Nature出版社旗下的Nature Methods雜志是方法學領域的刊物，今年的影響因子是19.276，穩居方法學期刊的。近期來自中國農業大學，北京生命科學研究所，以及中科院計算技術研究所的研究人員發表了題為“Identification of cross-linked peptides from complex samples”的文章，介紹了一種從復雜樣品中識別交聯肽的新技術，相關成果就公布在以上Nature Methods這一雜志上。
文章的通訊通訊作者分別是北京生命科學研究所董夢秋研究員，以及計算技術研究所的賀思敏研究員，*作者是中國農業大學楊兵（Bing Yang，音譯）。
蛋白化學交聯配合質譜分析（mass spectrometry analysis）的CXMS方法能幫助研究人員獲得關于蛋白折疊，蛋白-蛋白相互作用等方面的有用信息。理論上CXMS能通過鑒別復合物直接結合模式，定位結合界面，確定出一個大型蛋白復合物的整個結構，而且蛋白樣品也無需像結晶技術中那樣高度純化。
 

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但是這在實際上并未能達到，其中的原因有幾方面，比如交聯樣品中的蛋白酶消化會產生包含規律單連，環狀連接和相互連接的肽段混合物，其中相互連接的肽段是解析蛋白折疊和蛋白之間相互作用的zui大信息承載體之一，但卻由于消化過程中豐度低，而難以識別出來。
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在這篇文章中，研究人員開發出了一種能用于識別這些交聯肽段的方法：pLink，這種方法能結合質譜分析方法，解析交聯肽的數據，準確估計出交聯識別中的假陽性，并且這種方法也能與多種同源，或者異源的雙功能交聯分析方法兼容。
pLink是在pFind基礎上開發出來的，后者是中國*個具有自主知識產權的網絡版蛋白質鑒定軟件pFind。這一軟件是由計算所生物信息學課題組開發出來，已用于提高應用質譜技術進行蛋白質鑒定的算法與系統性能，具體包括基于數據庫搜索的蛋白質鑒定算法；質譜中同位素信息的應用；以及蛋白質修飾鑒定和定量化等。

pLink在pFind基礎上，將研究對象的一個肽段變成了兩個肽段，分析復雜樣品中的交聯肽，為了驗證這一方法的有效性，研究人員也利用已知的結構進行了分析，并進一步在蛋白復合物，免疫沉淀初提物，以及整個細胞裂解物中進行了驗證。
相關的研究數據表明，這是一種用于分析蛋白結構，以及蛋白-蛋白相互之間作用的有效工具。

今年年初，董夢秋實驗室還與生物物理所等處的研究人員合作，提出了不依賴于蛋白數據庫的肽段從頭測序（de novo sequencing）。以前的從頭測序效果欠佳，鮮有實際應用。為了此項研究的需要，董夢秋實驗室與中科院計算所賀思敏研究組共同開發了肽段從頭測序的質譜實驗流程和算法，達到了與數據庫搜索相當的鑒定效果（Chi H. et al., J. Proteome Res. 2010）。發表的PNAS文章中的兩個蛋白As_SRP-1和As_TRY-5都是用肽段從頭測序技術pNovo鑒定到的，表明pNovo足以支持生物學研究，尤其是對于新蛋白（序列未被收納到現有數據庫中）的鑒定有極大的幫助。
 

來源：生物通