當前位置:北京百泰派克生物科技有限公司>>檢測技術服務>>蛋白分析>> 肽組學分析流程圖解:從樣本準備到數據解讀
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肽組學(Peptidomics)分析是一種系統性地研究生物體系中肽分子的技術,常用于研究信號肽、激素肽、降解產物等生物活性肽。肽組學分析流程是一個從樣本 → 肽識別 → 差異分析 → 功能解讀的系統路徑,其核心意義在于發現并理解體內具有功能性的肽分子及其生物學角色。系統性地識別、定量和解釋生物體中內源性肽分子,以揭示其生物功能、生理調控機制及疾病相關性,是jīngzhǔn醫學和系統生物學研究的重要工具。
一、肽組學分析的意義
1、生物活性肽的系統鑒定
(1)肽組學分析可識別內源性短肽(如激素、信號肽、抗菌肽等),這些肽具有重要的生物活性,往往不通過基因表達直接體現。
(2)有助于發現新的調節分子,揭示組織間信號交流或細胞內調控機制。
2、病理機制的探索
(1)通過比較健康組與疾病組樣本中的肽譜差異,可識別與疾病發生、發展相關的肽段。
(2)應用于癌癥、神經退行性疾病、代謝性疾病等研究,有助于挖掘疾病標志物和靶點。
3、生物標志物的發現
(1)肽分子穩定性較好,存在于多種體液中(血液、尿液、唾液等),適合作為非侵入性檢測的候選生物標志物。
(2)通過定量肽組學,識別疾病特異性差異表達肽,有助于早期診斷和療效監測。
4、衍生蛋白降解機制的研究
(1)許多肽是dànbáizhì降解的中間產物,肽譜變化反映了蛋白水解酶的活性狀態。
(2)可用于研究蛋白代謝通路、蛋白酶調控網絡等。
5、對dànbáizhì組學的補充
(1)肽組學更注重短肽層級的信息,能揭示傳統dànbáizhì組學中未能關注的小分子調控成分。
(2)特別適用于研究非翻譯蛋白產物、剪切產物、降解碎片等。
6、跨學科應用拓展
(1)與代謝組學、轉錄組學、蛋白組學聯合使用,能更全面地構建生物網絡圖譜。
(2)可在藥物開發、營養學、毒理學、jīngzhǔn醫療等領域提供支持。
二、樣本采集與前處理
1、目標:獲取高質量、代表性樣本,排除干擾物
2、常用樣本類型:組織(如癌組織)、細胞、血漿、細胞培養上清等
3、注意事項:
(1)采樣時間、溫度jīngquè控制,防止肽降解或降酶活性遺傳
(2)使用EDTA/蛋白酶抑制劑,快速離心、冷凍保存
三、蛋白/肽提取與純化
1、目標:將復雜樣本中的肽與蛋白高效提取并去除干擾成分
<p>2、通用方法:使用含SDS、尿素、鹽離子溶液進行裂解;隨后采用濾膜、凝膠或固相萃取手段(SPE、C18)除鹽、脫脂
3、解決挑戰:去除色素(如血清蛋白)、去除脂類,保證質譜信號清晰
四、酶切與肽段生成
1、目標:將大分子蛋白切割成適合質譜檢測的肽段
2、常用酶:yídànbáiméi(Trypsin)—特別適合生成帶賴氨酸或jīngānsuān結尾的肽段
3、條件優化:pH?≈?8.0、37?°C、12–16?h;防止非特異性切割
4、技術點提示:雙酶策略(聯合yídànbáiméi+Lys-C)可提高覆蓋度與重復性
五、肽段分離與液相色譜系統(LC)
1、目標:分離復雜肽混合物,提升后續質譜檢測信噪比
2、主流手段:反相液相色譜(RP-LC),常用C18柱;梯度洗脫方案,流速與梯度時間精細調控
3、可擴展技術:多維色譜(如強陽離子交換HX-LC+RP-LC)適用于非常復雜樣本
六、肽組學分析之質譜檢測(Mass Spectrometry)
1、目標:對分離后的肽段進行高分辨/高精度檢測
2、主流儀器類型:
(1)Orbitrap:高分辨率、高質量準確度,適合復雜樣本高通量分析
(2)Q-TOF:快速掃描速度,適合定性分析
(3)Ion Trap + 動態排除:增強靈敏度
3、檢測方式:
(1)DDA(Data-Dependent Acquisition):選擇強信號肽段實時碰撞(CID/HCD)破碎
(2)DIA(Data-Independent Acquisition):同時收集全譜段信號,適合定量分析
4、行業趨勢:越來越多研究趨向使用 DIA 和圖譜庫結合的定量策略,以提高復現性與覆蓋率。
七、數據處理與定量分析
1、目標:從質譜Raw數據中識別肽序列,進行相對/juéduì定量
2、工具匯總:
(1)Byonic/MaxQuant(DDA):肽段匹配、QC、FDR過濾
(2)Spectronaut/ScaffoldDIA(DIA):圖譜匹配、定量分析
(3)Perseus/RStudio:差異分析、可視化
3、關鍵參數:
(1)FDR ≤ 1?%,肽段長度 7–30 aa
(2)信號歸一化方法(iBAQ、LFQ、TMT、SILAC 等)
八、生物信息學解讀
1、目標:將差異表達肽轉換為生物學意義清晰的機制解釋
2、常用注釋系統:
(1)GO、KEGG、Reactome
(2)激活通路、蛋白-蛋白互作(PPI)、上游轉錄調控分析
(3)可視化工具:Cytoscape、R/Shiny等
九、肽組學分析流程圖示意
1、樣本準備
2、dànbáizhì提取
3、dànbáizhì預處理(去除高豐度蛋白、還原/烷基化等)
4、蛋白酶解(可選,若分析內源肽則跳過)
5、肽段富集(固相萃取、過濾、分子量切割等)
6、液相色譜(LC)分離
7、質譜分析(MS/MS)
8、原始數據獲取
9、數據庫搜索(匹配肽段,鑒定肽序列)
10、定量分析(標簽法/無標簽法)
11、生物信息學分析(GO/KEGG通路、聚類、網絡分析等)
12、數據解讀與生物學意義挖掘
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