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蛋白质谱最新视觉报道_蛋白质谱检测(2024年11月全程跟踪)

内容来源：麦吉窗影视所属栏目：热点更新日期：2024-11-27

蛋白质谱

乳酸化修饰：探索细胞中的新角色 𐟌𑊤𙳩…𘥌–（lactylation）是一种蛋白质翻译后修饰，通过乳酸与蛋白质的赖氨酸残基反应，形成乳酸化蛋白质。这种修饰在细胞中起着重要作用，特别是当乳酸以不同方式进入细胞时。让我们深入探索这种修饰的作用和影响。正常细胞系：基础对照 𐟌🊩斥…ˆ，我们有一个对照组，即正常细胞系，这些细胞没有经过任何乳酸处理，它们是我们实验的基准。外源性乳酸处理的细胞系：模拟高乳酸环境 𐟌᯸ 在外源性乳酸处理的细胞系中，我们直接在细胞培养基中添加乳酸，以模拟一个高乳酸环境。这种方法帮助我们了解外源性乳酸对细胞的影响。内源性乳酸刺激的细胞系：细胞自身的代谢变化 𐟌𑊥œ襆…源性乳酸刺激的细胞系中，我们通过激活乳酸合成途径来增加细胞内的乳酸产生。这可能涉及代谢途径的改变或特定酶的过表达，以观察这种变化对乳酸化水平的影响。免疫沉淀（IP）：捕捉乳酸化蛋白质 𐟔 使用特定的抗体（如针对乳酸化的赖氨酸残基的抗体）进行免疫沉淀，这样可以捕捉到乳酸化蛋白质，为后续的定量分析提供基础。定量分析：精确测量乳酸化水平 𐟓 通过质谱（MS）等技术对沉淀的乳酸化蛋白质进行定量分析，我们可以确定在不同处理条件下乳酸化水平的差异。这种方法允许我们精确地评估乳酸化程度。数据分析：比较与发现 𐟓Š 比较三种细胞系中乳酸化蛋白质的表达水平，我们可以评估外源性和内源性乳酸对乳酸化效应的影响。这种方法帮助我们理解乳酸化在不同条件下的变化。结论：乳酸化的重要性 𐟌Ÿ 根据定量结果，我们发现无论是外源性还是内源性乳酸的增加，都会加剧乳酸化效应。这种定量比较是关键，因为它允许我们评估乳酸化水平在不同条件下的变化，并确定乳酸化是否与特定的生物学过程或疾病状态相关。通过这种研究方法，我们可以进一步探索乳酸化在细胞功能和疾病发展中的作用，为未来的治疗策略提供潜在的靶点。

「brainnews超话」「健康登顶计划」 Cell: 发现早期预测蛋白！大规模AD患者脑脊液蛋白组学发现常染色体显性遗传AD的早期改变来源：brainnews 常染色体显性遗传阿尔茨海默症（Autosomal dominant Alzheimer’s disease, ADAD）主要由淀粉前体蛋白（Amyloid precursor protein）、presenilin-1（PSEN1) 以及presenilin-2 (PSEN2)等基因突变所致。尽管传统的AD脑脊液标志物（A2、总tau蛋白、以及磷酸化tau蛋白）在ADAD和sAD（sporadic Alzheimer’s disease，sAD）中均展现出了较高的诊断效能，然而，这些标志物的出现往往提示患者大脑已经发生了不可逆性损害，发掘ADAD的早期生物标志物是亟待解决的问题。蛋白质组学与传统的针对某一神经病理特征性标记物相比，可更全面的揭示疾病相关多种生物学标记物，同时也有助于发现新的潜在生物标记物。尽管已经有了一些AD的CSF蛋白质谱研究，然而，这些研究往往样本量较小，质谱检测到的蛋白有限，并且这些研究并未对质谱检测到的蛋白的预测价值进行探索。近日，来自华盛顿大学的Shen Yuanyuan 和Caelos Cruchaga等人在Cell 以Article形式在线发表题为“CSF proteomics identifies early changes in autosomal dominant Alzheimer’s disease”的研究。该研究对286名ADAD突变携带者（MCs）以及177名非携带者（NCs）的CSF进行了蛋白质组学分析，揭示了ADAD患者CSF的蛋白组学特点，同时，该研究开发了新的分析预测模型，该模型有助于更早期有效诊断AD。

【Science Signaling | 郑晓峰课组揭示USP1-ATF4-CD98hc调控ENKTL淋巴瘤患者耐药的新机制】北京大学生命科学学院郑晓峰课题组于2024年9月在Science Signaling期刊发表了题为“CD98hc promotes drug resistance in extranodal natural killer/T cell lymphoma through tumor cell–derived small extracellular vesicles”的研究论文。该项工作报道了ENKTL淋巴瘤细胞通过分泌含有CD98hc的外泌体来增强对化疗药物培门冬酶的抵抗能力，揭示ENKTL患者细胞耐药的一个新机制。结外自然杀伤/T细胞淋巴瘤（ENKTL）是属于非霍奇金淋巴瘤的一类恶性肿瘤亚型。培门冬酶（PEG-asp）是ENKTL治疗的常用药物，可通过抑制肿瘤细胞核酸和蛋白的生物合成最终导致肿瘤细胞死亡。但ENKTL患者仍表现出较高的耐药性和治疗后的肿瘤复发率。此外，在疾病进展和预后监测方面，现有的常规有创方法不能灵敏地检测出是否有微小肿瘤灶残留，无法及时跟踪患者的疾病进展和预后情况。因此，对ENKTL耐药分子机制的研究对疾病的治疗和延长患者寿命具有重要的意义。外泌体（sEVs）在体内细胞与微环境的物质交流和信号转导中发挥了极其重要的作用。肿瘤细胞分泌的sEVs携带有特定蛋白质，且蛋白质的含量在疾病发展的不同时期也存在动态变化，因此是用于监测和探究肿瘤发展机理的潜在生物标志物。我们从耐药ENKTL患者不同疾病进展阶段以及不同临床病理分型患者的血清样本中分离sEVs，并利用定量蛋白质谱等方法筛选并鉴定到CD98重链(CD98hc)蛋白，发现其在sEVs中的水平与ENKTL的耐药、进展和复发呈正相关。对其作用分子机制的研究发现，在面对化疗药物PEG-asp处理时，肿瘤细胞中USP1-ATF4-CD98hc调控轴上调CD98hc蛋白表达，CD98hc随sEVs进入肿瘤微环境中并被肿瘤细胞摄取，进而发挥促进肿瘤细胞增殖、侵袭的能力，并增强肿瘤细胞对PEG-asp的抵抗能力，最终导致ENKTL疾病的进展和耐药。对小鼠模型联合使用USP1抑制剂ML323和sEVs生成抑制剂GW4869能够增强PEG-asp对肿瘤的杀伤能力，此联合用药方案为临床耐药/复发患者的治疗提供新的靶点和思路。本研究表明，sEVs中的CD98hc蛋白可作为监测淋巴瘤进展和耐药的临床标志物，为靶向肿瘤来源的sEVs和sEVs中的CD98hc蛋白治疗ENKTL提供了理论依据。北京大学生命科学学院郑晓峰教授、北京大学第三医院血液科景红梅教授为本文共同通讯作者。北京大学生命科学学院已毕业博士生廖礼铭为本文第一作者。北京大学第三医院血液科杨萍博士、张伟龙博士，以及北京大学生命科学学院已毕业博士生于书玉对本文做出重要贡献。本研究得到基金委重点项目基金和蛋白质与植物基因研究国家重点实验室的资助和支持，并得到北京大学生命科学学院公共仪器中心和凤凰工程蛋白质平台的技术支持。原文链接：网页链接

二级质谱揭秘蛋白结合位点 𐟔 实验流程概览：在蛋白质与小分子的结合研究中，实验通常分为两组：蛋白组和蛋白-小分子组。两组样品在特定条件下孵育后，通过SDS-PAGE进行分离。之后，切胶并用胰酶将蛋白质消化成肽段，最后通过LC-MS进行检测。 𐟓Š MS数据解析：在MS检测中，如果小分子与某肽段共价结合，蛋白-小分子组的MS数据会比蛋白组多出小分子的质量。例如，如果小分子分子量为301，某肽段分子量为920，那么蛋白组会测到920，而蛋白-小分子组会测到1121（920+301）。这部分数据在文章中通常不显示。 𐟔 MS2定位突变位点：通过MS确定小分子结合的肽段后，可以利用MS2数据进一步解析具体共价结合到哪个氨基酸上。例如，图中的207-HEV……MVR-239是一段肽段，这段序列的断裂方式如图所示。在MS2质谱图中，按理说y4（502-1）+b29（1564-1）的质量数应等于b16（1732-1）+y17（949-1），但实际上并非如此，因为肽段断裂容易产生双电荷（2+）或三电荷（3+）。因此，y4单电荷（502-1）+b29双电荷（1564✖️2-2）应等于b16单电荷（1732-1）+y17双电荷（949✖️2-2）。 𐟎堨獵𛆨磦ž视频：第一个视频（小破站）有详细讲解如何进行样品检测，感兴趣的朋友可以观看，该视频为全英文。 𐟒젦좨🎨𜚊如果有任何疑问或需要指正的地方，欢迎大家留言讨论。

第一次线下听cell一作的讲座第一感觉，讲者好爱笑啊，是牛津毕业的同学都这么爱笑吗？能感觉到是真的在做了很多工作，中途还分享了一些蛋白质谱的小经验喜提一次宝贵提问机会，终于能简要完整的提出一个问题了希望讲者能顺利入职哈工大，之后有继续交流学习的机会

𐟧쨛‹白质检测的实验指南𐟔 𐟔즃𓨦检测蛋白质？跟着这个实验指南，轻松搞定！ 1️⃣ **样本准备**：首先，你需要收集并处理生物样本，比如细胞、组织或生物体液。 2️⃣ **蛋白质提取与纯化**：使用专业方法将蛋白质从样本中提取并纯化。 3️⃣ **蛋白质分离**：利用二维凝胶电泳（2-DE）或液相色谱（LC）等技术，将蛋白质进行有效分离。 4️⃣ **蛋白质消化**：胰蛋白酶（trypsin）将分离的蛋白质切割成肽段，为后续分析做准备。 5️⃣ **肽段分析**：质谱仪对肽段混合物进行精准分析，获取一级和二级质谱图。 6️⃣ **数据采集与库搜索**：质谱仪记录肽段的质荷比和强度，并使用质谱数据分析软件搜索数据库，匹配可能的肽段序列。 7️⃣ **蛋白质鉴定**：根据匹配的肽段序列，推断出对应的蛋白质，确保鉴定的准确性和可信度。 8️⃣ **结果评估与验证**：对匹配结果进行严格评估，包括肽段匹配的置信度评分和蛋白质的鉴定概率。必要时，使用靶向质谱技术进行验证。 9️⃣ **生物信息学分析**：对鉴定结果进行生物信息学分析，如蛋白质功能注释、通路分析等，更深入地了解蛋白质的功能和作用机制。 𐟔Ÿ **完成实验**：通过这一系列步骤，你可以成功检测并鉴定出蛋白质，为后续的生物学研究提供有力支持！𐟎‰

【Nature Communications | 陆剑课题组揭示密码子使用偏好性对翻译调控的影响】 2024年9月27日，北京大学生命科学学院陆剑课题组与合作者在Nature Communications发表题为“Genome-wide impact of codon usage bias on translation optimization in Drosophila melanogaster”的研究论文。针对密码子使用偏好性的翻译调控作用，研究选取黑腹果蝇作为模式生物，结合质谱、核糖体图谱等技术数据，系统揭示了真核生物中优化的密码子具有更高的翻译准确率和延伸速率这一现象，同时发现黑腹果蝇群体中从非优化的密码子向优化的密码子发生的同义突变受到广泛的正向选择，阐明了真核生物中密码子使用偏好性对翻译的调控和密码子优化的演化规律。 mRNA翻译是细胞内最重要的生理活动之一，其准确率和效率直接影响蛋白质的结构与功能。相比DNA复制与转录，翻译错误出现得更为频繁，在蛋白质合成过程中，每个氨基酸残基被错误地翻译成另一种氨基酸的概率约为10-3到10-4。翻译错误可能导致蛋白质错误折叠、功能丧失等问题。密码子使用偏好性（Codon usage bias，CUB）是指编码同一个氨基酸的同义密码子在基因组中的使用并非随机，而是具有偏好性。当然一般认为，优化的密码子（即高频使用的密码子）对应着更高的翻译效率，这可能是因为优化密码子对应的tRNA丰度较高，因此能够加快翻译延伸的速度。另一方面，优化的密码子可能具有更高的翻译准确率。早在1994年，Akashi提出假说，指出优化的密码子相较于其他密码子有更低的翻译错误率，即更少的错误。这一假说的理论基础是，自然选择可能偏好那些能够最小化翻译错误的密码子。然而，受技术手段限制，支撑该假说的实验证据始终不足，且缺乏系统性的梳理。此外，当前对密码子优化与蛋白质翻译效率及准确性三者之间的具体关系尚未达成共识。因此，亟需阐明密码子使用偏好性在基因组尺度上对真核生物翻译的综合影响。针对翻译准确率，研究使用质谱分析方法，对黑腹果蝇蛋白组中的翻译错误现象进行了刻画（图1），并基于密码子使用偏好性进一步探索了翻译错误位点的性质。研究发现，优化的和非优化的密码子在蛋白组中的不平衡取样（sampling imbalance）会对翻译错误的检测产生干扰，即：由于翻译错误的小概率性和非优化密码子的稀有性，有更多的非优化密码子实际未能被检测到有翻译错误现象。针对这一问题，研究采用了三种不同的方法，使用降采样和混合线性模型等方法计算了翻译错误率，并对其与密码子使用之间的关系进行了探究（图2）。三种方法得到一致的结果，即优化的密码子具有更低的翻译错误率。针对翻译效率，研究进一步基于黑腹果蝇核糖体图谱数据，在基因组尺度上比较了不同密码子之间的延伸速率。研究发现，优化的密码子普遍比非优化的密码子有更低的核糖体覆盖度，且优化的/非优化的密码子普遍在核糖体覆盖度最低/最高的位点富集。（图3）而更低的核糖体覆盖度则对应着更快的延伸速率。总而言之，研究表明了优化的密码子具有更高的翻译延伸速率这一规律在不同黑腹果蝇发育阶段/组织中是广泛适用的。至此，研究阐明：高优化程度的密码子在翻译过程中“又快又准”--具有更低的翻译错误率和更高的延伸速率。综上，本研究以黑腹果蝇为研究对象，通过质谱分析对翻译错误位点及其性质进行了刻画；在基因组尺度上系统揭示了真核生物物种中翻译准确率、翻译延伸速率与密码子使用偏好性的关系；并对自然选择与密码子优化之间的关系进行了探讨。该研究加深了在翻译调控的研究领域中对于密码子使用偏好性的理解；为针对翻译过程、翻译对细胞功能的影响及密码子适应与演化的关系等研究提供了基础；也为基因编辑、蛋白质设计与合成、药物开发等技术工作提供了理论指导。北京大学生命科学学院陆剑教授、中山大学杨建荣教授为该论文的共同通讯作者。北京大学生命科学学院已毕业博士生吴鑫凯、2021级本科生徐梦泽为该论文的共同第一作者。该工作得到了国家科技部、国家自然科学基金委、北京市自然科学基金委、北京大学生命科学学院启东创新基金等机构和项目的支持。论文链接：网页链接

线粒体研究新思路：多组学分析的突破线粒体研究一直是生物学领域的热点，尤其在自然基金的申报中，线粒体方向的项目数量一直名列前茅。2022年，医学部中标的线粒体项目多达491项，位列第三。尽管如此，线粒体领域仍有许多未知，例如数百个线粒体蛋白的功能尚未明确，许多人类线粒体疾病的致病突变也未找到相关基因或蛋白。多组学分析，包括蛋白组、代谢组等，是发现基因和药物功能的重要工具，也是解析线粒体蛋白功能和鉴定线粒体蛋白互作的关键方法。将多组学分析技术应用于线粒体蛋白研究，有助于明确人类线粒体疾病的致病突变基因，推动新的研究思路和内容的发现。今天分享一篇文章，介绍了一种基于质谱的多组学技术分析方法。该方法通过改进高通量定量质谱，应用于酿酒酵母中线粒体未知蛋白（MXP）的功能研究。具体来说，研究者使用CRISPR-Cas9系统敲除了核染色体中的线粒体蛋白编码基因，构建了203个敲除的HAP1细胞系，其中包括50个编码MXP以及66个编码功能被部分揭示的哨兵蛋白，后者大多与人类疾病有关。接下来，研究者对这些敲除细胞系进行了蛋白组、脂质组和代谢组学的检测，鉴定出8433种蛋白、3563种脂质和218种代谢物。利用这些数据，研究者建立了一个在线交互式MITOMICS资源，配备了直观的分析工具，用于探索所检测到的分子与线粒体蛋白功能间的关联。研究思路分析：首先，研究者聚焦于与众多疾病都有联系的线粒体，发现虽然线粒体与许多疾病的发生、发展息息相关，但数百种线粒体蛋白缺乏明确的功能，大约40%线粒体疾病的潜在遗传基础仍未解决。因此，研究者决定对线粒体蛋白质进行大规模的组学分析。在一切都是未知的情况下，如何发现思路呢？无疑是对相关物质进行组学分析，发现联系点后再逐步探索。于是，研究者大批量地进行组学分析，并构建了一个资源库来进行后续研究分析。通过这种方法，研究者不仅能够更好地理解线粒体的功能，还能为人类线粒体疾病的致病突变研究提供新的思路和方向。

丹尼索瓦人遗址：捕猎岩羊 𐟏ž️ 最新研究揭示了青藏高原东北部白石岩洞的丹尼索瓦人遗址，展示了这一古老人类群体的生活方式。白石岩洞位于海拔3280米的青藏高原，是丹尼索瓦人的家园，他们在这里留下了丰富的化石证据。 𐟔 遗址发掘：在白石岩洞的考古发掘中，发现了大量的石器和动物化石，这些证据表明丹尼索瓦人在约160,000年前至约45,000年前在这里生活。 𐟐‚ 动物资源利用：研究显示，丹尼索瓦人主要捕猎牛科动物，如岩羊、野牦牛和藏羚羊。洞穴中不同地层的动物遗骸表明，他们利用了多种动物资源。 𐟪“ 人类活动痕迹：骨骼上的切割和打击痕迹显示，丹尼索瓦人不仅利用动物的肉和骨髓，还使用骨头作为工具原料。这些痕迹表明他们在白石岩洞中积累了大量的动物遗骸。 𐟧젨›‹白质组学分析：通过质谱分析和蛋白质组学，研究确认了一块丹尼索瓦人的肋骨标本，这一发现进一步证实了他们在白石岩洞的存在。 𐟓Š 重要结论：这项研究通过动物考古学和蛋白质组学分析，揭示了丹尼索瓦人在青藏高原的生存策略和行为。研究表明，丹尼索瓦人能够适应多样的环境，并利用广泛的动物资源进行生存。

揭示circRNA编码肽在TNBC中的分子机制 circCAPG通常与miRNA、蛋白质相互作用。为了探索circCAPG是否通过与miRNA相互作用来抑制TNBC的进展，进行anti-AGO2（RIP）实验，结果显示下拉物中没有circCAPG富集（图1）。 circRNADb数据库预测和双荧光素酶基因报告实验显示circCAPG可能编码一个171个氨基酸的蛋白质。分别对突变体circCAPG-FLAG/-FLAG-IRES-mut/-FLAG-ATG-mut进行IP实验，下拉物Western blot显示，只有circCAPG-FLAG可以翻译成一个名为CAPG-171aa的多肽(图1D和E)。为了解CAPG-171aa调控TNBC进展的潜在分子机制，对CAPG-171aa进行IP实验，质谱检测其潜在的互作蛋白分子（图2A）。在大量的互作蛋白中，最终挑选9个蛋白进行IP-WB验证，且只有STK38能与TNBC细胞中的CAPG-171aa结合(图2B)。此外，STK38与母体CAPG无相互作用(图2C)。既往研究表明，STK38可以调节MYC蛋白的稳定性，并通过与SMURF1结合，促进MEKK2的泛素化和降解。通过使用anti-MEKK2进行IP分析，发现MEKK2可与STK38和SMURF1相互作用(图3A)。进一步anti-SMURF1 IP分析研究证明，OE-CAPG-171aa能降低STK38和SMURF1之间的相互作用(图3B)。此外，anti-MEKK2 IP分析还发现OE-CAPG-171aa降低MEKK2的泛素化，增加MEKK2蛋白水平(图3C)。相应的，MEKK2的泛素信号在circCAPG敲减的TNBC细胞株中增加(图3D)。后续功能回复实验，MEKK2 KD可以降低CAPG-171aa-OE TNBC细胞系的细胞增殖、迁移和侵袭能力，表明MEKK2是CAPG-171aa的下游伴侣。全文分享可查阅：【《Molecular Cancer》文献解读：利用IP/RIP技术揭示circRNA编码肽在TNBC中的分子机制】。 #科研#⠂ #分子机制#⠂ #RIP实验#⠣研究生日常#⠣文献阅读#

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