蛋白质组学质谱平台肽段可检测性预测研究进展.pdf

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1、第38卷分析化学(FENXIHUAXUE)评述与进展第2期2010年2月ChineseJournalofAnalyticalChemist~286～292DOI：10．3724／SP．J．1096．2010．00286蛋白质组学质谱平台肽段可检测性预测研究进展徐长明张纪阳刘辉孙汉昌朱云平谢红卫(国防科学技术大学机电工程与自动化学院，长沙410073)(蛋白质组学国家重点实验室，北京蛋白质组研究中心，军事医学科学院放射与辐射医学研究所，北京100850)摘要生物质谱是蛋白质组研究中的核心技术之一，可以实现大规模、高通量的蛋白质定性和定量分析。由于样品和实验过程自身的复杂性，质谱实验的重复性还存在

2、一些问题，肽段鉴定和定量结果有很大的随机性，肽段的质谱检测概率问题在蛋白质组研究中，特别是定量蛋白质组研究中备受关注。本文总结了影响肽段可检测性的重要因素，分析了已经提出的计算预测方法，并对其在实验研究中的应用进行了综述。关键词生物质谱；蛋白质组学；肽段可检测性；机器学习；评述1引言自20世纪90年代以来，蛋白质组学已经发展成为后基因组时代的研究热点_。它分析细胞、组织和体液内蛋白质组成、表达水平、定位与修饰，并从网络水平上研究蛋白质之间相互作用关系，进一步确定了特定条件下蛋白质功能和动态变化，最终在系统和整体水平上揭示蛋白质在生命过程中的动态活动规律。对于特定的蛋白质组而言，蛋白质在表达丰度

3、动态范围、物理化学性质等方面高度复杂，所以蛋白质组学研究需要高通量、高灵敏度的实验技术。研究需求推动了以生物质谱为代表的大规模蛋白质组实验技术的发展，质谱分析的分辨率、准确度、重复性、动态范围、通量等性能指标得到提高~5,61。可是，技术的进步并不能解决所有问题，如复杂的实验步骤导致数据处理困难。从可靠鉴定蛋白的酶切肽段在质谱数据中丢失和相同数量肽段信号强度相差几个数量级的事实可知，肽段可检测性是其中问题之一。许多研究发现，质谱分析各个中间环节都会影响肽段检测，当然更会影响质谱响应或者称为图谱信号强度和肽段真实丰度之间的关系-，。在生物质谱被大规模地应用于蛋白质组分析之初，很多研究者就已经注意

4、到了肽段鉴定的随机性和实验的可重复性问题。在LCQ质谱平台上，Liu等¨通过对酵母样品进行10次重复分析发现，实验重复6次以上，肽段鉴定结果才能达到特定实验条件下的饱和，从此，重复实验成为了研究者的一项共识。随后，还有其它研究小组对肽段的串联图谱鉴定的随机性进行了分析12]。Yates实验室利用合成肽段分析了肽段二级图谱信号的变化性，并指出这种变化性会对肽段的鉴定产生很大影响¨。在大规模的蛋白质组研究计划取得初步成果之后，例如人类血浆蛋白质组计划(Humanplasmaproteomeproject，HPPP)、人类脑蛋白质组计划(Humanbrainproteomeproject，HBPP)

5、分别于2005年和2006年公布了大规模表达谱分析的数据和结果’J，很多研究者更加注意到蛋白质的不同肽段在质谱分析中有不同的鉴定概率，也就是说在大规模鉴定中，不同肽段鉴定频率相差很远。由此，考虑了肽段的物理化学属性对其可检测性的影响，提出了基于非冗余图谱计数(Spectralcount)的emPAI定量指数。近年来，一些研究小组利用已有的实验数据，考察了肽段的各种物理化学性质与肽段可检测性之间的联系，并采用统计打分或机器学习方法建立了特定质谱平台上肽段可检测性的预测模型。例如Mallick等¨建立的典型酶切肽段预测模型，Fusaro等建立的高响应肽段预测模型，这些模型已经被开发成了工具，可以免

6、费使用。本文对这些研究工作进行了总结，从数据、肽段特征、预测模型类型以及应用等方面综述了这一问题。2009-05-22收稿；2009-08-03接受本文系国家重点基础研究发展计划(973)(Nos．2006CB910803，2006CB910706，2010CB912700)、国家高技术研究发展计划(863)(No．2006AA02A312)、国家科技重大专项(Nos．2008ZX10002-016，2009ZX09301-002)、国家自然科学基金(Nos．30800200，30621063)和蛋白质组学国家重点实验室课题(No．SKLP．Y200811)资助}E—mail：xhwei65@

7、Hotmail．com第2期徐长明等：蛋白质组学质谱平台肽段可检测性预测研究进展2872影响肽段可检测性的因素随着实验技术和数据算法的不断进步，质谱分析的每个环节都有不同的方法可供选择，例如电离有ESI和MALDI’等技术；质量分析器有离子阱(Iontrap，IT)、飞行时间(Timeofflight，TOF)、四级杆(Quadrupole)、傅里叶变换离子回旋共振(Fouriertransfor