(好資料)免疫學(xué)技術(shù)之八十一__蛋白質(zhì)組技術(shù)的研究進(jìn)展

蛋白質(zhì)組技術(shù)的研究進(jìn)展大規(guī)?；蚪M測(cè)序計(jì)劃的實(shí)施已改變生命科學(xué)的重心，在相當(dāng)短的時(shí)期內(nèi)，一些原核生物和某些低等真核生物的基因組序列已被測(cè)定. 1995年，流感嗜血桿菌基因組序列首次被破譯，在此后不到兩年的時(shí)間，近50個(gè)細(xì)菌的基因組序列已被完成. 然而，這僅僅是理解有機(jī)物功能的一個(gè)起點(diǎn). 在基因組時(shí)代，許多DNA序列信息僅提供相關(guān)基因組的結(jié)構(gòu)和功能. 然而，對(duì)基因產(chǎn)物（mRNA和蛋白質(zhì)）的理解是理解細(xì)胞生物學(xué)的一個(gè)不可缺少的部分. DNA序列信息不能預(yù)測(cè)：1)基因表達(dá)產(chǎn)物是否或何時(shí)被翻譯；2)基因產(chǎn)物的相應(yīng)含量；3)翻譯后修飾的程度；4)基因剔除或過(guò)表達(dá)的影響；5)遺留的小基因或7.0). 如果聚焦達(dá)到平衡狀態(tài)，堿性蛋白會(huì)離開(kāi)凝膠基質(zhì)而丟失. 因此，在等電區(qū)域的遷移須在平衡狀態(tài)之前完成，但很難控制. 3)IPG-DALT發(fā)展于80年代早期. 由于固相pH梯度(Immobilized pH gradient, IPG)21的出現(xiàn)解決了pH梯度不穩(wěn)的問(wèn)題. IPG通過(guò)immobiline共價(jià)偶聯(lián)于丙烯酰胺產(chǎn)生固定的pH梯度，克服了IEF的缺點(diǎn)，從而達(dá)到高度的重復(fù)性. 目前可以精確制作線性、漸進(jìn)性和S型曲線，范圍或?qū)捇蛘膒H梯度. 新的酸性pH 35或堿性pH 611的IPG凝膠梯度聯(lián)合商品化的pH 47的梯度可對(duì)蛋白質(zhì)形成蛋白質(zhì)組重疊群(proteomic contigs)從而有效分離13. 分離后的斑點(diǎn)檢測(cè)(spot detection)亦很重要. 所采用的檢測(cè)策略和分離后所采用的方法的相互作用是很重要的. 此外，還需考慮反應(yīng)的線性、飽和閾/動(dòng)態(tài)范圍、敏感性、對(duì)細(xì)胞蛋白群的全體定量分析的適應(yīng)性、可行性. 目前，沒(méi)有一種蛋白染色覆蓋廣泛的濃度和PI及分離后分析技術(shù). 銀染已成為一種檢測(cè)2-DE的流行方法，可檢測(cè)少到25ng的蛋白，因此較考馬斯亮藍(lán)R-250敏感. 多數(shù)糖蛋白不能被考馬斯亮藍(lán)染色，一些有機(jī)染料不適于PVDF膜. 放射性標(biāo)記不依賴其代謝的活性，并僅適于對(duì)合成的蛋白質(zhì)檢測(cè)2. 另有一種改良的2-DE(差異凝膠電泳)，即應(yīng)用兩種不同的染料熒光標(biāo)記兩個(gè)樣品，使在同一凝膠上電泳后的凝膠圖象為兩個(gè)，避免了幾種2-DE的比較，可在納克級(jí)進(jìn)行檢測(cè)22. 較早期相比，2-DE有兩個(gè)主要的進(jìn)步：首先，極高的重復(fù)性使有機(jī)體的參考圖譜，可通過(guò)Internet獲得，來(lái)比較不同組織類型、不同狀態(tài)的基因表達(dá)；其次，高加樣量使得2-DE成為一項(xiàng)真正的制備型技術(shù). 3 蛋白質(zhì)組技術(shù)的支柱-鑒定技術(shù)(Identification) 如果目前分離蛋白質(zhì)組的最好技術(shù)是2-DE，那么隨之而來(lái)的挑戰(zhàn)是數(shù)百數(shù)千個(gè)蛋白如何被鑒定. 在這里，我們不考慮傳統(tǒng)的蛋白鑒定方法，如免疫印跡法、內(nèi)肽的化學(xué)測(cè)序、已知或未知蛋白的comigration分析，或者在一個(gè)有機(jī)體中有意義的基因的過(guò)表達(dá). 并不是因?yàn)檫@些方法無(wú)效，而是因?yàn)樗鼈兺ǔ：臅r(shí)、耗力，不適合高流通量的篩選. 目前，所選用的技術(shù)包括對(duì)于蛋白鑒定的圖象分析、微量測(cè)序；進(jìn)一步對(duì)肽片段進(jìn)行鑒定的氨基酸組分分析和與質(zhì)譜相關(guān)的技術(shù). (1) 圖象分析技術(shù)(Image analysis). “滿天星”式的2-DE圖譜分析不能依靠本能的直覺(jué)，每一個(gè)圖象上斑點(diǎn)的上調(diào)、下調(diào)及出現(xiàn)、消失，都可能在生理和病理狀態(tài)下產(chǎn)生，必須依靠計(jì)算機(jī)為基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)處理，進(jìn)行定量分析. 在一系列高質(zhì)量的2-DE凝膠產(chǎn)生(低背景染色，高度的重復(fù)性)的前提下，圖象分析包括斑點(diǎn)檢測(cè)、背景消減、斑點(diǎn)配比和數(shù)據(jù)庫(kù)構(gòu)建. 首先，采集圖象通常所用的系統(tǒng)是電荷耦合CCD(charge coupled device)照相機(jī)；激光密度儀(laser densitometers)和Phospho或Fluoroimagers，對(duì)圖象進(jìn)行數(shù)字化. 并成為以象素(pixels)為基礎(chǔ)的空間和網(wǎng)格. 其次，在圖象灰度水平上過(guò)濾和變形，進(jìn)行圖象加工，以進(jìn)行斑點(diǎn)檢測(cè). 利用Laplacian，Gaussian，DOG(difference of Gaussians) opreator使有意義的區(qū)域與背景分離，精確限定斑點(diǎn)的強(qiáng)度、面積、周長(zhǎng)和方向. 圖象分析檢測(cè)的斑點(diǎn)須與肉眼觀測(cè)的斑點(diǎn)一致. 在這一原則下，多數(shù)系統(tǒng)以控制斑點(diǎn)的重心或最高峰來(lái)分析，邊緣檢測(cè)的軟件可精確描述斑點(diǎn)外觀，并進(jìn)行邊緣檢測(cè)和鄰近分析，以增加精確度. 通過(guò)閾值分析、邊緣檢測(cè)、銷蝕和擴(kuò)大斑點(diǎn)檢測(cè)的基本工具還可恢復(fù)共遷移的斑點(diǎn)邊界. 以PC機(jī)為基礎(chǔ)的軟件Phoretix-2D正挑戰(zhàn)古老的Unix為基礎(chǔ)的2-D分析軟件包. 第三，一旦2-DE圖象上的斑點(diǎn)被檢測(cè)，許多圖象需要分析比較、增加、消減或均值化. 由于在2-DE中出現(xiàn)100%的重復(fù)性是很困難的，由此凝膠間的蛋白質(zhì)的配比對(duì)于圖象分析系統(tǒng)是一個(gè)挑戰(zhàn). IPG技術(shù)的出現(xiàn)已使斑點(diǎn)配比變得容易. 因此，較大程度的相似性可通過(guò)斑點(diǎn)配比向量算法在長(zhǎng)度和平行度觀測(cè). 用來(lái)配比的著名軟件系統(tǒng)包括Quest，Lips，Hermes，Gemini等，計(jì)算機(jī)方法如相似性、聚類分析、等級(jí)分類和主要因素分析已被采用，而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、子波變換和實(shí)用分析在未來(lái)可被采用2. 配比通常由一個(gè)人操作，其手工設(shè)定大約50個(gè)突出的斑點(diǎn)作為“路標(biāo)”，進(jìn)行交叉配比. 之后，擴(kuò)展至整個(gè)膠. 例如：精確的PI和MW(分子量)的估計(jì)通過(guò)參考圖上20個(gè)或更多的已知蛋白所組成的標(biāo)準(zhǔn)曲線來(lái)計(jì)算未知蛋白的PI和MW3. 在凝膠圖象分析系統(tǒng)依據(jù)已知蛋白質(zhì)的pI值產(chǎn)生PI網(wǎng)絡(luò)，使得凝膠上其它蛋白的PI按此分配. 所估計(jì)的精確度大大依賴于所建網(wǎng)格的結(jié)構(gòu)及標(biāo)本的類型. 已知的未被修飾的大蛋白應(yīng)該作為標(biāo)志，變性的修飾的蛋白的PI估計(jì)約在0.25個(gè)單位. 同理，已知蛋白的理論分子量可以從數(shù)據(jù)庫(kù)中計(jì)算，利用產(chǎn)生的表觀分子量的網(wǎng)格來(lái)估計(jì)蛋白的分子量. 未被修飾的小蛋白的錯(cuò)誤率大約30%，而翻譯后蛋白的出入更大. 故需聯(lián)合其他的技術(shù)完成鑒定18. (2) 微量測(cè)序(microsequencing). 蛋白質(zhì)的微量測(cè)序已成為蛋白質(zhì)分析和鑒定的基石，可以提供足夠的信息. 盡管氨基酸組分分析和肽質(zhì)指紋譜(PMF)可鑒定由2-DE分離的蛋白，但最普通的N-末端Edman降解仍然是進(jìn)行鑒定的主要技術(shù). 目前已實(shí)現(xiàn)蛋白質(zhì)微量測(cè)序的自動(dòng)化. 首先使經(jīng)凝膠分離的蛋白質(zhì)直接印跡在PVDF膜或玻璃纖維膜上，染色、切割，然后直接置于測(cè)序儀中，可用于subpicomole水平的蛋白質(zhì)的鑒定2. 但有幾點(diǎn)需注意：Edman降解很緩慢，序列以每40 min 1個(gè)氨基酸的速率產(chǎn)生；與質(zhì)譜相比，Edman降解消耗大；試劑昂貴，每個(gè)氨基酸花費(fèi)34$. 這都說(shuō)明泛化的Edman降解蛋白質(zhì)不適合分析成百上千的蛋白質(zhì). 然而，如果在一個(gè)凝膠上僅有幾個(gè)有意義的蛋白質(zhì)，或者如果其他技術(shù)無(wú)法測(cè)定而克隆其基因是必需的，則需要進(jìn)行泛化的Edman降解測(cè)序. 近來(lái)，應(yīng)用自動(dòng)化的Edman降解可產(chǎn)生短的N-末端序列標(biāo)簽，這是將質(zhì)譜的序列標(biāo)簽概念用于Edman降解，業(yè)已成為一種強(qiáng)有力的蛋白質(zhì)鑒定. 當(dāng)對(duì)Edman的硬件進(jìn)行簡(jiǎn)單改進(jìn)，以迅速產(chǎn)生N-末端序列標(biāo)簽達(dá)1020個(gè)/d，序列檢簽將適于在較小的蛋白質(zhì)組中進(jìn)行鑒定.若聯(lián)合其他的蛋白質(zhì)屬性，如氨基酸組分分析、肽質(zhì)質(zhì)量、表現(xiàn)蛋白質(zhì)分子量、等電點(diǎn)，可以更加可信地鑒定蛋白質(zhì). 選擇BLAST程序，可與數(shù)據(jù)庫(kù)相配比18. 目前，采用一種Tagldent的檢索程序，還可以進(jìn)行種間比較鑒定，又提高了其在蛋白質(zhì)組研究中的作用23. (3) 與質(zhì)譜(mass spectrometry)相關(guān)的技術(shù). 質(zhì)譜已成為連接蛋白質(zhì)與基因的重要技術(shù)，開(kāi)啟了大規(guī)模自動(dòng)化的蛋白質(zhì)鑒定之門. 用來(lái)分析蛋白質(zhì)或多肽的質(zhì)譜有兩個(gè)主要的部分，1)樣品入機(jī)的離子源，2)測(cè)量被介入離子的分子量的裝置. 首先是基質(zhì)輔助激光解吸附電離飛行時(shí)間質(zhì)譜(MALDI-TOF)為一脈沖式的離子化技術(shù). 它從固相標(biāo)本中產(chǎn)生離子，并在飛行管中測(cè)其分子量. 其次是電噴霧質(zhì)譜(ESI-MS)，是一連續(xù)離子化的方法，從液相中產(chǎn)生離子,聯(lián)合四極質(zhì)譜或在飛行時(shí)間檢測(cè)器中測(cè)其分子量24. 近年來(lái)，質(zhì)譜的裝置和技術(shù)有了長(zhǎng)足的進(jìn)展. 在MALDI-TOF中，最重要的進(jìn)步是離子反射器(ion reflectron)和延遲提取(delayed ion extraction)，可達(dá)相當(dāng)精確的分子量. 在ESI-MS中，納米級(jí)電霧源(nano-electrospray source)的出現(xiàn)使得微升級(jí)的樣品在3040 min內(nèi)分析成為可能. 將反相液相色譜和串聯(lián)質(zhì)譜(tandem MS)聯(lián)用，可在數(shù)十個(gè)picomole的水平檢測(cè)；若利用毛細(xì)管色譜與串聯(lián)質(zhì)譜聯(lián)用，則可在低picomole到高femtomole水平檢測(cè)；當(dāng)利用毛細(xì)管電泳與串聯(lián)質(zhì)譜連用時(shí)，可在小于femtomole的水平檢測(cè)25. 甚至可在attomole水平進(jìn)行26. 目前多為酶解、液相色譜分離、串聯(lián)質(zhì)譜及計(jì)算機(jī)算法的聯(lián)合應(yīng)用鑒定蛋白質(zhì). 下面以肽質(zhì)指紋術(shù)和肽片段的測(cè)序來(lái)說(shuō)明怎樣通過(guò)質(zhì)譜來(lái)鑒定蛋白質(zhì)2. 1)肽質(zhì)指紋術(shù)(peptide mass fingerprint, PMF)是由Henzel等人27于1993年提出. 用酶(最常用的是胰酶)對(duì)由2-DE分離的蛋白在膠上或在膜上于精氨酸或賴氨酸的C-末端處進(jìn)行斷裂，斷裂所產(chǎn)生的精確的分子量通過(guò)質(zhì)譜來(lái)測(cè)量(MALDI-TOF-MS，或?yàn)镋SI-MS)，這一技術(shù)能夠完成的肽質(zhì)量可精確到0.1個(gè)分子量單位. 所有的肽質(zhì)量最后與數(shù)據(jù)庫(kù)中理論肽質(zhì)量相配比(理論肽是由實(shí)驗(yàn)所用的酶來(lái)“斷裂”蛋白所產(chǎn)生的). 配比的結(jié)果是按照數(shù)據(jù)庫(kù)中肽片段與未知蛋白共有的肽片段數(shù)目作一排行榜，“冠軍”肽片段可能代表一個(gè)未知蛋白.若冠亞軍之間的肽片段存在較大差異，且這個(gè)蛋白可與實(shí)驗(yàn)所示的肽片段覆蓋良好，則說(shuō)明正確鑒定的可能性較大18. 2)肽片段(peptide fragment)的部分測(cè)序. 肽質(zhì)指紋術(shù)對(duì)其自身而言，不能揭示所衍生的肽片段或蛋白質(zhì). 為進(jìn)一步鑒定蛋白質(zhì)，出現(xiàn)了一系列的質(zhì)譜方法用來(lái)描述肽片段. 用酶或化學(xué)方法從N-或C-末端按順序除去氨基酸，形成梯形肽片段(ladder peptide)28. 首先以一種可控制的化學(xué)模式從N-末端降解，可產(chǎn)生大小不同的一系列的梯形肽片段，所得一定數(shù)目的肽質(zhì)量由MALDI-TOF-MS測(cè)量. 另一種方法涉及羧基肽酶的應(yīng)用，從C-末端除去不同數(shù)目的氨基酸形成肽片段. 化學(xué)法和酶法可產(chǎn)生相對(duì)較長(zhǎng)的序列，其分子量精確至以區(qū)別賴氨酸(128.09)和谷氨酰胺(128.06)18. 或者，在質(zhì)譜儀內(nèi)應(yīng)用源后衰變(post-source decay, PSD)和碰撞誘導(dǎo)解離(collision-induced dissociation, CID)，目的是產(chǎn)生包含有僅異于一個(gè)氨基酸殘基質(zhì)量的一系列肽峰的質(zhì)譜. 因此，允許推斷肽片段序列29. 肽片段PSD的分析在MALDI反應(yīng)器上能產(chǎn)生部分序列信息. 首先進(jìn)行肽質(zhì)指紋鑒定. 之后，一個(gè)有意義的肽片段在質(zhì)譜儀被選作“母離子”，在飛行至離子反應(yīng)器的過(guò)程中降解為“子離子”. 在反應(yīng)器中，用逐漸降低的電壓可測(cè)量至檢測(cè)器的不同大小的片段30. 但經(jīng)常產(chǎn)生不完全的片段. 現(xiàn)在用肽片段來(lái)測(cè)序的方法始于70年代末的CID，可以一個(gè)三聯(lián)四極質(zhì)譜ESI-MS或MALDI-TOF-MS聯(lián)合碰撞器內(nèi)來(lái)完成. 在ESI-MS中，由電霧源產(chǎn)生的肽離子在質(zhì)譜儀的第一個(gè)四極質(zhì)譜中測(cè)量，有意義的肽片段被送至第二個(gè)四極質(zhì)譜中，惰性氣體轟擊使其成為碎片，所得產(chǎn)物在第三個(gè)四極質(zhì)譜中測(cè)量31. 與MALDI-PSD相比，CID穩(wěn)定、強(qiáng)健、普遍，肽離子片段基本沿著酰胺鍵的主架被轟擊產(chǎn)生梯形序列. 連續(xù)的片段間差異決定此序列在那一點(diǎn)的氨基酸的質(zhì)量. 由此，序列可被推測(cè). 由CID圖譜還可獲得的幾個(gè)序列的殘基，叫做“肽序列標(biāo)簽”. 這樣，聯(lián)合肽片段母離子的分子量和肽片段距N-、C端的距離將足以鑒定一個(gè)蛋白質(zhì)32. (4) 氨基酸組分分析. 1977年首次作為鑒定蛋白質(zhì)的一種工具，是一種獨(dú)特的“腳印”技術(shù). 利用蛋白質(zhì)異質(zhì)性的氨基酸組分特征，成為一種獨(dú)立于序列的屬性，不同于肽質(zhì)量或序列標(biāo)簽. Latter首次表明氨基酸組分的數(shù)據(jù)能用于從2-DE凝膠上鑒定蛋白質(zhì)33. 通過(guò)放射標(biāo)記的氨基酸來(lái)測(cè)定蛋白質(zhì)的組分，或者將蛋白質(zhì)印跡到PVDF膜上，在155進(jìn)行酸性水解1 h，通過(guò)這一簡(jiǎn)單步驟的氨基酸的提取，每一樣品的氨基酸在40min內(nèi)自動(dòng)衍生并由色譜分離，常規(guī)分析為100個(gè)蛋白質(zhì)/周3. 依據(jù)代表兩組分間數(shù)目差異的分?jǐn)?shù)，對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)中的蛋白質(zhì)進(jìn)行排榜，“冠軍”蛋白質(zhì)具有與未知蛋白質(zhì)最相近的組分，考慮冠亞軍蛋白質(zhì)分?jǐn)?shù)之間的差異，僅處于冠軍的蛋白質(zhì)的可信度大. Internet上存在多個(gè)程序可用于氨基酸組分分析，如AACompIdent，ASA，F(xiàn)INDER，AAC-PI，PROP-SEARCH等，其中，在PROP-SEARCH中，組分、序列和氨基酸的位置被用來(lái)檢索同源蛋白質(zhì)2. 但仍存在一些缺點(diǎn)，如由于不足的酸性水解或者部分降解會(huì)產(chǎn)生氨基酸的變異. 故應(yīng)聯(lián)合其他的蛋白質(zhì)屬性進(jìn)行鑒定.4 蛋白質(zhì)組研究的百科全書 數(shù)據(jù)庫(kù)(database) 蛋白質(zhì)組數(shù)據(jù)庫(kù)(proteome database)被認(rèn)為是蛋白質(zhì)組知識(shí)的儲(chǔ)存庫(kù)，包含所有鑒定的蛋白質(zhì)信息，如蛋白質(zhì)的順序、核苷酸順序、2-D PAGE、3-D結(jié)構(gòu)、翻譯后的修飾、基因組及代謝數(shù)據(jù)庫(kù)等. 例如，SWISS-2DPAGE數(shù)據(jù)庫(kù)包括人類，細(xì)菌，細(xì)胞等物種的信息34. 其中，E.coli SWISS-2DPAGE數(shù)據(jù)庫(kù)是EXPASY分子生物學(xué)服務(wù)器的一部分，通過(guò)www的URL網(wǎng)址http:/www.expasy.ch/ch2d/ch2d-top.html35可以查詢. 當(dāng)前的計(jì)算機(jī)和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，讓我們將所有的數(shù)據(jù)庫(kù)連在一起，并允許我們從一個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)中的一條信息遨游到其他的數(shù)據(jù)庫(kù)；將一個(gè)研究對(duì)象的數(shù)據(jù)與其他各種蛋白質(zhì)組中的相關(guān)數(shù)據(jù)或圖譜相連. 分析型軟件工具被稱為蛋白質(zhì)組分析機(jī)器人、數(shù)據(jù)分析軟件包. 在既定的狀態(tài)下，定量研究蛋白質(zhì)的表達(dá)水平，或者計(jì)算機(jī)輔助數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)建立可將實(shí)驗(yàn)推進(jìn)一步.因此，蛋白質(zhì)組分析技術(shù)聯(lián)合蛋白質(zhì)數(shù)據(jù)庫(kù)，計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)和其他軟件包合在一起稱為蛋白質(zhì)組的機(jī)控百科全書(Cyber-encyclopaedia of the proteome)18. 蛋白質(zhì)組和基因組共同分析可以產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù). 當(dāng)評(píng)估每一個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)的價(jià)值時(shí)，難免要考慮兩個(gè)條件：1)數(shù)據(jù)庫(kù)是否在任一時(shí)刻保持最新；2)何時(shí)能夠相互連接，且以整體狀態(tài)評(píng)估. 目前的發(fā)展趨勢(shì)：1)信息量呈指數(shù)增長(zhǎng)；2)蛋白質(zhì)組計(jì)劃的