細胞蛋白質組學分析新方法

【資料簡介】

                                                           細胞蛋白質組學分析新方法
生物細胞絕不僅僅簡單地是由一堆蛋白質組成的，雖然這種想法有時候看起來會便于理解。每一個細胞由幾十種功能各異的結構單元組成，而且廣為人知的是，高爾基體、線粒體和其它種類的細胞器官，每一種都具有*的蛋白質組構成特征。但是，直到近來，人們試圖完整地將各單個細胞器官類型分離開來并對它們的蛋白質組成進行分析的嘗試，并沒有獲得*的成功。
為了提高對細胞器官的分析效果，德國馬普研究所的研究人員Matthias Mann及其同事開發(fā)出了一種稱為蛋白相互關系分析法（PCP）的新技術。利用這種技術，研究者把根據成份分離細胞提取物獲得的質譜儀數據與那些已知的定位于特定細胞器官的蛋白質相對比，從而使得研究者能有把握地把細胞器官與特定的片段對號入座。Mann及其同事對小鼠肝臟提取物進行PCP實驗，所獲得的數據足以使將近500個蛋白質與0個細胞器官起來。Mann領導的小組利用這些數據不僅僅推進了有關繪制更為完善的細胞蛋白質組圖的工作，而且，對于特定細胞器官順式元件的初步鑒定和協(xié)同基因網絡的臨時組裝這些目標，也被證明是有用的。

有時候，將細胞蛋白質組分割成不同的單元進行研究，也應該是一種講究實效的策略。“我們將其碎片化以便豐富我們的細胞器官供應，從某種程度上講，就是突破質譜技術中的技術局限，”加拿大多倫多大學的Andrew Emili解釋說：“利用這些天然提取物，我們將很可能只需鑒定數量更少的蛋白質。”Emili和他的同事利用梯度分析法，分離出了四種不同的細胞單元，包括細胞溶質、質膜、細胞核和線粒體；接著，他們對小鼠不同組織中這些細胞器官的差異性進行了對比研究。這項研究獲得了特定組織和細胞器官中的將近5000種不同蛋白的數據，將蛋白質組學特征和微陣列芯片數據進行對比分析后發(fā)現(xiàn)，在mRNA和蛋白質表達水平之間存在著一種令人驚奇的密切關系。

英國劍橋大學的Kathryn Lilley在她的有關擬南芥蛋白質組學的zui初研究中，也面臨著和Emili類似的問題。“我們一次又一次地碰到這些同樣的蛋白質，因為我們僅僅是從這些豐富的胞質蛋白質中取樣的，” Lilley解釋說。她及其同事利用一種稱為LOPIT的同位素標記技術，將細胞器官中的蛋白質進行定位化，目的是實施他們自己的細胞器官豐富度研究，而且重點放在膜蛋白的鑒定方面。他們在多次實驗中始終如一地測定大約700種的蛋白質，其中的60%是*的膜蛋白，多于75%的蛋白質經過對在各種細胞組分中的蛋白質組成進行仔細的計算分析后，可以肯定地和一種特定的細胞器官起來。

過去，技術局限已經給這類研究放置了一個嚴重障礙。Mann根據自己的研究，認為在很大程度上決定數據質量的關鍵在于所使用的實驗設備。“我們使用的實驗設備是非常新的，”他說，“因此，我們能夠得到更為的實驗數據。” Emili表示贊同，“如果按照我自己的方式，質譜儀就應該像PCR一樣流行，每個實驗室將擁有一臺。我們現(xiàn)在顯得有些豪華、、、、、、因為擁有這樣的一臺儀器。”這三個研究者都認為，這是一個當今快速發(fā)展的領域。“我認為，目前是一個研究細胞器官蛋白質組學的激動時刻，” Lilley說。“有很多很多不同的生物學問題，需要像蛋白質在哪里、它們流通到哪里等這類知識來回答。這些迷亂在過去是被忽略的，因為我們那時候并沒有這些工具。”

編排性的細胞器官蛋白質組索引要求付出更多的努力，包括強有力的計算工具用來zui大化地開發(fā)這些數據的價值。Mann把這種工作看作是一個起點，以便回答有關細胞動力學的更多的有趣問題。“比如說，如果你知道了胰島素信號，那如何將信號導入到線粒體中呢？” 他推論說：“我認為，在這些功能方向中，將有更多的事情可做，而不僅僅是企圖建立一個目錄索引的問題。” Emili也將這種簡化論式的蛋白質組學的興旺發(fā)展，看作是在理解蛋白質組織和行為的過程中的一個重要步驟。“我認為，我們正要把它推進到下一個水平，”他說。“至于這一領域的未來走向，我認為，在5年中，我們不僅要檢測在各種器官、細胞類型和組織中蛋白質的水平，而且，我們也將知道，它們和誰有關系，我們將會有一些關于翻譯階段之后進行修飾的整體感覺。”