(zhì)譜數(shù)據(jù)分析四.蛋白質(zhì)組數(shù)據(jù)庫(kù)125課堂內(nèi)容一.蛋白質(zhì)組學(xué)簡(jiǎn)介3112512632126Left:AnLTQmassspectrometer(imagefromUniversityofVermont)Right:Ahigh-endFourierTransformmassspectrometer(imagefromPacificNorthwestNationalLabs)127Left:AnLTQmassspectrometer127質(zhì)譜技術(shù)MassSpectrometry:一種檢測(cè)帶電荷分子的質(zhì)量的技術(shù)。是農(nóng)藥殘留、石油成分、興奮劑等應(yīng)用非常廣泛的檢測(cè)領(lǐng)域中的核心技術(shù)蛋白質(zhì)組學(xué)中是蛋白質(zhì)鑒定的最主要技術(shù)特點(diǎn)：應(yīng)用廣泛，在蛋白質(zhì)組學(xué)的質(zhì)譜數(shù)據(jù)復(fù)雜、通量高、規(guī)模大、分析難度高，更依賴(lài)于計(jì)算技術(shù)128質(zhì)譜技術(shù)MassSpectrometry:一種檢測(cè)帶128質(zhì)譜技術(shù)在蛋白質(zhì)組學(xué)中的地位質(zhì)譜技術(shù)是鑒定蛋白質(zhì)的最主要技術(shù)質(zhì)譜數(shù)據(jù)是蛋白質(zhì)組學(xué)中最豐富的信息源質(zhì)譜技術(shù)與蛋白質(zhì)鑒定是蛋白質(zhì)組計(jì)劃中啟動(dòng)最早，也是相對(duì)研究基礎(chǔ)較強(qiáng)的方向129質(zhì)譜技術(shù)在蛋白質(zhì)組學(xué)中的地位質(zhì)譜技術(shù)是鑒定蛋白質(zhì)的最主要技術(shù)129質(zhì)譜儀的組成130質(zhì)譜儀的組成36130質(zhì)譜儀的組成與結(jié)構(gòu)131質(zhì)譜儀的組成與結(jié)構(gòu)37131IonizerSample+_MassAnalyzerDetectorMALDIElectro-Spray

Ionization(ESI)Time-Of-Flight(TOF)QuadrapoleIon-TrapElectron

Multiplier

(EM)質(zhì)譜儀的三大構(gòu)件132IonizerSample+_MassAnalyzerDe132MALDIMALDI:Matrix-AssistedLaserDesorptionandIonization133MALDIMALDI:Matrix-Assis133Electrospray(ESI)134Electrospray(ESI)40134"forthedevelopmentofmethodsforidentificationandstructureanalysesofbiologicalmacromolecules""fortheirdevelopmentofsoftdesorptionionisationmethodsformassspectrometricanalysesofbiologicalmacromolecules"NMRJohnB.FennKoichiTanakaESIMALDIb.1959

b.1917

2002年諾貝爾化學(xué)獎(jiǎng)135"forthedevelopmentofmethoimeofFlight（TOF）137TimeofFlight（TOF）43137QuadrupoleMassFilter138QuadrupoleMassFilter44138FouriertransformioncyclotronresonancemassspectrometryAnalyst(2005)130,18–28FT-ICR139Fouriertransformioncyclotro139FT-ICR-MSAnalyst(2005)130,18–28140FT-ICR-MSAnalyst(2005)130,1140Orbitrap141Orbitrap47141w =oscillationfrequencyk =instrumentalconst.m/z =….whatwewant!Orbitrap142w =oscillationfrequency142Orbitrap143Orbitrap49143

課堂

內(nèi)容

一.蛋白質(zhì)組學(xué)簡(jiǎn)介二.質(zhì)譜技術(shù)基礎(chǔ)三.質(zhì)譜數(shù)據(jù)分析四.蛋白質(zhì)組數(shù)據(jù)庫(kù)144課堂內(nèi)容一.蛋白質(zhì)組學(xué)簡(jiǎn)介5014414551145IonTrap(LCQ,LTQ)146IonTrap(LCQ,LTQ)5214614753147

一個(gè)應(yīng)用示例148一個(gè)應(yīng)用示例54148恐龍膠原蛋白的質(zhì)譜圖149恐龍膠原蛋白的質(zhì)譜圖55149第二個(gè)應(yīng)用示例150第二個(gè)應(yīng)用示例56150第三個(gè)應(yīng)用示例151第三個(gè)應(yīng)用示例57151PrimaryStructureNo.inUniProtKB152PrimaryStructureNo.inUniPr152一張串聯(lián)質(zhì)譜153一張串聯(lián)質(zhì)譜59153WhatisaProtein?154WhatisaProtein?60154TheStructureofProtein155TheStructureofProtein61155PrimaryStructureinaDatabase156PrimaryStructureinaDatabas156PrimaryStructureNo.inUniProtKB157PrimaryStructureNo.inUniPr157AminoAcidStructure158AminoAcidStructure64158AminoAcidStructure159AminoAcidStructure65159AminoAcid160AminoAcid66160AminoAcid161AminoAcid67161AminoAcidStructure162AminoAcidStructure681621636916316470164/course/2005.jan.eng.pdf165/165SingleStageMS/course/2005.jan.eng.pdf166SingleStageMSt166TandemMS/course/2005.jan.eng.pdf167TandemMSteomece167TandemMS168TandemMS74168CID(Collision-InducedDissociation)169CID(Collision-InducedDissoci169FragmentingaPeptide/course/2005.jan.eng.pdf170FragmentingaPeptidehttp://ww170/course/2005.jan.eng.pdf171/171串聯(lián)質(zhì)譜圖172串聯(lián)質(zhì)譜圖78172EdmandegradationPeptideSequencing173EdmandegradationPeptideSeque173Bottom-upProteomics2-DgelWash,in-geldigestwithtrypsinExcisespot搜索數(shù)據(jù)庫(kù)蛋白質(zhì)鑒定結(jié)果:KFDFDSFTFJYMKOJDFGFDDTGIPDGFAGFFGHYAQGGITFRHEW…肽鑒定結(jié)果:IPDGFAGAQGGITFR…Denovo搜索數(shù)據(jù)庫(kù)174Bottom-upProteomics2-DgelWas174GelElectrop