美國(guó)系統(tǒng)生物學(xué)研究所(ISB)的資深研究員Ulrike Kusebauch博士在7月28日的《細(xì)胞》（Cell）雜志上發(fā)表研究報(bào)告，描述了與ISB、蘇黎世聯(lián)邦理工學(xué)院及其他一些研究機(jī)構(gòu)的科學(xué)家們合作開(kāi)發(fā)出人類(lèi)SRMAtlas的成果。

人類(lèi)SRMAtlas是靶向識(shí)別及可重復(fù)性定量預(yù)測(cè)人類(lèi)蛋白質(zhì)組中所有蛋白的一些高度特異性質(zhì)譜測(cè)定法的一個(gè)匯編目錄，包括針對(duì)許多剪接變異體、非同義突變和翻譯后修飾的檢測(cè)方法。研究人員采用稱作為選擇性反應(yīng)監(jiān)測(cè)的技術(shù)，利用166,174個(gè)已充分確定特征的化學(xué)合成水解肽段（roteotypic peptides）開(kāi)發(fā)出了這些檢測(cè)方法。

這一SRMAtlas資源在http://www.srmatlas。。ｏｒｇ免費(fèi)公開(kāi)提供，將讓一些重點(diǎn)、假設(shè)驅(qū)動(dòng)及大型蛋白質(zhì)組規(guī)模的研究獲益。由于在理論上現(xiàn)在可以鑒別和定量任何樣本中所有的蛋白質(zhì)，研究人員預(yù)計(jì)這一資源將會(huì)大大推動(dòng)基于蛋白質(zhì)的實(shí)驗(yàn)生物學(xué)來(lái)了解疾病轉(zhuǎn)變和健康軌跡。

能夠可靠、可重復(fù)性地檢測(cè)任何組織或細(xì)胞類(lèi)型中人類(lèi)蛋白質(zhì)組的所有蛋白，對(duì)于了解系統(tǒng)層次的特性和生理及疾病中一些特異的信號(hào)通路具有革命性意義。在美國(guó)系統(tǒng)生物學(xué)研究所Robert Moritz的實(shí)驗(yàn)室中，借助稱作為選擇性反應(yīng)監(jiān)測(cè)（SRM）的方法，一個(gè)合作項(xiàng)目生成并驗(yàn)證了一些高度特異性靶向蛋白質(zhì)組檢測(cè)法的一個(gè)匯編目錄，通過(guò)這一可廣泛獲取的、敏感及強(qiáng)大的靶向質(zhì)譜方法SRM，現(xiàn)在能夠量化20,277個(gè)注釋人類(lèi)蛋白質(zhì)中99.7%的蛋白。這一人類(lèi)SRMAtlas為確鑿地鑒別生物樣本中單獨(dú)的肽段提供了明確的檢測(cè)坐標(biāo)。

盡管2003年科學(xué)家們完成了人類(lèi)基因組計(jì)劃，構(gòu)建出了人類(lèi)所有基因的目錄，大多數(shù)的蛋白質(zhì)研究仍然將焦點(diǎn)放在繪制人類(lèi)基因組前探索的相當(dāng)小部分的蛋白質(zhì)上。為了超越這種停滯的蛋白質(zhì)基因組研究方法，需要開(kāi)發(fā)出針對(duì)幾乎所有人類(lèi)蛋白質(zhì)的高度特異性的檢測(cè)方法。利用諸如人類(lèi)SRMAtlas一類(lèi)的資源。測(cè)量所有蛋白質(zhì)的展望現(xiàn)在變成了現(xiàn)實(shí)?，F(xiàn)在人類(lèi)SRMAtlas提供了基于在一個(gè)統(tǒng)一、一致過(guò)程中開(kāi)發(fā)的SRM技術(shù)，針對(duì)人類(lèi)蛋白質(zhì)組幾乎所有蛋白的已經(jīng)驗(yàn)證的MS檢測(cè)法。這些檢測(cè)方法可迅速用于系統(tǒng)生物學(xué)和生物醫(yī)學(xué)研究中，以高度的敏感性和選擇性鑒別及定量所有人類(lèi)蛋白，導(dǎo)航全蛋白質(zhì)圖譜來(lái)了解它們的生物學(xué)功能。

個(gè)體化醫(yī)學(xué)將依賴于分子標(biāo)記來(lái)檢測(cè)健康狀態(tài)，提供鑒別健康軌跡中一些改變的信號(hào)，提供一開(kāi)始在臨床試驗(yàn)，隨后在臨床實(shí)踐中讓合適的患者匹配正確藥物的信息。這一人類(lèi)SRMAtlas計(jì)劃穩(wěn)固地將蛋白質(zhì)組學(xué)推到前沿，為蛋白質(zhì)組學(xué)在廣泛的癌癥登月計(jì)劃(Cancer Moonshot)發(fā)揮大作用提供了更多的當(dāng)藥。

通過(guò)在小鼠身上開(kāi)展大規(guī)模的蛋白質(zhì)組研究，科學(xué)家們獲得了有關(guān)脂肪和能量代謝紊亂分子背景的新知識(shí)。由蘇黎世聯(lián)邦理工學(xué)院Ruedi Aebersold教授領(lǐng)導(dǎo)的一個(gè)專(zhuān)攻蛋白質(zhì)組學(xué)的研究小組，與瑞士洛桑聯(lián)邦理工學(xué)院（EPFL）Johan Auwerx教授領(lǐng)導(dǎo)的專(zhuān)門(mén)研究線粒體生理學(xué)和肝臟疾病的課題組共同合作完成了這一開(kāi)創(chuàng)性的研究項(xiàng)目。他們的研究論文發(fā)布在2016年6月9日的Science雜志上。

對(duì)于血漿樣品的質(zhì)譜分析，一個(gè)重大挑戰(zhàn)是高豐度蛋白往往占據(jù)了主要信號(hào)，而掩蓋了人們感興趣的低豐度蛋白的信號(hào)，比如疾病的生物標(biāo)志物?？紤]到這個(gè)問(wèn)題，質(zhì)譜流程通常需要處理血漿樣品，在分析前去除豐度zui高的蛋白。復(fù)旦大學(xué)現(xiàn)代色譜分離分析實(shí)驗(yàn)室的研究人員設(shè)計(jì)出一種基于芯片的二維液相色譜系統(tǒng)，可在質(zhì)譜分析之前去除血漿樣品中的高豐度蛋白。這項(xiàng)成果發(fā)表在《Analytical Chemistry》上。

來(lái)自瑞士和荷蘭的科學(xué)家，對(duì)在22種不同生長(zhǎng)條件下大腸桿菌表達(dá)的蛋白質(zhì)，進(jìn)行了定量和定性分析。確定了超過(guò)2300個(gè)蛋白質(zhì)，其中一些處于每個(gè)細(xì)胞一個(gè)副本的平均水平。由此產(chǎn)生的數(shù)據(jù)集描述了細(xì)胞中大多數(shù)（> 90%）的蛋白質(zhì)量，對(duì)細(xì)胞生物學(xué)家來(lái)說(shuō)這將是一個(gè)寶藏。相關(guān)研究結(jié)果發(fā)表在2015年12月的《Nature Biotechnology》。

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