蛋白市場(chǎng)分析

蛋白市場(chǎng)分析行業(yè)概況蛋白質(zhì)是生物體所必需的、細(xì)胞中含量最豐富、功能最多的營(yíng)養(yǎng)素，在各種生命活動(dòng)過(guò)程中發(fā)揮重要作用，是維持生命的物質(zhì)基礎(chǔ)，按攝取來(lái)源可將蛋白質(zhì)分為動(dòng)物性蛋白質(zhì)和植物性蛋白質(zhì)兩大類。動(dòng)物蛋白質(zhì)主要來(lái)源于畜牧及水產(chǎn)的蛋、奶、肉等，是高含量蛋白食物，其人體必需氨基酸的組成比例與人體需求的比例相近，但富含較高的脂肪和膽固醇，過(guò)量飲食容易使人發(fā)胖、誘發(fā)心腦血管等疾病。植物性蛋白質(zhì)主要來(lái)源于大豆、豌豆、稻米、玉米以及螺旋藻等，具有“低糖、低脂肪、低熱量、不含膽固醇”的特點(diǎn)。大豆蛋白是目前植物蛋白的主要產(chǎn)品種類，大豆中含有豐富的營(yíng)養(yǎng)成分，其蛋白質(zhì)含量可以達(dá)到40%，而牛肉、雞肉及魚肉的蛋白質(zhì)含量分別為20%、21%和22%。大豆蛋白是植物性的完全蛋白質(zhì)，含有多種氨基酸，尤其是人體不能合成的必需氨基酸成分比較平衡，其中賴氨酸和色氨酸含量較高，分別占6.05%和1.22%。在營(yíng)養(yǎng)價(jià)值上，大豆蛋白可與動(dòng)物蛋白等同，在基因結(jié)構(gòu)上也是最接近人體氨基酸，所以是最具營(yíng)養(yǎng)的植物蛋白質(zhì)。行業(yè)市場(chǎng)情況1960年后，美國(guó)從大豆中提取出蛋白質(zhì)和其他成分，標(biāo)志著大豆產(chǎn)業(yè)的發(fā)展進(jìn)入新階段。我國(guó)大豆蛋白行業(yè)起步相對(duì)較晚，上世紀(jì)80年代開始陸續(xù)有企業(yè)投資建設(shè)大豆蛋白生產(chǎn)線。近年來(lái)，隨著我國(guó)植物蛋白應(yīng)用市場(chǎng)的日益擴(kuò)大，尤其是在肉類制品加工中的應(yīng)用大幅增長(zhǎng)，國(guó)內(nèi)掀起一股大豆蛋白投資熱潮。國(guó)家也相繼推出一系列政策，為大豆蛋白產(chǎn)業(yè)的擴(kuò)展提供有利條件：《中國(guó)營(yíng)養(yǎng)改善行動(dòng)計(jì)劃》和《20世紀(jì)90年代中國(guó)食物結(jié)構(gòu)改革與發(fā)展綱要》分別提出要求：“我國(guó)成年人，平均每人每日蛋白質(zhì)不低于75g”，“安排好豆類作物的發(fā)展計(jì)劃，并制訂有效的扶植政策，加快發(fā)展”。受政策引導(dǎo)，國(guó)內(nèi)市場(chǎng)逐漸從無(wú)序競(jìng)爭(zhēng)向多元化、高端化發(fā)展，缺少技術(shù)支撐的中小企業(yè)逐步退出市場(chǎng)，具備資源及核心技術(shù)優(yōu)勢(shì)的龍頭企業(yè)成為我國(guó)大豆蛋白行業(yè)的領(lǐng)頭羊。未來(lái)大豆蛋白行業(yè)頭部企業(yè)市場(chǎng)份額將逐步穩(wěn)定，尾部中小企業(yè)間市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)仍舊激烈。大豆蛋白是目前植物蛋白的主要產(chǎn)品種類，占植物蛋白市場(chǎng)價(jià)值的一半以上。2015-2021年，全球植物蛋白市場(chǎng)呈現(xiàn)平穩(wěn)增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)，年復(fù)合增長(zhǎng)率為9.47%。2021年，全球植物蛋白市場(chǎng)規(guī)模為63億美元。預(yù)計(jì)到2028年底，全球植物蛋白市場(chǎng)規(guī)模將達(dá)到113億美元，2021-2028年的復(fù)合年增長(zhǎng)率為8.70%。BusinessWire預(yù)言，植物蛋白質(zhì)將會(huì)占據(jù)整個(gè)蛋白質(zhì)市場(chǎng)的1/3。2015-2028年全球植物蛋白市場(chǎng)規(guī)模如下圖所示：未來(lái)，消費(fèi)者將更加重視食物的“天然有機(jī)”等特征，提倡保留食物原味，減少加工步驟；而以大豆蛋白為代表的“清潔飲食”的趨勢(shì)，更將直接推動(dòng)大豆蛋白產(chǎn)品消費(fèi)的增加。根據(jù)QYResearch數(shù)據(jù)，2020年全球大豆蛋白市場(chǎng)規(guī)模約228億元人民幣，中國(guó)是全球最大的大豆蛋白市場(chǎng)，占約50%的市場(chǎng)份額，其次是美國(guó)和歐洲。QYResearch預(yù)測(cè)，在2020-2026年間，全球大豆蛋白市場(chǎng)將以3.4%的年復(fù)合增長(zhǎng)率增長(zhǎng)，到2026年，達(dá)到288億元人民幣的規(guī)模。我國(guó)目前正處在消費(fèi)結(jié)構(gòu)升級(jí)的重要階段，居民改善食物營(yíng)養(yǎng)結(jié)構(gòu)的愿望迫切，對(duì)高蛋白食品需求增加，國(guó)產(chǎn)大豆食品加工行業(yè)將迎來(lái)嶄新的發(fā)展時(shí)機(jī)。我國(guó)一直是全球最大的大豆消費(fèi)國(guó)，2010/11年度至2020/21年度全球大豆消費(fèi)量由2.53億噸增至3.63億噸，年均增長(zhǎng)3.28%；根據(jù)《經(jīng)合組織—糧農(nóng)組織農(nóng)業(yè)展望報(bào)告（2021—2030）》，2021年我國(guó)大豆消費(fèi)量為1.17億噸，占全球大豆消費(fèi)量的32%。目前，中國(guó)用于大豆蛋白生產(chǎn)的大豆量處于逐年增加狀態(tài)。2019年，我國(guó)大豆產(chǎn)量約為1,810萬(wàn)噸，其中約240萬(wàn)噸用于大豆蛋白加工。到2024年，我國(guó)用于大豆蛋白生產(chǎn)加工的大豆量將達(dá)到373.04萬(wàn)噸。行業(yè)發(fā)展趨勢(shì)1、社會(huì)對(duì)大豆蛋白制品的關(guān)注度持續(xù)增強(qiáng)大豆蛋白是植物蛋白食品、飲料新品中的主要原料，據(jù)Innova數(shù)據(jù)，在2014-2018年間有9%的相關(guān)新品采用大豆蛋白；植物肉炙手可熱，已進(jìn)入主流餐飲業(yè)，2020年4月，肯德基在國(guó)內(nèi)推出以大豆、小麥及豌豆蛋白為原料的“植培黃金雞塊”；星巴克宣布在中國(guó)推出基于植物蛋白的植物肉午餐菜單；2020年7月，美國(guó)植物肉行業(yè)上市公司BeyondMeat也宣稱將通過(guò)盒馬鮮生銷售植物肉漢堡肉餅。伴隨餐飲業(yè)巨頭紛紛進(jìn)入植物肉行業(yè)，未來(lái)植物肉在消費(fèi)者中的滲透度有望快速增長(zhǎng)。從動(dòng)物保護(hù)和減少碳排放的角度，推廣植物肉有諸多益處：縮減動(dòng)物肉食的消費(fèi)量不僅保護(hù)了生態(tài)多樣性，也在一定程度上減少了畜牧業(yè)的碳排放。有關(guān)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)顯示，與生產(chǎn)一塊真牛肉相比，植物肉生產(chǎn)能節(jié)約95%的土地、75%的水和87%的溫室氣體排放。2、大豆蛋白制品符合健康餐飲的發(fā)展趨勢(shì)經(jīng)公共衛(wèi)生事件，以餐飲行業(yè)暫停、重啟后的消費(fèi)變化為標(biāo)志，安全營(yíng)養(yǎng)、健康價(jià)值等成為了飲食消費(fèi)第一剛需，正常的膳食途徑已不能滿足對(duì)蛋白質(zhì)量的需求。大豆蛋白憑借自身的價(jià)值屬性在肉制品加工、米面制品、植物蛋白飲品等行業(yè)作為食品配料得以普遍的運(yùn)用，不僅健康安全、補(bǔ)充營(yíng)養(yǎng)而且滿足了消費(fèi)者對(duì)產(chǎn)品口味的追求。傳統(tǒng)食品如餡餅、肉餡、餃子等，加入適量的大豆蛋白代替豬肉和牛肉等，具有改善肉制品的質(zhì)地和增強(qiáng)風(fēng)味的功能。另外，漢堡包、牛肉餅、肉丸，肉湯、灌腸類等肉制品加工中，加入適量的大豆蛋白可以降低膽固醇含量，提高產(chǎn)品質(zhì)地、得率和蛋白質(zhì)指標(biāo)，更加符合消費(fèi)者“健康飲食”的生活理念。我國(guó)是面粉類產(chǎn)品消費(fèi)大國(guó)，而主要原料面粉的蛋白質(zhì)含量低，而且必需氨基酸比例不平衡。因此，添加大豆蛋白來(lái)補(bǔ)充面粉類產(chǎn)品的營(yíng)養(yǎng)價(jià)值，增加蛋白質(zhì)含量，利用蛋白質(zhì)的互補(bǔ)功能，與其他食物蛋白質(zhì)相互補(bǔ)充必需氨基酸的不足，達(dá)到均衡營(yíng)養(yǎng)，從而使面制品與豆制品的營(yíng)養(yǎng)價(jià)值得到提高。3、行業(yè)集中度提升近年來(lái)，大豆蛋白不斷得到國(guó)內(nèi)及國(guó)際市場(chǎng)的青睞，行業(yè)在前幾年經(jīng)歷快速發(fā)展期，伴隨著市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)的不斷加劇，社會(huì)對(duì)食品安全的日益重視以及國(guó)家安全環(huán)保監(jiān)管力度的不斷加強(qiáng)，一些規(guī)模小、實(shí)力弱的企業(yè)逐步被淘汰。實(shí)力雄厚的企業(yè)在研發(fā)投入、產(chǎn)品質(zhì)量控制、食品安全、服務(wù)能力等方面具有優(yōu)勢(shì)。另外，由于涉及食品領(lǐng)域，下游食品加工企業(yè)也更愿意選擇實(shí)力較強(qiáng)的大豆蛋白供應(yīng)商來(lái)保證原材料食品安全。因此，市場(chǎng)份額逐漸向研發(fā)能力強(qiáng)、品控規(guī)范的企業(yè)集中。蛋白質(zhì)組學(xué)常見(jiàn)問(wèn)題與解答Q：蛋白質(zhì)組學(xué)有什么用，能給我實(shí)驗(yàn)帶來(lái)什么？可以大規(guī)模鑒定特定組織、細(xì)胞等各種樣本的蛋白質(zhì)種類、修飾狀態(tài)以及蛋白質(zhì)之間的相互作用，以及對(duì)這些蛋白質(zhì)功能分析、分類；可以對(duì)不同條件下某一特定樣本進(jìn)行大規(guī)模的蛋白質(zhì)(包括翻譯后修飾蛋白)表達(dá)量變化分析，篩選潛在biomarker，篩選重要信號(hào)通路；依托大樣本量，可以實(shí)現(xiàn)疾病的分子分型分析、重要潛在靶標(biāo)鑒定。Q：質(zhì)譜的蛋白質(zhì)組學(xué)和芯片哪個(gè)更好出結(jié)果？?jī)煞N方法側(cè)重點(diǎn)不同，基于質(zhì)譜的蛋白質(zhì)組學(xué)技術(shù)一般是用來(lái)做高通量發(fā)現(xiàn)、篩選潛在biomarker、蛋白互作研究、大規(guī)模翻譯后修飾水平研究；基于芯片的方法往往是大規(guī)模研究或驗(yàn)證已知蛋白蛋，做定量分析、蛋白互作分析等。前者屬于無(wú)目的性的研究所有蛋白，然后篩選感興趣蛋白。后者屬于已經(jīng)知道感興趣蛋白，然后做進(jìn)一步研究。Q：蛋白質(zhì)組學(xué)中檢索時(shí)的數(shù)據(jù)庫(kù)選擇標(biāo)準(zhǔn)是什么？若有對(duì)應(yīng)物種的全基因組并有預(yù)測(cè)的全蛋白序列庫(kù)，可優(yōu)先選擇全蛋白序列庫(kù)；若無(wú)全蛋白序列庫(kù)，有對(duì)應(yīng)物種對(duì)應(yīng)組織（器官等）的轉(zhuǎn)錄組測(cè)序結(jié)果并，可以使用轉(zhuǎn)錄組的測(cè)序結(jié)果（mRNA三框翻譯或者預(yù)測(cè)CDS，并翻譯成氨基酸序列）；若基因組、轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)庫(kù)都沒(méi)有，優(yōu)先選擇同源性最接近的物種的全蛋白數(shù)據(jù)庫(kù)，若近源物種沒(méi)有合適的全蛋白庫(kù)，則選擇更大的蛋白全庫(kù)（如動(dòng)物全庫(kù)、綠色植物全庫(kù)、微生物庫(kù)等）。Q：物種沒(méi)有測(cè)序，能否做蛋白質(zhì)組呢？因?yàn)楫?dāng)前大量的物種已經(jīng)測(cè)序，預(yù)測(cè)了相應(yīng)的基因，未測(cè)序的物種可以通過(guò)近緣物種的基因序列作為數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行蛋白質(zhì)組的研究。因此，一般來(lái)說(shuō)，未測(cè)序物種可以考慮近緣物種的基因組序列作為數(shù)據(jù)庫(kù)，可以做蛋白質(zhì)組。Q：IP類樣品的鑒定，若質(zhì)譜未鑒定到目標(biāo)蛋白，是什么原因?qū)е?？該怎么辦？因抗體質(zhì)量問(wèn)題，IP實(shí)驗(yàn)本身存在假陽(yáng)性，此種情況質(zhì)譜能檢測(cè)到目標(biāo)蛋白的概率較低；若IP實(shí)驗(yàn)沒(méi)問(wèn)題，但質(zhì)譜未鑒定到目標(biāo)蛋白的可能原因有：①目標(biāo)蛋白與抗體結(jié)合不強(qiáng)，IP洗脫時(shí)因太過(guò)劇烈導(dǎo)致實(shí)際結(jié)合的目標(biāo)蛋白非常少，達(dá)不到質(zhì)譜要求的靈敏度；②樣品中存在高豐度污染蛋白，其信號(hào)覆蓋了目標(biāo)蛋白的信號(hào)，導(dǎo)致未能鑒定到。解決方案：調(diào)整IP實(shí)驗(yàn)，如更換抗體（不同廠家更換）、改變洗脫策略（由劇烈變緩和），實(shí)驗(yàn)過(guò)程嚴(yán)格控制操作環(huán)境，避免引入大量污染蛋白。Q：生物學(xué)重復(fù)和技術(shù)重復(fù)的區(qū)別是什么？生物學(xué)重復(fù)是指不同生物個(gè)體或者不同生物群體的樣品之間進(jìn)行地相同處理而進(jìn)行的實(shí)驗(yàn)，而技術(shù)重復(fù)是指同一樣品進(jìn)行的多次相同實(shí)驗(yàn)。舉例：對(duì)來(lái)自三只健康小鼠A、B、C的血清樣品分別各進(jìn)行一次雙向電泳，這三次雙向電泳就是生物學(xué)重復(fù)；而取其中一只小鼠的血清樣品進(jìn)行三次雙向電泳，或者將三只小鼠的血清混合后的樣品進(jìn)行三次雙向電泳，這三次實(shí)驗(yàn)就是技術(shù)重復(fù)?？偨Y(jié)生物學(xué)重復(fù)的樣品來(lái)自不同的個(gè)體或者是群體，重復(fù)之間樣品不同；而技術(shù)重復(fù)的幾次實(shí)驗(yàn)的樣品完全相同，可以來(lái)自單一個(gè)體，也可以是多個(gè)個(gè)體的混合樣品，但用于重復(fù)實(shí)驗(yàn)的樣品完全一樣。Q：哪些技術(shù)需要進(jìn)行重復(fù)實(shí)驗(yàn)，以及具體采用生物學(xué)重復(fù)還是技術(shù)重復(fù)來(lái)完成？Labelfree需要進(jìn)行三次重復(fù)，而iTRAQ、TMT一般也建議您做3次實(shí)驗(yàn)重復(fù)，如果實(shí)驗(yàn)方案后期設(shè)計(jì)了大量的驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)如WB或ELISA等，最好做也能做兩次重復(fù)；如果不進(jìn)行重復(fù)實(shí)驗(yàn)后期的驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)也少，在后期發(fā)表文章的時(shí)候結(jié)果可能會(huì)受到一些審稿人的質(zhì)疑，從而影響文章的發(fā)表，特別是一些高分雜志較為突出。如果是進(jìn)行技術(shù)重復(fù)，各實(shí)驗(yàn)結(jié)果之間的數(shù)據(jù)重復(fù)性會(huì)更好，而生物學(xué)重復(fù)由于多種原因可能導(dǎo)致重復(fù)性與偏差或者不好，一般情況下Labelfree最好使用技術(shù)重復(fù)，這樣有利于后續(xù)數(shù)據(jù)的分析，而其他是實(shí)驗(yàn)可以采用生物學(xué)重復(fù)或者技術(shù)重復(fù)。代謝組根據(jù)樣品的不同選擇合適的數(shù)量進(jìn)行生物學(xué)重復(fù)。Q：能夠?qū)悠烽g的重復(fù)性做相關(guān)保證嗎？如保證皮爾森相關(guān)系數(shù)都能達(dá)到0.8以上？由于生物學(xué)樣本，本身之間就具有個(gè)體差異，我們不能保證任何兩者的比值的皮爾森相關(guān)系數(shù)都能達(dá)到0.8以上，但保證結(jié)果質(zhì)量符合一般雜志要求。Q：全譜分析和定量分析分別能鑒定到多少蛋白？全譜分析和定量分析它們分別能鑒定到的蛋白數(shù)，跟樣品的復(fù)雜度和樣品制備方法有較大關(guān)系。一般情況下，常規(guī)樣本全譜分析能鑒定到1000～3000個(gè)蛋白，定量蛋白質(zhì)組學(xué)能鑒定到2000～6000個(gè)蛋白。Q：組學(xué)后面怎么驗(yàn)證？驗(yàn)證的結(jié)果與組學(xué)結(jié)果不一致怎么辦？驗(yàn)證方法包括WB、IHC、q-PRC，以及基于質(zhì)譜的PRM等。不一致時(shí)，首先考驗(yàn)證方法、操作是否有問(wèn)題（可重復(fù)做）；還可以考慮換其他驗(yàn)證方法；實(shí)在不行，需要考慮組學(xué)定量結(jié)果可能存在假陽(yáng)性，需要重現(xiàn)篩選差異靶點(diǎn)。Q：如何來(lái)判定哪些蛋白是和自己研究相關(guān)的蛋白，應(yīng)挑選什么樣的蛋白來(lái)進(jìn)行后期的驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)？需要研究人員根據(jù)自己研究的相關(guān)生物學(xué)背景，再結(jié)合生物信息學(xué)分析的結(jié)果，以及查看相關(guān)的文獻(xiàn)資料來(lái)確認(rèn)哪些蛋白可以用于后續(xù)深入的研究。Q：蛋白質(zhì)組結(jié)果一般需要做哪些方面的生物信息學(xué)分析？目前一般文獻(xiàn)中的分析主要為維恩圖分析、熱圖分析、火山圖分析、層次聚類分析、蛋白質(zhì)功能分析（GO分類為主）、蛋白質(zhì)所屬代謝通路富集分析（基于KEGG的pathway）、差異蛋白互作網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建、轉(zhuǎn)錄因子預(yù)測(cè)等方面。其它一些比較特異的高級(jí)分析包括多組數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析、多pathway延伸分析、磷酸蛋白激酶預(yù)測(cè)分析、互作網(wǎng)絡(luò)及生物調(diào)控模型構(gòu)建分析。Q：蛋白