蛋白质组学是后基因组时代研究中兴起还不到十年的新型学科 ,但已应用到生命科学与基础医学研究中的各个领域.蛋白质组规模化的研究分析是十分必要的。

对蛋白质组进行大规模的分析可使我们更加深入了解生物体的结构与功能.在神经科学研究领域 ,对于神经突触、受体复合物以及其他的神经元和神经胶质特性的研究因为该学科的渗透 ,近年来取得了辉煌成就.然而 ,蛋白质组学相关技术用于神经系统的研本论文由无忧论文网www.51lunwen.com整理提供究还面临着很多挑战 ,如脑蛋白样品的准备、脑的复杂性、有限的数据库资源和生物信息学工具等.蛋白质组学技术与其他功能基因组学研究方法 ,如基因芯片、网络生物学分析技术等相结合 ,将在基因及其功能、神经生理学与病理学之间架起一道重要的桥梁.关键词:脑 , 神经科学 , 蛋白质组学 , 后基因组时代.蛋白质组是指基因组表达的全部蛋白质的集合 ,蛋白质组学即是用来研究蛋白质组的学科[1 ].

该学科最初主要是用来分析不同组织来源和生理、病理条件下蛋白样品的差异表达情况以及差异蛋白的鉴定 ,但如今更加倾向用于大规模的解析和揭示蛋白质的结构和功能.对于蛋白质组的分析要比基因组困难的多 ,例如 ,蛋白质肽链就有多达 20 种天然氨基酸组成 ,而基因组的基本组分只有A、 T、 G、 C四种碱基;蛋白质组是动态变化的 ,特定细胞本论文由无忧论文网www.51lunwen.com整理提供中蛋白质浓度和组分呈现时空特异性的变化.更为特别的是 ,蛋白质分子不能象 EINA 那样可在体外条件下进行循环式的聚合酶链式反应(PCR)扩增 ,因此分析过程中对量的需求就凸现出来.蛋白质组学就研究对象与目的不同可分为两个子学科 ,即表达蛋白质组学和功能蛋白质组学.前者主要用于生物体、组织或细胞整体蛋白质组表达模式的描述 ,包括细胞器蛋白质组表达谱的分析和不同细胞来源 ,以及相同细胞不同病理、生理条件下蛋白质表达谱的差示分析等.而功能蛋白组学则侧重于蛋白活性、蛋白质相互作用及翻译后修饰的研究[1 ].

本文将重点讨论这两个子学科相关的技术 ,以及它们相互协作用于神经科学的研究.大规模的蛋白质组研究在酵母中已有很多报道 ,但在多细胞生物和神经科学领域才暂露头角.酵母中 ,系统的蛋白质相互作用、蛋白质复合物的组成、亚细胞定位和翻译后修饰的研究都有报道[2 ];但相比之下 ,对于神经元和神经胶质蛋白质组分和动态的变化却知之甚少 ,目前相关的研究主要集中在亚细胞水平 ,包括神经传递素、粘连蛋白复合物、突触和轴突处蛋白组分的分析[3～1本论文由无忧论文网www.51lunwen.com整理提供2 ].不过 ,神经系统的蛋白质组学研究已愈来愈受到国内外同行的瞩目 ,从近年来由各国政府和科研机构共同发起的人脑蛋白质组计划可以看出(www. hbpp. org) . 蛋自质组学同时被用于研究神经和精神方面的疾病 ,但这也受限于不能从病人活体中取脑和相应的神经组织[13～26 ].

1 蛋白质组学相关的核心技术由于蛋白质种类的多样性和蛋白质组的复杂性 ,如今涌现的许多蛋白质组学相关技术都是在生物、化学和各种分析手段整合的基础上发展起来的.重组蛋白的生成 ,细胞组分的富集和生物化学纯化技术对于当今蛋白质组学的发展贡献极大.目前 ,蛋白质组学技术平台主要包括与质谱(MS)相结合的蛋白质分离系统 ,以及蛋白质芯片技术[27 ].

2 它们之间可以优势互补 ,同时更倾本论文由无忧论文网www.51lunwen.com整理提供向联合运用于生命科学与基础医学的研究.质谱的灵敏度和功能的多样性如今在蛋白质的鉴定中愈来愈受重视.它可进行蛋白质的从头测序 ,翻译后修饰的分析以及定量测定.步骤主要包括从特定的生物样品提取蛋白质组分 ,经过细致高效的分离得到单一的蛋白质条带(SDS 2PAGE)或蛋白点(22DE) ,用位点特异的蛋白酶 (通常是胰蛋白酶)进行酶切之后得到短肽混合物直接进行质谱分析或LC分离后进行单一肽段测序 ,然后结合相关的生物信息学软件和数据库即可进行蛋白质鉴定(图 1) .蛋白质组学中常用的方法是通过质谱获得目的蛋白的肽质量指纹谱和肽序列标签 ,然后结合相应的数据库和分析软件使目的蛋白得到鉴定[27 ].

质谱与强大的蛋白质分离技术 ———双向电泳(22DE)相结合是目前最成熟的蛋白质组学研究平台 ,目前已广泛应用于神经科学领域蛋白质表达谱和蛋白质组表达差异的分析. 然而 ,双向电泳技术本身也存在着局限性 ,如膜蛋白、极酸或极碱性蛋白、分子量特大或特小的蛋白都不能得到有效的分离 ,因此 ,几种可以替代和弥补双向电泳不足的技术随之出现 ,特别是基于高效的毛细管分离技术 ,如液相色谱(LC)和反相色谱[28 ].

后者可以将分离的蛋白直接送入质谱进行本论文由无忧论文网www.51lunwen.com整理提供分析.近两年 ,多维液相色谱与质谱相结合形成了一个非凝胶依赖的技术系统(LCΠ LC2MS/MS) ,深受科研工作者的欢迎 ,已被用于复杂蛋白复合物的分离与鉴定.另一种非凝胶依赖的技术对于差异蛋白质组表达谱的研究作用极大 ,该技术结合了亲和层析捕获和同位素标记策略 ,可以减低蛋白样品的复杂性并对蛋白质组分变化进行定量分析.这种同位素编码的亲和标记( ICAT)策略已越来越广泛的用于神经科学领域的研究

上述是关于蛋白质组规模化的研究分析的相关内容。

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