蛋白质组学分析技术在微生物研究中的应用

随着后基因组时代的到来,蛋白质组学分析为研究微生物的生命活动和细胞功能提供了一个广阔的视角。综述了大规模分析微生物蛋白质组的策略和方法,包括自上而下的蛋白质组学分析、自下而上的蛋白质组学分析、蛋白质组定量分析技术、蛋白质修饰研究方法和蛋白质芯片技术。最后,对沙门氏菌蛋白质组学的研究进展进行了简要介绍。     

宏蛋白质组学——研究微生物群落基因表达的新技术

宏蛋白质组学是应用蛋白质组学技术对微生物群落进行研究的一项新技术,其定义为在特定的时间对微生物群落的所有蛋白质组成进行大规模鉴定。通过对宏蛋白质组学的研究策略、进展情况的综述、介绍,展望了宏蛋白组学在研究微生物群落基因表达中的应用前景。     

功能蛋白质组学

编者按：蛋白质组,不仅在国内是一个陌生的话题,在国际生物学界也同样陌生。然而,中国的科学工作者并没有疏忽这一生命科学的最新动向。基于中科院上海生化所已开展有关的工作,今年５月生化所为配合国家自然科学基金委的有关重大项目,在该所举行了国内首次关于蛋白质...     

蛋白质组学在神经科学中的应用

蛋白质组学是指对基因组编码的所有蛋白质进行大规模分析的一门学科,它分为表达蛋白质组学和功能蛋白质组学。新的蛋白质组学工具将为高度复杂的神经科学的研究提供便利。作者简述了表达蛋白质组学和功能蛋白质组学在这一领域的应用。     

微生物蛋白质组学的定量分析

越来越多的微生物基因组序列数据为系统地研究基因的调节和功能创造了有利条件.由于蛋白质是具有生物功能的分子,蛋白质组学在微生物基因组的功能研究中异军突起、蓬勃发展.微生物蛋白质组学的基本原则是,用比较研究来阐明和理解不同微生物之间或不同生长条件下基因的表达水平.显而易见,定量分析技术是比较蛋白质组学中急需发展的核心技术.对蛋白质组学定量分析技术在微生物蛋白质组研究中的进展进行了综述.     

极端微生物蛋白质组学的研究现状

本文概述了近年来蛋白质组学技术在极端微生物研究领域中存在的关键问题、解决途径和研究现状。迄今为止,虽然蛋白质组学技术快速发展,但极端微生物的蛋白质组学的研究仍然存在很多困难。由于极端微生物的蛋白质-蛋白质复合物解离不彻底,而嗜中温微生物的蛋白质解离和变性条件不适用于极端微生物合成的大多数蛋白质等特殊问题,致使蛋白质组学技术还没有广泛应用于嗜盐、嗜热/冷、嗜酸/碱等微生物的研究中。当然,蛋白质组学技术应用的潜能和前景吸引人们积极尝试各种各样的方法。目前,通过研究已经有效地解决了嗜盐蛋白质的分离、嵌合膜蛋白的鉴定和新蛋白质的功能推测,证实了基因组预测的一些结论,并揭示基因组不能充分解析的某些特性和新蛋白质。极端微生物蛋白质组学的研究表明,全面展示蛋白质表达谱需要不止一种蛋白质组学方法。此外,蛋白质组学和基因组学的互相印证和结合,将加速极端微生物的研究进程,深入全面地揭示微生物适应极端环境的特殊机制,进而阐明极端微生物生存的机理,为改善胁迫因素导致的伤害提供新的研究方向。     

宏蛋白质组学:研究微生物群落的一种新策略

宏蛋白质组学是一种运用蛋白质组技术对特定微生物群落所产生的全部蛋白质进行大规模研究与分析的新技术。简要概述宏蛋白组学的产生、研究策略及其应用情况,并对其应用前景进行展望。     

微生物蛋白质组学研究进展

微生物基因组研究作为人类基因组计划的一部分 ,对人类基因组计划及微生物学 ,甚至整个生命科学都产生巨大的影响[1] 。人类基因组测序已经取得突破性进展 ,现已绘制完毕人类基因组的工作草图 ,人类基因组计划即将提前完成。目前已采用ＤＮＡ ＲＮＡ芯片和基因表达序列分析 (ｓｅｒｉａｌａｎａｌｙｓｉｓｏｆｇｅｎｅｅｘｐｒｅｓｓｉｏｎ ,ＳＡＧＥ)来研究基因组的功能[2 ,3 ] 。但随着对基因组研究的深入 ,人们认识到单纯从基因组信息并不可能完全揭示生命的奥秘。因为蛋白质是生物功能的体现者 ,这使我们不得不考虑基因编码的蛋白质有什…     

基因芯片及其在环境微生物研究中的应用

基因芯片因其具有高密度、高灵敏度、快速 (实时 )检测、经济、自动化和低背景水平等特点 ,而广泛应用于不同的研究领域。目前 ,应用于环境微生物研究的基因芯片主要有功能基因芯片 (FGAs)、系统发育的寡核苷酸芯片 (POAs)和群落基因组芯片 (CGAs)。综述了基因芯片在环境微生物研究中的应用 ,包括自然环境中微生物的基因表达分析、比较基因组分析和混合微生物群落的分析等。讨论了基因芯片面临的挑战和前景展望     

环境微生物群落功能研究的新方法和新策略

微生物群落在驱动生物地球化学循环中扮演着重要角色,传统的研究方法可对微生物群落进行遗传结构的解析,但不能有效地与功能研究耦联.概述了近年发展起来的基于核酸和蛋白质水平的分子生物学新方法--环境mRNA 和 rRNA同时荧光原位杂交(FISH)、寡核苷酸微阵列技术(Oligonucleotide Microarray)、 稳定性同位素联合宏基因组学(SIP-enabled Metagenomics)和环境蛋白质组学(Metaproteomics)在环境微生物群落功能研究中的应用,并且对其发展趋势进行了分析和展望.     

Insights from quantitative metaproteomics and protein-stable isotope probing into microbial ecology

The recent development of metaproteomics has enabled the direct identification and quantification of expressed proteins from microbial communities in situ, without the need for microbial enrichment. This became possible by (1) significant increases in quality and quantity of metagenome data and by improvements of (2) accuracy and (3) sensitivity of modern mass spectrometers (MS). The identification of physiologically relevant enzymes can help to understand the role of specific species within a community or an ecological niche. Beside identification, relative and absolute quantitation is also crucial. We will review label-free and label-based methods of quantitation in MS-based proteome analysis and the contribution of quantitative proteome data to microbial ecology. Additionally, approaches of protein-based stable isotope probing (protein-SIP) for deciphering community structures are reviewed. Information on the species-specific metabolic activity can be obtained when substrates or nutrients are labeled with stable isotopes in a protein-SIP approach. The stable isotopes (¹³C, ¹⁵N, ³⁶S) are incorporated into proteins and the rate of incorporation can be used for assessing the metabolic activity of the corresponding species. We will focus on the relevance of the metabolic and phylogenetic information retrieved with protein-SIP studies and for detecting and quantifying the carbon flux within microbial consortia. Furthermore, the combination of protein-SIP with established tools in microbial ecology such as other stable isotope probing techniques are discussed.     

基于宏组学方法认识微生物群落及其功能

进入后基因组学时代,测序技术飞速发展,测序成本明显下降,形成了涵盖宏基因组学、宏转录组学和宏蛋白质组学的宏组学技术,推动了对微生物群落的多样性、结构及潜在基因功能方面的深入研究。最近随着整合的宏组学技术的提出及应用,全面系统分析微生物群落动态变化及其代谢功能已成为可能,这将成为微生物生态学研究的新趋势。本文综述了宏组学在研究海洋湖泊、深海热泉、人体肠道、牛瘤胃生境、森林土壤与堆肥生境等环境中微生物群落的结构和功能方面的最新进展与成功应用案例。     

宏蛋白质组学技术在废水生物处理工艺研究领域中的应用

随着后基因组时代的到来,宏蛋白质组学逐渐兴起并在生命科学基础领域和临床医药领域成功运用,宏蛋白质组学技术现已成为各研究领域炙手可热的方法之一.宏蛋白质组学技术在废水生物处理研究领域中的应用刚起步,但已展示其强大功能.本文主要综述近年来国内外宏蛋白质组学在废水生物处理研究领域的研究进展,回顾及总结了宏蛋白质组学的研究策略及应用,如鉴定功能性蛋白质/酶、揭示污染物的微生物降解途径、推断废水生物处理系统的关键代谢途径、及探讨不同污泥微生物群落微生态变化等.
     

宏蛋白质组学研究策略及应用

宏蛋白质组学是近年来出现的一种对天然环境微生态进行大规模蛋白质组学研究工作,其定义为对给定位点的环境微生物群落的所有蛋白质组成进行的即时的大规模的分析。以下将通过分析已有的宏蛋白质组学研究,并结合本研究组的研究经验,对本领域的研究策略、进展情况等加以综述。     

Application of multivariate statistical techniques in microbial ecology

Recent advances in high‐throughput methods of molecular analyses have led to an explosion of studies generating large‐scale ecological data sets. In particular, noticeable effect has been attained in the field of microbial ecology, where new experimental approaches provided in‐depth assessments of the composition, functions and dynamic changes of complex microbial communities. Because even a single high‐throughput experiment produces large amount of data, powerful statistical techniques of multivariate analysis are well suited to analyse and interpret these data sets. Many different multivariate techniques are available, and often it is not clear which method should be applied to a particular data set. In this review, we describe and compare the most widely used multivariate statistical techniques including exploratory, interpretive and discriminatory procedures. We consider several important limitations and assumptions of these methods, and we present examples of how these approaches have been utilized in recent studies to provide insight into the ecology of the microbial world. Finally, we offer suggestions for the selection of appropriate methods based on the research question and data set structure.     

磷脂脂肪酸法在土壤微生物群落分析中的应用

土壤微生物群落的组成一直是土壤学、微生物学和生态学研究的热点问题。我国在这方面的研究处于国际前列,越来越多的研究成果在国际重要刊物上发表。而磷脂脂肪酸(PLFA)法在土壤微生物群落分析中占有举足轻重的地位,国内外学者都热衷于使用该方法。但是PLFA法的使用仍存在一些不足的地方,需要研究学者们慎重使用。本文综述了国际上相关研究,概述了PLFA方法使用的发展历史,应用及挑战。总结了使用和数据解读时需要注意的问题,整理了PLFA法相关的生物标记以及与新方法结合的设想,方便以后研究的开展。     

The unique peptidome: Taxon‐specific tryptic peptides as biomarkers for targeted metaproteomics

The Unique Peptide Finder ( http://unipept.ugent.be/peptidefinder ) is an interactive web application to quickly hunt for tryptic peptides that are unique to a particular species, genus, or any other taxon. Biodiversity within the target taxon is represented by a set of proteomes selected from a monthly updated list of complete and nonredundant UniProt proteomes, supplemented with proprietary proteomes loaded into persistent local browser storage. The software computes and visualizes pan and core peptidomes as unions and intersections of tryptic peptides occurring in the selected proteomes. In addition, it also computes and displays unique peptidomes as the set of all tryptic peptides that occur in all selected proteomes but not in any UniProt record not assigned to the target taxon. As a result, the unique peptides can serve as robust biomarkers for the target taxon, for example, in targeted metaproteomics studies. Computations are extremely fast since they are underpinned by the Unipept database, the lowest common ancestor algorithm implemented in Unipept and modern web technologies that facilitate in‐browser data storage and parallel processing.