CN108956791A - 一种大规模筛选蛋白质生物标志物的方法 - Google Patents

一种大规模筛选蛋白质生物标志物的方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种大规模筛选蛋白质生物标志物的方法，筛选方法包括（1）将生物组织对照样本和参考样本（病理样本）匀浆、裂解；（2）将裂解液进行酶解、除盐等操作；（3）用LC‑MS/MS液质联用的方式进行蛋白质鉴定；（4）通过比较质谱分析次数或质谱峰强度，分析样品蛋白的丰度变化，以MS1为基础，计算每个肽段的信号强度在LC‑MS上的积分，以MS2的鉴定结果为定量基础，大规模对数据进行修正；（5）通过修正的数据分析结果筛选出显著上调或下调的蛋白质生物标志物。本发明操作不需用昂贵的标记试剂，成本低廉，一次筛选数量多，筛选结果准确。

Description

一种大规模筛选蛋白质生物标志物的方法
技术领域
本发明属于分子生物学领域，具体涉及一种利用蛋白质组学定量技术大规模筛选蛋白质生物标志物的方法。
背景技术
生物标志物（Biomarker）是指可以标记系统、器官、组织、细胞及亚细胞结构或功能的改变或可能发生的改变的生化指标，具有非常广泛的用途。生物标志物可用于疾病诊断、判断疾病分期或者用来评价新药或新疗法在目标人群中的安全性及有效性。
对于疾病研究，生物标志物一般是指可供客观测定和评价的一个普通生理或病理或治疗过程中的某种特征性的生化指标，通过对它的测定可以获知机体当前所处的生物学过程中的进程。 检查一种疾病特异性 的生物标志物，对于疾病的鉴定、早期诊断及预防、治疗过程中的监控可能起到帮助作用。寻找和发现有价值的生物标志物已经成为目前研究的一个重要热点。生物标志物是生物体受到严重损害之前，在不同生物学水平（分子、细胞、个体等）上因受环境污染物 影响而异常化的信号指标。它可以对严重毒性伤害提供早期警报。这种信号指标可以是细胞分子结构和功能的变化、可以是某一生化代谢 过程的变化或生成异常的代谢产物或其含量，可以是某一生理 活动或某一生理活性物质的异常表现，可以是个体表现出的异常现象，可以是种群或群落的异常变化，可以是生态系统 的异常变化。
从功能上一般分为：接触（暴露）生物标志物（biomarker of exposure），效应生物标志物（biomarker of effect），敏感性生物标志物（biomarker of susceptibility）
生物标志物可以阐明各种污染物的作用机理，确定各种污染物与生物体之间已发生的相互作用，并与生态学效应相联系，从而制定研究解决环境问题的方案 (如种群水平的下降等)。生物标志物研究的主要目的是为了改善总体人群的健康状况，并降低罹患以下疾病的风险：如身体机能及消化系统疾病、免疫系统及神经系统功能障碍、动脉粥样硬化、肥胖症、糖尿病、癌症以及骨质疏松症。此外，标志物还可以用于流行病学或毒理学研究，以判断生物是否暴露于某些环境因素中（如有毒化学品、微生物等）。
研究不同生理病理条件下组织内蛋白质的表达水平的变化是比较蛋白质组学的核心内容。要揭示上述动态过程往往需要进行多个样本的同步比较分析。近年来，在体内和体外稳定同位素标记基础上，用多维相色谱分离多肽，进而用串联质谱进行相对定量的分析方法已成为高通量比较蛋白质组研究的主要手段之一。蛋白质定量，作为后基因组时代的一个非常重要的领域，在生物系统及疾病和医疗领域起到了非常重要的作用。研究和分析差异蛋白则在阐明医药分子、药物靶标筛选及发现和验证蛋白生物标记物等领域起到了重要的一环。除了传统的2D-PAGE鉴定差异蛋白以外，近些年来，质谱技术已经日新月异，成为了蛋白相对和绝对定量的关键手段。其中研究蛋白相对和绝对定量的常用质谱分析技术是同位素标记，包括如SILAC、iTRAQ。
1.iTRAQ的定量蛋白质组学分析
iTRAQ（isobaric tags for relative and absolute quantitation）技术是由美国ABSeiex公司研发的一种多肽体外标记技术。该技术采用多达8种稳定同位素标签，通过特异性标记多肽的氨基基团，然后进行串联质谱分析，可同时比较多达8种不同样品中蛋白质的相对含量。
2. SILAC的定量蛋白质组学分析
SILAC即细胞培养条件下稳定同位素标记技术（Stable isotope labeling withamino acids in cell culture, SILAC），其基本原理是采用轻、重稳定同位素标记的赖氨酸/精氨酸进行细胞培养，细胞经传代培养6代后，细胞97%以上的蛋白质将被轻、重稳定同位素标记。等量混合标记稳定同位素标记的蛋白质，酶解后，进行质谱分析。SILAC标记技术是体内标记技术，且不影响细胞的功能，灵敏度高，广泛应用于比较蛋白质组学研究中。
上述方法用于生物分子标注物筛选时，存在成本高，动态范围小、一致性差等缺点。
发明内容
本发明的目的是为了克服上述现有技术存在缺陷而提供一种大规模筛选蛋白质生物标志物的方法。具体方法包括（1）将生物组织对照样本和参考样本（病理样本）匀浆、裂解；（2）将裂解液进行酶解、除盐操作；（3）用LC-MS/MS液质联用的方式进行蛋白质鉴定；（4）通过比较质谱分析次数或质谱峰强度，分析样品蛋白质的丰度变化，以MS1为基础，计算每个肽段的信号强度在LC-MS上的积分，以MS2的鉴定结果为定量基础，大规模对数据进行修正；（5）通过修正的数据分析结果筛选出显著上调或下调的蛋白质生物标志物。
Label-free 样本无需标记，直接采用液质联用技术对蛋白质酶解肽段进行质谱分析，通过比较质谱信号强度（以肽段的色谱峰积分面积为基础，通过比较不同样品中对应蛋白酶解后多肽的色谱峰面积来相对定量）和谱图计数（以肽段被质谱检测到的次数即肽段二级图谱匹配数），来分析不同来源样本蛋白量的变化。与其他技术相比，本发明优势就在于样本蛋白质不需要昂贵的同位素标签进行标记，所需样品总量少，且不受样品数量的限制，可以大规模筛选。
优选地，步骤(1)将所述对照样本和参考样本混合，不需用同位素或其他标签进行任何体内或体外标记。
优选地，使用LS-MS/MS液质联用的方式以达到大规模筛选蛋白质生物标志物的目的。
优选地，LC-MS/MS质谱采用label free定量方法。
优选地，label free定量方法以MS1和MS2质谱数据为基础进行数据分析。
本发明中生物组织样本包括正常组织样本和病理组织样本。
本发明中样品混合物经预处理后，通过LC-MS/MS液质联用方式进行二级质谱，得到离子数据，并利用Label Free对质谱数据进行分析，得到显著上调和下调的蛋白质分子标志物。
本发明中，待筛选蛋白质标志物为对照样本和筛选样本的混合物。
本发明突破了目前单一或少量的筛选方式，本发明操作不需用昂贵的标记试剂，成本低廉，一次筛选数量多，筛选结果准确。
附图说明
为了更清楚地说明本发明专利的技术方案，下面将对技术的技术路线以附图的形式作简单地介绍。
图1为利用蛋白质定量技术大规模筛选蛋白质生物标志物的方法的路线图。
具体实施方式
展示一下实例来具体说明发明的某些实施例，且不应解释为限制本发明的范围。对本发明公开的内容可以同时从材料、方法和反应条件进行改进，所有这些改进，均应落入本发明的的精神和范围之内。
实施例1：
取小鼠肝脏组织对照样本4g及病理样本4g切割成块，并转移到匀浆器中。在预冷的裂解缓冲液中加PMSF/异丙醇储备液（2mL)。迅速将2mL预冷的裂解缓冲液加入匀浆器中，冰浴条件下充分研磨。将组织研磨液转移到1.5mL的离心管中，于4℃离心（14000rpm,10min)。离心完毕吸取上清液转移至一新的1.5mL离心管中，即为组织蛋白粗提取液。所获蛋白质提取液可保存于-20℃用于后续实验备用。
取上述蛋白质提取液用点样仪点样并分别固定在96孔板中反应1小时。将板用含有脱脂奶的溶液封闭，防止无亲和性的物质粘到芯片上。将孔板中的物质取出，用玻璃棒碎胶，用缓冲液（0.25%溴酚蓝溶液：0.25%二甲苯青FF：40%蔗糖水溶液=15:15:70）溶解，缓冲液浸泡过夜，离心后取上清液浓缩，将浓缩液用超声波辅助酶解15s，将酶解液用0.45μm滤膜过滤，滤液利用LC-MS/MS质谱方式分析。
其中液相色谱条件为：
色谱柱：MONO-Q柱；
进样量：10μL；
流动相A为：10mmol/L的NaOH，流动相B为：10mmol/L的NaOH+1.8mol/L的NaCl；
梯度为：0-5min，0%B,5-23min，0-80%B,23-25min，100%B;流速：0.2mL/min；
检测波长：UV230nm检测。
质谱采集系统为5600Q-TOF质谱仪（美国Applied Biosystems 公司），扫描采用数据依赖模式：进行一个全扫描（扫描范围m/z350-1500），选择最强的50个母离子进行二级扫描（信号阈值为150cps）；电喷雾电压2300V，正离子模式；经400min采集分析。
质谱测定参数设置如下：质荷比范围：400-5000，步长（step size)：0.25，扫描时间：6s，低OR 电压：35V，高OR电压：100V。其它参数设置均按照PPG校正仪器后的参数设置。
串联质谱分析以此出现的蛋白质复合物的数据，分析显示有5种不同的蛋白质复合物发生显著上调或下调，抗胰蛋白酶、铜兰蛋白、纤维蛋白原、血浆脂蛋白、Y-珠蛋白。
抗胰蛋白酶：
HRMS-EI (70 eV) m/z calcd for C13H12N3S [M+H]+ 242.0752，252.3，354.2，369.3，546.3，552.6，1301.21 found 242.0752，252.3，354.2，369.3，546.3，552.6，1301.21。
序列为SETAPPAAAPPAEKAPVKKKAGGPPPRKASGPPKASELITKAVASKEPS；见SEQ ID NO：1。
铜兰蛋白：
HRMS-EI (70 eV) m/z [M+H]+ 230.1657, 223.62，336.521，554.12，625.3，1524.56found 230.1654，223.62，336.521，554.12，625.3，1524.56。
序列为：SGRGKQGGKARALALTRSSRAGQFVRRLASGTKA；见SEQ ID NO：2。
纤维蛋白酶：
HRMS-EI (70 eV) m/z [M+H]+ 280.0449，296.2136，356.223，332.1563，546.3，658.965 found 280.0454, 296.2136，356.223，332.1563，546.3，658.965。
序列为：
ARTKQTARKSTGGKAQQKQLATKATGGVKKRPGTVALREIIRYQELLIRKPF；见SEQ ID NO：3。
血浆脂蛋白：
HRMS-EI (70 eV) m/z [M+H]+ 270.1218，398.6325，568.324，854.2354，889.6538found 270.1219，270.1218，398.6325，568.324，854.2354，889.6538。
序列为：SGPGLGGLGGLGGALRRLVBRLMTKARRGGVKRI；见SEQ ID NO：4。
Y-珠蛋白
HRMS-EI (70 eV) m/z [M+H]+ 370.3318，526.965，598.2561，867.2564，965.5562.found370.3318，526.965，598.2561，867.2564，965.5562。
序列为：AGGGLGQQLGGKQGALRRATTGQQKARRGGVKRI；见SEQ ID NO：5。
实施例 2：
取小鼠脾脏组织对照样本4g及病理组织4g置于4ml蛋白质裂解液A中（10mmol/LMgCl2，1mmol/LKCl，1mmol/L苯四基磺酰氟，1mmol/L二硫苏糖醇），匀浆直至肉眼看不见颗粒，再加入3mmol/L蔗糖数滴混匀，10000r/min4℃离心30min后，弃上清。将沉淀溶于3-5倍的蛋白质裂解液（0.5mol/LKCl）中混匀，10000r /min4℃离心30min后，取上清液-80℃保存，备用。
取上述蛋白质提取液用点样仪点样并分别固定在96孔板中反应1小时。将板用含有脱脂奶的溶液封闭，防止无亲和性的物质粘到芯片上。将孔板中的物质取出，用玻璃棒碎胶，用缓冲液（0.3%溴酚蓝溶液：0.3%二甲苯青FF：40%蔗糖水溶液=25:15:60）溶解，缓冲液浸泡过夜，离心后取上清液浓缩，将浓缩液用超声波辅助酶解15s，将酶解液用0.45μm滤膜过滤，滤液利用LC-MS/MS质谱方式分析。
其中液相色谱条件为：
色谱柱：MONO-Q柱；
进样量：10μL；
流动相A为：10mmol/L的NaOH，流动相B为：10mmol/L的NaOH+1.8mol/L的NaCl；
梯度为：0-8min，0%B,5-25min，0-80%B,25-35min，100%B，35-40min;流速：0.2mL/min；
检测波长：UV230nm检测。
质谱采集系统为5600Q-TOF质谱仪（美国Applied Biosystems 公司），扫描采用数据依赖模式：进行一个全扫描（扫描范围m/z350-1500），选择最强的50个母离子进行二级扫描（信号阈值为150cps）；电喷雾电压2300V，正离子模式；经400min采集分析。
质谱测定参数设置如下：质荷比范围：400-5000，步长（step size)：0.25，扫描时间：6s，低OR 电压：35V，高OR电压：100V。其它参数设置均按照PPG校正仪器后的参数设置。
串联质谱分析以此出现的蛋白质复合物的数据，分析显示有4种不同的蛋白质分子含量发生明显上调或下调，分别为抗胰蛋白酶、纤维蛋白，骨形成蛋白、酪蛋白。
抗胰蛋白酶：
HRMS-EI (70 eV) m/z calcd for C13H12N3S [M+H]+ 242.0752，252.3，354.2，369.3，546.3，552.6，1301.21 found 242.0752，252.3，354.2，369.3，546.3，552.6，1301.21。
序列为SETAPPAAAPPAEKAPVKKKAGGPPPRKASGPPKASELITKAVASKEPS；见SEQ ID NO：1。
纤维蛋白：
HRMS-EI (70 eV) m/z [M+H]+ 280.0449，296.2136，356.223，332.1563，546.3，658.965 ，1301.321。found 280.0454, 296.2136，356.223，332.1563，546.3，658.965，1301.321。
序列为：
ARTKQTARKSTGGKAQQKQLATKATGGVKKRPGTVALREIIRYQELLIRKPF；见SEQ ID NO：6。
骨形成蛋白：
HRMS-EI (70 eV) m/z [M+H]+ 392.1218，498.6325，638.324，854.2354，989.6538
found 392.1218，498.6325，638.324，854.2354，989.6538。
序列为：SGPAKGLSDLGGLGGAVKRLVBRLMTKARRGGVKRI ；见SEQ ID NO：7。
酪蛋白：
HRMS-EI (70 eV) m/z [M+H]+372.1218，459.6325，638.324，921.2354，978.6538
found 372.1218，459.6325，638.324，921.2354，978.6538。
序列为：AGPGGLSDLAKLGGAVARLVBRLVKATKARI；见SEQ ID NO：8。
综上所述，本发明突破了目前单一或少量的筛选方式，本发明操作不需用昂贵的标记试剂，成本低廉，一次筛选数量多，筛选结果准确。
虽然已经针对具体特征对本发明作了详细描述，然而本领域技术人员明显可知，该描述仅是优选的实施方式，并不限制本发明的范围，因此，本发明的实质范围将通过所附权利要求及其等同体来限定。
SEQUENCE LISTING
<110> 湖北普罗金科技有限公司
<120> 一种大规模筛选蛋白质生物标志物的方法
<130>
<160> 8
<170> PatentIn version 3.3
<210> 1
<211> 49
<212> PRT
<213> 抗胰蛋白酶
<400> 1
Ser Glu Thr Ala Pro Pro Ala Ala Ala Pro Pro Ala Glu Lys Ala Pro
1 5 10 15
Val Lys Lys Lys Ala Gly Gly Pro Pro Pro Arg Lys Ala Ser Gly Pro
20 25 30
Pro Lys Ala Ser Glu Leu Ile Thr Lys Ala Val Ala Ser Lys Glu Pro
35 40 45
Ser
<210> 2
<211> 34
<212> PRT
<213> 铜兰蛋白
<400> 2
Ser Gly Arg Gly Lys Gln Gly Gly Lys Ala Arg Ala Leu Ala Leu Thr
1 5 10 15
Arg Ser Ser Arg Ala Gly Gln Phe Val Arg Arg Leu Ala Ser Gly Thr
20 25 30
Lys Ala
<210> 3
<211> 52
<212> PRT
<213> 纤维蛋白酶
<400> 3
Ala Arg Thr Lys Gln Thr Ala Arg Lys Ser Thr Gly Gly Lys Ala Gln
1 5 10 15
Gln Lys Gln Leu Ala Thr Lys Ala Thr Gly Gly Val Lys Lys Arg Pro
20 25 30
Gly Thr Val Ala Leu Arg Glu Ile Ile Arg Tyr Gln Glu Leu Leu Ile
35 40 45
Arg Lys Pro Phe
50
<210> 4
<211> 34
<212> PRT
<213> 血浆脂蛋白
<400> 4
Ser Gly Pro Gly Leu Gly Gly Leu Gly Gly Leu Gly Gly Ala Leu Arg
1 5 10 15
Arg Leu Val Asx Arg Leu Met Thr Lys Ala Arg Arg Gly Gly Val Lys
20 25 30
Arg Ile
<210> 5
<211> 34
<212> PRT
<213> Y-珠蛋白
<400> 5
Ala Gly Gly Gly Leu Gly Gln Gln Leu Gly Gly Lys Gln Gly Ala Leu
1 5 10 15
Arg Arg Ala Thr Thr Gly Gln Gln Lys Ala Arg Arg Gly Gly Val Lys
20 25 30
Arg Ile
<210> 6
<211> 52
<212> PRT
<213> 纤维蛋白
<400> 6
Ala Arg Thr Lys Gln Thr Ala Arg Lys Ser Thr Gly Gly Lys Ala Gln
1 5 10 15
Gln Lys Gln Leu Ala Thr Lys Ala Thr Gly Gly Val Lys Lys Arg Pro
20 25 30
Gly Thr Val Ala Leu Arg Glu Ile Ile Arg Tyr Gln Glu Leu Leu Ile
35 40 45
Arg Lys Pro Phe
50
<210> 7
<211> 36
<212> PRT
<213> 骨形成蛋白
<400> 7
Ser Gly Pro Ala Lys Gly Leu Ser Asp Leu Gly Gly Leu Gly Gly Ala
1 5 10 15
Val Lys Arg Leu Val Asx Arg Leu Met Thr Lys Ala Arg Arg Gly Gly
20 25 30
Val Lys Arg Ile
35
<210> 8
<211> 31
<212> PRT
<213> 酪蛋白
<400> 8
Ala Gly Pro Gly Gly Leu Ser Asp Leu Ala Lys Leu Gly Gly Ala Val
1 5 10 15
Ala Arg Leu Val Asx Arg Leu Val Lys Ala Thr Lys Ala Arg Ile
20 25 30

Claims (5)

1.一种大规模筛选蛋白质生物标志物方法，所述方法包括（1）将生物组织对照样本和参考样本匀浆、裂解；（2）将裂解液进行酶解、除盐操作；（3）用LC-MS/MS液质联用的方式进行蛋白质鉴定；（4）通过比较质谱分析次数或质谱峰强度，分析样品蛋白质的丰度变化，以MS1为基础，计算每个肽段的信号强度在LC-MS上的积分，以MS2的鉴定结果为定量基础，大规模对数据进行修正；（5）通过修正的数据分析结果筛选出显著上调或下调的蛋白质生物标志物。
2.根据权利要求1所述的一种大规模筛选蛋白质生物标志物的方法，其特征在于步骤(1)将所述对照样本和参考样本混合，不需用同位素或其他标签进行任何体内或体外标记。
3.根据权利要求 1 所述的一种大规模筛选蛋白质生物标志物的方法，其特征在于使用LS-MS/MS液质联用的方式以达到大规模筛选蛋白质生物标志物的目的。
4.根据权利要求3所述的一种大规模筛选蛋白质生物标志物的方法，其特征在于LC-MS/MS质谱采用label free定量方法。
5.根据权利要求4所述的一种大规模筛选蛋白质生物标志物的方法，其特征在于labelfree定量方法以MS1和MS2质谱数据为基础进行数据分析。
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN117607462A (zh) * 2024-01-19 2024-02-27 天津医科大学眼科医院 生物标志物在制备诊断后巩膜炎的产品中的应用

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104792894A (zh) * 2015-04-21 2015-07-22 首都医科大学附属北京儿童医院 儿童活动性结核病蛋白特征谱及其构建方法
CN105588909A (zh) * 2015-12-15 2016-05-18 中国肉类食品综合研究中心 基于液相色谱串联质谱技术测定多种动物源性肉类的方法
US20160195537A1 (en) * 2013-09-06 2016-07-07 Leibniz-Institut Für Analytische Wissenschaften - Isas - E.V. Biomarkers for cholangiocellular carcinoma (ccc)

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20160195537A1 (en) * 2013-09-06 2016-07-07 Leibniz-Institut Für Analytische Wissenschaften - Isas - E.V. Biomarkers for cholangiocellular carcinoma (ccc)
CN104792894A (zh) * 2015-04-21 2015-07-22 首都医科大学附属北京儿童医院 儿童活动性结核病蛋白特征谱及其构建方法
CN105588909A (zh) * 2015-12-15 2016-05-18 中国肉类食品综合研究中心 基于液相色谱串联质谱技术测定多种动物源性肉类的方法

Non-Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
DADONG GUO 等: "Proteomic analysis of rat plasma with experimental autoimmuneuveitis based on label-free liquid chromatography–tandem massspectrometry (LC–MS/MS)", 《JOURNAL OF CHROMATOGRAPHY B》 *
FANCY奇奇喵: "定量蛋白组学之label free技术", 《新浪博客HTTP://BLOG.SINA.CN/DPOOL/BLOG/S/BLOG_165162DE60102XDEL.HTML》 *
代鹏: "胃癌差异蛋白的无标记定量蛋白质组学研究", 《中国博士学位论文全文数据库 医药卫生科技辑》 *
周晓英: "应用非标记定量蛋白质组学技术筛选基质小泡矿化相关蛋白", 《中国优秀硕士论文全文数据 医药卫生科技辑》 *
张霞: "结核性胸腔积液与恶性胸腔积液的比较蛋白质组学研究", 《中国博士学位论文全文数据库 医药卫生科技辑》 *
钱君 等: "《同济二附中理工特色校本教材丛书 基因探秘》", 31 May 2016 *

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN117607462A (zh) * 2024-01-19 2024-02-27 天津医科大学眼科医院 生物标志物在制备诊断后巩膜炎的产品中的应用
CN117607462B (zh) * 2024-01-19 2024-04-05 天津医科大学眼科医院 生物标志物在制备诊断后巩膜炎的产品中的应用

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