蛋白質組學基礎：從頭測序與數據庫搜索的原理、流程、優勢和局限性
在蛋白質組學研究中，準確鑒定蛋白質的序列和結構至關重要。從頭測序與數據庫搜索分析是兩種常用的蛋白質鑒定方法，它們在原理、流程、優勢和局限性等方面存在差異，各自適用于不同的研究場景。
從頭測序
從頭測序
從頭測序是一種不依賴于參考序列數據庫的蛋白質/多肽測序方法，其主要基于質譜技術。在質譜分析中，肽段母離子在碰撞誘導解離（CID）等碎裂方式下，產生一系列具有特定質量差的碎片離子，這些質量差對應著不同氨基酸的質量。通過精確測量碎片離子的質荷比（m/z），并根據氨基酸的質量特征，逐步確定肽段的氨基酸序列（圖1）。例如，當檢測到兩個碎片離子的質荷比相差129.04 Da 時，可能表示這兩個離子之間相差一個谷氨酸（E）。
圖1 從頭測序原理
優勢
1.適用于未知蛋白質鑒定
1.適用于未知蛋白質鑒定
對于新的蛋白質、物種特異性蛋白質或變異蛋白質，由于數據庫中沒有相關參考序列，從頭測序能夠發揮獨特作用，直接獲取其氨基酸序列信息。
2.發現新的蛋白質特征
可以識別蛋白質中的未知翻譯后修飾位點、氨基酸突變以及新的肽段序列，有助于揭示蛋白質的功能多樣性和生物過程的復雜性。
局限性
1.準確性挑戰
質譜數據的復雜性和噪聲干擾，均會影響從頭測序的準確性，尤其是在長肽段和復雜蛋白質的測序中，因此對算法要求較高。
2.計算資源需求大
從頭測序需要對大量的質譜數據進行復雜的計算和分析，以推斷可能的氨基酸序列組合，這對計算資源和時間要求較高。
數據庫搜索分析
優勢
1.準確性和效率高
在數據庫覆蓋度足夠的情況下，能夠快速準確地鑒定出已知蛋白質，匹配成功率高，大大節省了分析時間。
2.數據解讀相對簡單
基于已有的序列信息，結果的解讀和驗證相對容易，因為可以參考數據庫中已有的蛋白質注釋信息。
局限性
1.依賴數據庫完整性
如果數據庫中沒有包含目標蛋白質的序列，或者序列信息存在錯誤、缺失，將無法準確鑒定蛋白質，對于新物種或新發現的蛋白質可能存在局限性。
2.難以檢測新的變異和修飾
對于超出數據庫中已知范圍的蛋白質變異和翻譯后修飾，可能會被忽略或錯誤鑒定。
部分應用場景
1.常規蛋白質組學分析
在對常見物種（如人類、小鼠、大腸桿菌等）的蛋白質組研究中，數據庫搜索分析是最常用的方法。由于這些物種的蛋白質序列數據庫相對完善，使用數據庫搜索分析可以快速鑒定出大量的蛋白質，并且能夠準確地對蛋白質進行注釋，了解它們的功能和參與的生物過程。例如，在研究細胞的生理狀態變化時，通過對不同處理組的細胞蛋白質組進行數據庫搜索分析，可以快速發現蛋白質表達水平的差異，篩選出與特定生理過程或疾病相關的關鍵蛋白質。
2.藥物研發與質量控制
在藥物研發過程中，數據庫搜索分析可用于鑒定藥物的作用靶點和藥物代謝產物。通過對藥物作用后的細胞或組織蛋白質組進行分析，可以確定藥物與哪些蛋白質相互作用，從而深入了解藥物的作用機制。同時，在藥物質量控制方面，數據庫搜索分析可以用于鑒定藥物中的雜質蛋白質，確保藥物的純度和安全性。例如，在生物制藥中，通過對重組蛋白藥物的生產過程進行監控，利用數據庫搜索分析鑒定可能存在的宿主細胞雜質蛋白，保證藥物的質量符合標準。
3.生物標志物篩選
在臨床研究中，數據庫搜索分析可用于篩選疾病相關的生物標志物。通過對患者和健康對照的生物樣本（如血液、尿液等）進行蛋白質組分析，利用數據庫搜索分析鑒定出差異表達的蛋白質，這些蛋白質有可能成為潛在的生物標志物。例如，在心血管疾病的研究中，通過對患者和健康人的血漿蛋白質組進行數據庫搜索分析，發現了一些與心血管疾病發生發展相關的蛋白質標志物，為疾病的早期診斷和治療提供了新的依據。
綜合對比與方法選擇
從頭測序和數據庫搜索分析各有優劣，在實際研究中，往往根據具體情況選擇合適的方法或結合使用。對于已知物種且數據庫豐富的研究對象，數據庫搜索分析通常是首選方法，能夠高效準確地鑒定大量蛋白質。而在探索新物種、研究蛋白質的新變異或修飾時，從頭測序則提供了重要的手段。
近年來，隨著技術的發展，將從頭測序與數據庫搜索分析相結合的策略逐漸受到關注。先利用從頭測序獲取部分肽段序列信息，再將這些信息與數據庫搜索相結合，可以提高蛋白質鑒定的準確性和覆蓋度，拓展了蛋白質組學研究的深度和廣度。
2.發現新的蛋白質特征
可以識別蛋白質中的未知翻譯后修飾位點、氨基酸突變以及新的肽段序列，有助于揭示蛋白質的功能多樣性和生物過程的復雜性。
局限性
1.準確性挑戰
質譜數據的復雜性和噪聲干擾，均會影響從頭測序的準確性，尤其是在長肽段和復雜蛋白質的測序中，因此對算法要求較高。
2.計算資源需求大
從頭測序需要對大量的質譜數據進行復雜的計算和分析，以推斷可能的氨基酸序列組合，這對計算資源和時間要求較高。
數據庫搜索分析
數據庫搜索是將實驗測得的質譜數據與已知的蛋白質序列數據庫進行比對（圖2）。首先，將質譜數據中的肽段質量信息（母離子和碎片離子）提取出來，然后在數據庫中搜索與之匹配的理論肽段。數據庫中的蛋白質序列經過虛擬酶切，生成一系列理論肽段，并計算其理論質譜數據。然后通過比較與實際質譜譜圖中的肽段母離子和碎片離子信息的匹配程度，如質量偏差、碎片離子匹配數量等，來確定最可能的序列。
圖2 數據庫搜索基本原理示意（Picture Ref.: Jimmy K. Eng,et.al.,2011,MCP）
優勢
1.準確性和效率高
在數據庫覆蓋度足夠的情況下，能夠快速準確地鑒定出已知蛋白質，匹配成功率高，大大節省了分析時間。
2.數據解讀相對簡單
基于已有的序列信息，結果的解讀和驗證相對容易，因為可以參考數據庫中已有的蛋白質注釋信息。
局限性
1.依賴數據庫完整性
如果數據庫中沒有包含目標蛋白質的序列，或者序列信息存在錯誤、缺失，將無法準確鑒定蛋白質，對于新物種或新發現的蛋白質可能存在局限性。
2.難以檢測新的變異和修飾
對于超出數據庫中已知范圍的蛋白質變異和翻譯后修飾，可能會被忽略或錯誤鑒定。
部分應用場景
1.常規蛋白質組學分析
在對常見物種（如人類、小鼠、大腸桿菌等）的蛋白質組研究中，數據庫搜索分析是最常用的方法。由于這些物種的蛋白質序列數據庫相對完善，使用數據庫搜索分析可以快速鑒定出大量的蛋白質，并且能夠準確地對蛋白質進行注釋，了解它們的功能和參與的生物過程。例如，在研究細胞的生理狀態變化時，通過對不同處理組的細胞蛋白質組進行數據庫搜索分析，可以快速發現蛋白質表達水平的差異，篩選出與特定生理過程或疾病相關的關鍵蛋白質。
2.藥物研發與質量控制
在藥物研發過程中，數據庫搜索分析可用于鑒定藥物的作用靶點和藥物代謝產物。通過對藥物作用后的細胞或組織蛋白質組進行分析，可以確定藥物與哪些蛋白質相互作用，從而深入了解藥物的作用機制。同時，在藥物質量控制方面，數據庫搜索分析可以用于鑒定藥物中的雜質蛋白質，確保藥物的純度和安全性。例如，在生物制藥中，通過對重組蛋白藥物的生產過程進行監控，利用數據庫搜索分析鑒定可能存在的宿主細胞雜質蛋白，保證藥物的質量符合標準。
3.生物標志物篩選
在臨床研究中，數據庫搜索分析可用于篩選疾病相關的生物標志物。通過對患者和健康對照的生物樣本（如血液、尿液等）進行蛋白質組分析，利用數據庫搜索分析鑒定出差異表達的蛋白質，這些蛋白質有可能成為潛在的生物標志物。例如，在心血管疾病的研究中，通過對患者和健康人的血漿蛋白質組進行數據庫搜索分析，發現了一些與心血管疾病發生發展相關的蛋白質標志物，為疾病的早期診斷和治療提供了新的依據。
綜合對比與方法選擇
從頭測序和數據庫搜索分析各有優劣，在實際研究中，往往根據具體情況選擇合適的方法或結合使用。對于已知物種且數據庫豐富的研究對象，數據庫搜索分析通常是首選方法，能夠高效準確地鑒定大量蛋白質。而在探索新物種、研究蛋白質的新變異或修飾時，從頭測序則提供了重要的手段。
近年來，隨著技術的發展，將從頭測序與數據庫搜索分析相結合的策略逐漸受到關注。先利用從頭測序獲取部分肽段序列信息，再將這些信息與數據庫搜索相結合，可以提高蛋白質鑒定的準確性和覆蓋度，拓展了蛋白質組學研究的深度和廣度。
作為生物信息學的領軍企業，BSI專注于蛋白質組學和生物藥領域，通過機器學習和先進算法提供世界領先的質譜數據分析軟件和蛋白質組學服務解決方案，以推進生物學研究和藥物發現。我們通過基于AI的計算方案，為您提供對蛋白質組學、基因組學和醫學的卓越洞見。旗下著名的PEAKS®️系列軟件在全世界擁有數千家學術和工業用戶，包括：PEAKS®️ Studio，PEAKS®️ Online，PEAKS®️ GlycanFinder, PEAKS®️ AB，ProteoformXTM,DeepImmu®️ 免疫肽組發現服務和抗體綜合表征服務等。聯系方式：021-60919891；sales-china@bioinfor.com
Copyright(C) 1998-2025 生物器材網 電話：021-64166852;13621656896 E-mail：info@bio-equip.com