Войти
Роботизированное приготовление MALDI масс-спектрометрия образцов на носителе образца Proteomics - крупномасштабное исследование белков. Белки - жизненно важные части живых организмов, выполняющие множество функций. протеом - это полный набор белков, которые продуцируются или модифицируются организмом или системой. Протеомика позволила идентифицировать постоянно увеличивающееся количество белка. Это зависит от времени и различных требований или стрессов, которым подвергается клетка или организм. Протеомика - это междисциплинарная область, которая извлекла большую пользу из генетической информации различных геномных проектов, включая Проект генома человека. Он охватывает исследование протеомов от общего уровня состава, структуры и активности белков. Это важный компонент функциональной геномики.
Протеомика обычно относится к крупномасштабному экспериментальному анализу белков и протеомов, но часто используется специально для обозначения очистки белка и массы спектрометрия.
Первые исследования белков, которые можно рассматривать как протеомику, начались в 1975 году, после внедрения двумерного геля и картирования белков бактерии Escherichia coli.
Слово протеом - это портманто белка и генома, и был придуман Марком Уилкинсом в 1994, когда он был доктором философии. студент Университета Маккуори. Университет Маккуори также основал первую специализированную лабораторию протеомики в 1995 году.
После геномики и транскриптомика, протеомика - следующий шаг в изучении биологических систем. Это сложнее, чем геномика, потому что геном организма более или менее постоянен, тогда как протеомы различаются от клетки к клетке и время от времени. Разные гены экспрессируются в разных типах клеток, что означает, что необходимо идентифицировать даже базовый набор белков, которые продуцируются в клетке.
В прошлом это явление оценивали с помощью анализа РНК, но было обнаружено, что у него отсутствует корреляция с содержанием белка. Теперь известно, что мРНК не всегда транслируется в белок, и количество белка, продуцируемого для данного количества мРНК, зависит от гена, из которого она транскрибируется, и от текущего физиологического состояния клетки. Протеомика подтверждает присутствие белка и обеспечивает прямую оценку его количества.
Не только трансляция с мРНК вызывает различия, но многие белки также подвергаются широкому разнообразию химических модификаций после трансляции. Наиболее распространенные и широко изученные посттрансляционные модификации включают фосфорилирование и гликозилирование. Многие из этих посттрансляционных модификаций имеют решающее значение для функции белка.
Одной из таких модификаций является фосфорилирование, которое происходит со многими ферментами и структурными белками в процессе передачи сигналов клетки. Добавление фосфата к определенным аминокислотам - чаще всего серин и треонин, опосредованным серин-треониновыми киназами или, реже, тирозином опосредовано тирозин киназами - заставляет белок становиться мишенью для связывания или взаимодействия с отдельным набором других белков, которые распознают фосфорилированный домен.
Поскольку фосфорилирование белков является одной из наиболее изученных модификаций белков, многие «протеомные» усилия направлены на определение набора фосфорилированных белков в конкретной клетке или типе ткани при определенных обстоятельствах. Это предупреждает ученого о сигнальных путях, которые могут быть активными в этом случае.
Убиквитин представляет собой небольшой белок, который может быть прикреплен к определенным белковым субстратам с помощью ферментов, называемых убиквитинлигазами E3. Определение того, какие белки являются полиубиквитинированными, помогает понять, как регулируются белковые пути. Таким образом, это дополнительное законное «протеомное» исследование. Точно так же, как только исследователь определяет, какие субстраты убиквитинируются каждой лигазой, полезно определить набор лигаз, экспрессируемых в конкретном типе клеток.
Помимо фосфорилирования и убиквитинирования белки могут подвергаться (среди прочего) метилированию, ацетилирование, гликозилирование, окисление и нитрозилирование. Некоторые белки претерпевают все эти модификации, часто в зависимых от времени комбинациях. Это иллюстрирует потенциальную сложность изучения структуры и функции белков.
Клетка может производить разные наборы белков в разное время или в разных условиях, например, во время развития, клеточного дифференцировка, клеточный цикл или канцерогенез. Как уже упоминалось, дальнейшее увеличение сложности протеома приводит к тому, что большинство белков способны претерпевать широкий спектр посттрансляционных модификаций.
Следовательно, «протеомное» исследование может очень быстро стать сложным, даже если тема исследования ограничена. В более амбициозных условиях, например, когда ищется биомаркер для определенного подтипа рака, ученый-протеомик может решить изучить несколько образцов сыворотки крови от нескольких больных раком, чтобы минимизировать мешающие факторы и учесть экспериментальный шум. Таким образом, иногда необходимы сложные экспериментальные планы, чтобы учесть динамическую сложность протеома.
Протеомика дает иной уровень понимания, чем геномика, по многим причинам:
Воспроизводимость. Одним из основных факторов, влияющих на воспроизводимость в протеомных экспериментах, является одновременное элюирование гораздо большего количества пептидов, чем могут измерить масс-спектрометры. Это вызывает стохастические различия между экспериментами из-за зависящего от данных получения триптических пептидов. Хотя ранние крупномасштабные анализы протеомики дробовика показали значительную вариабельность между лабораториями, предположительно отчасти из-за технических и экспериментальных различий между лабораториями, воспроизводимость была улучшена в более поздних масс-спектрометрических анализах, особенно на уровне белка и с использованием масс-спектрометров Orbitrap. Примечательно, что нацеленная протеомика демонстрирует повышенную воспроизводимость и повторяемость по сравнению с методами дробовика, хотя и за счет плотности данных и эффективности.
В протеомике есть несколько методов изучения белков. Как правило, белки могут быть обнаружены с помощью либо антител (иммуноанализы), либо масс-спектрометрии. Если анализируется сложный биологический образец, либо в количественном дот-блот-анализе (QDB) необходимо использовать очень специфические антитела, либо перед этапом обнаружения необходимо использовать биохимическое разделение, так как в образце слишком много аналитов для выполнения. точное обнаружение и количественная оценка.
Антитела к определенным белкам или к их модифицированным формам использовались в биохимии и клеточной биологии исследования. Это одни из самых распространенных инструментов, используемых сегодня молекулярными биологами. Существует несколько конкретных методов и протоколов, в которых для обнаружения белков используются антитела. Иммуноферментный анализ (ELISA) десятилетиями использовался для обнаружения и количественного измерения белков в образцах. вестерн-блот может использоваться для обнаружения и количественной оценки отдельных белков, где на начальном этапе сложная смесь белков разделяется с помощью SDS-PAGE, а затем идентифицируется интересующий белок. с помощью антитела.
Модифицированные белки могут быть изучены путем разработки антитела, специфичного к этой модификации. Например, есть антитела, которые распознают определенные белки только в том случае, если они тирозин- фосфорилированы, они известны как фосфоспецифические антитела. Также есть антитела, специфичные к другим модификациям. Их можно использовать для определения набора белков, которые претерпели интересующую модификацию.
Выявление заболеваний на молекулярном уровне движет революцией в ранней диагностике и лечении. Проблема, с которой сталкивается эта область, заключается в том, что белковые биомаркеры для ранней диагностики могут присутствовать в очень небольшом количестве. Нижний предел обнаружения с помощью стандартной технологии иммуноанализа - это верхний фемтомолярный диапазон (10 M). Технология цифрового иммуноанализа улучшила чувствительность обнаружения на три логарифма до аттомолярного диапазона (10 M). Эта возможность может открыть новые возможности в диагностике и терапии, но такие технологии были отнесены к ручным процедурам, которые не подходят для эффективного рутинного использования.
Хотя обнаружение белков с помощью антител по-прежнему очень распространено в молекулярной биологии, были разработаны и другие методы, которые не основываются на антителах. Эти методы обладают различными преимуществами, например, они часто могут определять последовательность белка или пептида, они могут иметь более высокую пропускную способность, чем основанные на антителах, и иногда они могут идентифицировать и количественно определять белки, для которых не существует антител.
Одним из самых ранних методов анализа белков была деградация Эдмана (введена в 1967 г.), когда единственный пептид подвергается воздействию несколько шагов химической деградации, чтобы решить ее последовательность. Эти ранние методы в основном были вытеснены технологиями, предлагающими более высокую пропускную способность.
В недавно реализованных методах используются методы масс-спектрометрии, разработка которых стала возможной благодаря открытию методов «мягкой ионизации», разработанных в 1980-х годах, таких как матричный- вспомогательная лазерная десорбция / ионизация (MALDI) и ионизация электрораспылением (ESI). Эти методы дали начало рабочим процессам нисходящей и восходящей протеомики, где часто перед анализом выполняется дополнительное разделение (см. Ниже).
Для анализа сложных биологических образцов требуется снижение сложности образца. Это может быть выполнено в автономном режиме посредством одномерного или двухмерного разделения. Совсем недавно были разработаны интерактивные методы, в которых отдельные пептиды (в подходах восходящей протеомики) разделяются с использованием обращенно-фазовой хроматографии, а затем непосредственно ионизируются с использованием ESI ; прямая связь разделения и анализа объясняет термин «онлайн-анализ».
Существует несколько гибридных технологий, в которых используется очистка отдельных аналитов на основе антител с последующим проведением масс-спектрометрического анализа для идентификации и количественного определения. Примерами этих методов являются MSIA (масс-спектрометрический иммуноанализ), разработанный Рэндаллом Нельсоном в 1995 году, и метод SISCAPA (стандартный захват стабильного изотопа с помощью антипептидных антител), представленный Ли Андерсоном в 2004 году. 170>
Двумерный дифференциальный гель-электрофорез флуоресценции (2-D DIGE) может использоваться для количественной оценки вариаций в процессе 2-D DIGE и установления статистически достоверных пороговых значений для определения количественных изменений между образцы.
Сравнительный протеомный анализ может выявить роль белков в сложных биологических системах, включая воспроизводство. Например, обработка инсектицидом триазофосом вызывает повышение содержания белков дополнительных желез самцов (Nilaparvata lugens (Stål)), которые могут передаваться самкам при спаривании, вызывая увеличение плодовитости (т. Е. Рождаемости). женщин. Чтобы идентифицировать изменения в типах белков добавочной железы (Acps) и репродуктивных белков, которые спаривались самки цикадок, полученные от самцов цикадок, исследователи провели сравнительный протеомный анализ спарившихся самок N. lugens. Результаты показали, что эти белки участвуют в репродуктивном процессе взрослых самок и самцов N. lugens.
Протеомный анализ пероксисом арабидопсиса был признан основным объективным подходом для выявления новых пероксисомальных белков в больших масштабах. 170>
Существует множество подходов к характеристике протеома человека, который, по оценкам, содержит от 20 000 до 25 000 неизбыточных белков. Число уникальных видов белков, вероятно, увеличится от 50 000 до 500 000 из-за событий сплайсинга и протеолиза РНК, а с учетом посттрансляционных модификаций общее количество уникальных белков человека оценивается в несколько миллионов.
Кроме того, недавно были опубликованы первые многообещающие попытки расшифровать протеом опухолей животных. Этот метод использовался в качестве функционального метода в Macrobrachium rosenbergii профилировании белков.
Протеомика постоянно набирала обороты в течение последнего десятилетия с развитием несколько подходов. Некоторые из них являются новыми, а другие основаны на традиционных методах. Методы на основе масс-спектрометрии и микромассивы являются наиболее распространенными технологиями для крупномасштабного изучения белков.
В настоящее время для профилирования белков используются два метода на основе масс-спектрометрии. Более известный и широко распространенный метод использует двумерный электрофорез высокого разрешения для параллельного разделения белков из разных образцов с последующим отбором и окрашиванием дифференциально экспрессируемых белков для идентификации с помощью масс-спектрометрии. Несмотря на достижения 2-DE и его зрелость, у него также есть свои пределы. Основная проблема заключается в невозможности разрешить все белки в образце, учитывая их значительный диапазон уровней экспрессии и различные свойства.
Второй количественный подход использует метки стабильных изотопов для дифференцированной маркировки белков из двух различных сложных смесей. Здесь белки в сложной смеси сначала метят изотопами, а затем переваривают, чтобы получить меченые пептиды. Меченые смеси затем объединяют, пептиды разделяют с помощью многомерной жидкостной хроматографии и анализируют с помощью тандемной масс-спектрометрии. Реагенты аффинных меток, кодированных изотопами (ICAT), являются широко используемыми изотопными метками. В этом методе цистеиновые остатки белков ковалентно присоединяются к реагенту ICAT, тем самым снижая сложность смесей, исключающих нецистеиновые остатки.
Количественная протеомика с использованием стабильного изотопного мечения становится все более полезным инструментом в современной разработке. Во-первых, были использованы химические реакции для введения меток в определенные сайты или белки с целью исследования функциональных возможностей конкретных белков. Выделение фосфорилированных пептидов было достигнуто с использованием изотопного мечения и селективной химии для захвата фракции белка в сложной смеси. Во-вторых, технология ICAT использовалась для дифференциации частично очищенных или очищенных макромолекулярных комплексов, таких как большой преинициативный комплекс РНК-полимеразы II, и белков, образующих комплекс с дрожжевым фактором транскрипции. В-третьих, ICAT-мечение недавно было объединено с выделением хроматина для идентификации и количественной оценки связанных с хроматином белков. Наконец, реагенты ICAT полезны для протеомного профилирования клеточных органелл и конкретных клеточных фракций.
Другой количественный подход - подход с использованием меток точной массы и времени (AMT), разработанный Ричардом Д. Смитом и соавторами. в Тихоокеанской северо-западной национальной лаборатории. В этом подходе повышенная производительность и чувствительность достигается за счет исключения необходимости тандемной масс-спектрометрии и использования точно определенной информации о времени разделения и высокоточного определения массы для идентификации пептидов и белков.
Уравновешивание использования масс-спектрометров в протеомике и медицине - это использование микромассивов белков. Цель микромассивов белков - напечатать тысячи функций обнаружения белков для исследования биологических образцов. Матрицы антител представляют собой пример, в котором множество различных антител объединено для обнаружения их соответствующих антигенов из образца крови человека. Другой подход - это объединение нескольких типов белков для изучения таких свойств, как взаимодействия белок-ДНК, белок-белок и белок-лиганд. В идеале функциональные протеомные массивы должны содержать полный набор белков данного организма. Первая версия таких массивов состояла из 5000 очищенных белков дрожжей, нанесенных на стеклянные предметные стекла. Несмотря на успех первого чипа, создание белковых массивов было более сложной задачей. С белками работать гораздо труднее, чем с ДНК. Они имеют широкий динамический диапазон, менее стабильны, чем ДНК, и их структуру трудно сохранить на предметных стеклах, хотя они необходимы для большинства анализов. Глобальная технология ICAT имеет поразительные преимущества по сравнению с технологиями белковых чипов.
Это многообещающее и новейшее применение микрочипов для диагностики, изучения и лечения сложных заболеваний, таких как рак. Эта технология объединяет микродиссекцию с лазерным захватом (LCM) с технологией микромассивов для создания микрочипов белков с обращенной фазой. В этом типе микрочипов иммобилизируется весь набор белков с целью захвата различных стадий заболевания у отдельного пациента. При использовании с LCM решетки с обращенной фазой могут отслеживать колеблющееся состояние протеома среди различных популяций клеток в пределах небольшой области ткани человека. Это полезно для профилирования состояния клеточных сигнальных молекул в поперечном сечении ткани, которое включает как нормальные, так и раковые клетки. Этот подход полезен для мониторинга состояния ключевых факторов нормального эпителия простаты и тканей инвазивного рака простаты. Затем LCM рассекает эти ткани, и лизаты белков наносят на предметные стекла из нитроцеллюлозы, которые исследуют специфическими антителами. Этот метод позволяет отслеживать все виды молекулярных событий и сравнивать больные и здоровые ткани одного и того же пациента, что позволяет разрабатывать стратегии лечения и диагностику. Возможность получения протеомных снимков соседних клеточных популяций с использованием обращенно-фазовых микрочипов в сочетании с LCM имеет ряд применений, выходящих за рамки исследования опухолей. Этот подход может дать представление о нормальной физиологии и патологии всех тканей и неоценим для характеристики процессов и аномалий развития.
Одно из важнейших достижений, которое следует из изучения человека. гены и белки были выявлением потенциальных новых лекарств для лечения болезней. Это основано на информации о геноме и протеоме для идентификации белков, связанных с заболеванием, которые компьютерное программное обеспечение может затем использовать в качестве мишеней для новых лекарств. Например, если определенный белок вовлечен в заболевание, его трехмерная структура предоставляет информацию для разработки лекарств, препятствующих действию белка. Молекула, которая соответствует активному центру фермента, но не может быть высвобождена ферментом, инактивирует фермент. Это основа новых инструментов для открытия лекарств, которые направлены на поиск новых лекарств для инактивации белков, участвующих в болезни. По мере обнаружения генетических различий между людьми исследователи рассчитывают использовать эти методы для разработки персонализированных лекарств, более эффективных для каждого человека.
Протеомика также используется для выявления сложных взаимодействий растений и насекомых, которые помогают идентифицировать гены-кандидаты, участвующие в защитная реакция растений на травоядные.
Протеомика взаимодействия - это анализ белковых взаимодействий от масштабов бинарных взаимодействий до протеома или всей сети. Большинство белков функционируют посредством белок-белковых взаимодействий, и одна из целей протеомики взаимодействий - идентифицировать бинарные белковые взаимодействия, белковые комплексы и интерактомы.
Существует несколько методов исследования межбелковых взаимодействий. В то время как наиболее традиционным методом является дрожжевой двухгибридный анализ, мощным новым методом является аффинная очистка с последующей масс-спектрометрией белка с использованием меченых протеиновых приманок. Другие методы включают поверхностный плазмонный резонанс (SPR), белковые микроматрицы, интерферометрию с двойной поляризацией, термофорез на микромасштабах и экспериментальные методы, такие как фаговый дисплей и вычислительные методы in silico.
Знание белок-белковых взаимодействий особенно полезно в отношении биологических сетей и системной биологии, например, в сигнальных каскадах клеток и генные регуляторные сети (GRN, где информация о взаимодействиях белок-ДНК также является информативной). Анализ белковых взаимодействий в масштабе всего протеома и интеграция этих паттернов взаимодействия в более крупные биологические сети имеет решающее значение для понимания биологии системного уровня.
протеомика экспрессии включает анализ экспрессии белка в более крупном масштабе. Он помогает идентифицировать основные белки в конкретном образце и те белки, которые по-разному экспрессируются в связанных образцах, например, в больной и здоровой ткани. Если белок обнаружен только в образце больного, он может быть полезной мишенью для лекарственного средства или диагностическим маркером. Белки с одинаковыми или похожими профилями экспрессии также могут быть функционально связаны. В экспрессионной протеомике используются такие технологии, как 2D-PAGE и масс-спектрометрия.
Национальные институты здравоохранения определили биомаркер как «характеристика, которая объективно измеряется и оценивается как индикатор нормальных биологических процессов, патогенных процессов или фармакологических реакций на терапевтическое вмешательство».
Понимание протеома, структуры и функции каждого белка и Сложность белок-белковых взаимодействий имеет решающее значение для разработки наиболее эффективных методов диагностики и лечения заболеваний в будущем. Например, протеомика очень полезна для идентификации кандидатных биомаркеров (белков в жидкостях организма, имеющих значение для диагностики), идентификации бактериальных антигенов, на которые нацелен иммунный ответ, и идентификации возможных иммуногистохимических маркеров инфекционных или неопластических заболеваний.
Интересным применением протеомики является использование специфических белковых биомаркеров для диагностики заболеваний. Ряд методов позволяет тестировать белки, вырабатываемые во время определенного заболевания, что помогает быстро диагностировать болезнь. Методы включают вестерн-блот, иммуногистохимическое окрашивание, иммуноферментный анализ (ELISA) или масс-спектрометрию. Secretomics Подраздел протеомики, изучающий секретируемые белки и пути секреции с использованием протеомных подходов, недавно стал важным инструментом для открытия биомаркеров заболевания.
В протеогеномике протеомные технологии, такие как масс-спектрометрия, используются для улучшения аннотаций генов. Параллельный анализ генома и протеома облегчает обнаружение посттрансляционных модификаций и протеолитических событий, особенно при сравнении нескольких видов (сравнительная протеогеномика).
Структурная протеомика включает анализ белка конструкции в больших масштабах. Он сравнивает белковые структуры и помогает идентифицировать функции недавно открытых генов. Структурный анализ также помогает понять, где лекарства связываются с белками, а также показывает, где белки взаимодействуют друг с другом. Это понимание достигается с помощью различных технологий, таких как рентгеновская кристаллография и ЯМР-спектроскопия.
Большая часть протеомных данных собирается с помощью таких высокопроизводительных технологий, как масс-спектрометрия и микроматрица. На анализ данных и ручное сравнение часто уходили недели или месяцы. По этой причине биологи и химики сотрудничают с компьютерными учеными и математиками для создания программ и конвейеров для компьютерного анализа данных о белках. Используя методы биоинформатики, исследователи могут быстрее анализировать и хранить данные. Списки текущих программ и баз данных можно найти на портале ресурсов по биоинформатике ExPASy. Применение протеомики на основе биоинформатики включает медицину, диагностику заболеваний, идентификацию биомаркеров и многое другое.
Масс-спектрометрия и микроматрица дают информацию о фрагментации пептидов, но не позволяют идентифицировать конкретные белки, присутствующие в исходном образце. Из-за отсутствия специфической идентификации белков предыдущие исследователи были вынуждены расшифровывать сами пептидные фрагменты. Однако в настоящее время доступны программы для идентификации белков. Эти программы берут пептидные последовательности, полученные от масс-спектрометрии и микрочипа, и возвращают информацию о совпадающих или подобных белках. Это делается с помощью алгоритмов, реализованных в программе, которые выполняют выравнивание с белками из известных баз данных, таких как UniProt и PROSITE, чтобы предсказать, какие белки находятся в образце с определенной степенью уверенности.
биомолекулярная структура образует трехмерную конфигурацию белка. Понимание структуры белка помогает идентифицировать взаимодействия и функции белка. Раньше считалось, что трехмерную структуру белков можно было определить только с помощью рентгеновской кристаллографии и ЯМР-спектроскопии. По состоянию на 2017 год криоэлектронная микроскопия является ведущим методом, решающим проблемы с кристаллизацией (в рентгеновской кристаллографии) и конформационной неоднозначностью (в ЯМР); разрешение составляло 2,2 Å по состоянию на 2015 год. Теперь с помощью биоинформатики существуют компьютерные программы, которые в некоторых случаях могут предсказывать и моделировать структуру белков. Эти программы используют химические свойства аминокислот и структурные свойства известных белков для прогнозирования трехмерной модели образцов белков. Это также позволяет ученым моделировать белковые взаимодействия в более крупном масштабе. Кроме того, биомедицинские инженеры разрабатывают методы, учитывающие гибкость белковых структур, чтобы делать сравнения и прогнозы.
Большинство программ, доступных для анализа белков, не написаны для белков, которые претерпели посттрансляционные модификации. Некоторые программы принимают посттрансляционные модификации для помощи в идентификации белка, но затем игнорируют модификацию во время дальнейшего анализа белка. Эти модификации важно учитывать, поскольку они могут повлиять на структуру белка. В свою очередь, компьютерный анализ посттрансляционных модификаций привлек внимание научного сообщества. Текущие программы посттрансляционной модификации носят только прогнозный характер. Химики, биологи и ученые-информатики работают вместе, чтобы создать и внедрить новые конвейеры, позволяющие анализировать посттрансляционные модификации, которые были экспериментально определены на предмет их влияния на структуру и функцию белка.
Одним из примеров использования биоинформатики и использования вычислительных методов является изучение белковых биомаркеров. Вычислительные прогностические модели показали, что обширный и разнообразный перенос белков плода и матери происходит во время беременности и может быть легко обнаружен неинвазивным способом в цельной крови матери. Этот вычислительный подход позволяет обойти главное ограничение - обилие материнских белков, мешающее обнаружению белков плода, для протеомного анализа материнской крови плода. Вычислительные модели могут использовать транскрипты генов плода, ранее идентифицированные в материнской цельной крови, для создания всеобъемлющей протеомной сети термина новорожденный. Такая работа показывает, что фетальные белки, обнаруженные в крови беременной женщины, происходят из различных групп тканей и органов развивающегося плода. Протеомные сети содержат множество биомаркеров, которые являются прокси для развития и иллюстрируют потенциальное клиническое применение этой технологии как способа мониторинга нормального и аномального развития плода.
Для открытия биомаркера была также введена теоретическая основа информации, объединяющая информацию о биожидкости и ткани. Этот новый подход использует преимущества функциональной синергии между определенными биожидкостями и тканями с возможностью получения клинически значимых результатов, невозможных при индивидуальном рассмотрении тканей и биологических жидкостей. Путем концептуализации ткани-биожидкости в качестве информационных каналов можно идентифицировать важные биожидкостные прокси, а затем использовать их для управляемой разработки клинической диагностики. Затем предполагаемые биомаркеры прогнозируются на основе критериев передачи информации по каналам ткань-биожидкость. Значительные взаимосвязи между биожидкостью и тканью могут быть использованы для определения приоритетности клинической проверки биомаркеров.
Ряд новых концепций может улучшить текущие характеристики протеомики. Получение абсолютного количества белков и мониторинг посттрансляционных модификаций - две задачи, которые влияют на понимание функции белков в здоровых и больных клетках. Для многих клеточных событий концентрации белка не изменяются; скорее, их функция модулируется посттрансляционными модификациями (PTM). Методы мониторинга ПТМ - недостаточно развитая область протеомики. Выбор определенного подмножества белка для анализа существенно снижает сложность белка, что делает его полезным для диагностических целей, когда кровь является исходным материалом. Другой важный аспект протеомики, который пока не рассматривается, заключается в том, что методы протеомики должны фокусироваться на изучении белков в контексте окружающей среды. Растущее использование химических сшивающих агентов, вводимых в живые клетки для фиксации белок-белковых, белок-ДНК и других взаимодействий, может частично решить эту проблему. Задача состоит в том, чтобы определить подходящие методы сохранения релевантных взаимодействий. Другой целью изучения белков является разработка более сложных методов для визуализации белков и других молекул в живых клетках и в реальном времени.
Прогресс в количественной протеомике, несомненно, позволит получить больше информации. глубинный анализ клеточных систем. Биологические системы подвержены множеству нарушений (клеточный цикл, клеточная дифференцировка, канцерогенез, окружающая среда (биофизическая) и т. Д.). Транскрипционные и трансляционные ответы на эти возмущения приводят к функциональным изменениям протеома, связанным с ответом на стимул. Следовательно, описание и количественная оценка изменений обилия белка в масштабах протеома имеет решающее значение для понимания биологического явления более целостным, на уровне всей системы. Таким образом, протеомика может рассматриваться как дополнение к геномике, транскриптомике, эпигеномике, метаболомике и другим -омикам. подходы к интегративному анализу с целью более полного определения биологических фенотипов. В качестве примера Атлас ракового протеома предоставляет количественные данные по экспрессии белков для ~ 200 белков в более чем 4000 образцах опухолей с сопоставленными транскриптомными и геномными данными из Атласа генома рака. Подобные наборы данных для других типов клеток, ткани t виды и виды, особенно с использованием глубокой масс-спектрометрии, будут чрезвычайно важным ресурсом для исследований в таких областях, как биология рака, онтогенетика и биология стволовых клеток, медицина и эволюционная биология.
Характеристика протеома плазмы человека стала основной целью в области протеомики, но это также и самые сложные протеомы все ткани человека. Он содержит иммуноглобулин, цитокины, белковые гормоны и секретируемые белки, указывающие на инфекцию, поверх резидентных гемостатических белков. Он также содержит белки утечки тканей из-за кровообращения в различных тканях тела. Таким образом, кровь содержит информацию о физиологическом состоянии всех тканей и, в сочетании с ее доступностью, делает протеом крови бесценным для медицинских целей. Считается, что характеристика протеома плазмы крови - непростая задача.
Глубина протеома плазмы, охватывающая динамический диапазон более 10 между самым высоким содержанием белка (альбумин) и самым низким (некоторые цитокины), и считается одной из основных проблем для протеомики. Временная и пространственная динамика еще больше усложняют изучение протеома плазмы человека. Обмен одних белков происходит быстрее, чем других, и содержание белка в артерии может существенно отличаться от содержания белка в вене. Все эти различия делают даже простейшую протеомную задачу каталогизации протеома недосягаемой. Чтобы решить эту проблему, необходимо установить приоритеты. Одним из таких приоритетов является захват наиболее значимого подмножества белков среди всего протеома для создания диагностического инструмента. Во-вторых, поскольку рак связан с усиленным гликозилированием белков, методы, которые сосредоточены на этой части белков, также будут полезны. Опять же: многопараметрический анализ лучше всего выявляет патологическое состояние. По мере совершенствования этих технологий профили заболеваний должны постоянно быть связаны с изменениями экспрессии соответствующих генов. Из-за вышеупомянутых проблем протеомика плазмы оставалась сложной задачей. Однако технологические достижения и непрерывные разработки, кажется, приводят к возрождению протеомики плазмы, как это недавно было продемонстрировано технологией, называемой профилированием протеома плазмы. Благодаря таким технологиям исследователи смогли исследовать воспалительные процессы у мышей, наследуемость протеомов плазмы, а также продемонстрировать влияние такого обычного изменения образа жизни, как потеря веса, на протеом плазмы.
Многочисленные журналы посвящены области протеомики и смежным областям. Обратите внимание, что журналы, посвященные белкам, обычно больше сосредоточены на структуре и функции, тогда как журналы по протеомике больше сосредоточены на крупномасштабном анализе целых протеомов или, по крайней мере, больших наборов белков. Некоторые из наиболее важных перечислены ниже (вместе с их издателями).
Портал биологии 
Портал медицины  | Найдите proteomics в Викисловаре, бесплатном словаре. |
 | Викиучебники тема: Протеомика |
 | На Викиверситете вы можете узнать больше и рассказать другим о протеомике на Департаменте протеомики |
