质谱多肽测序是什么

质谱多肽测序是什么

 

质谱多肽测序是通过质谱技术对dànbáizhì酶解后产生的多肽片段进行序列分析的过程，其核心原理是利用质谱仪测定多肽的质荷比（m/z）及碎片离子模式，进而推导出氨基酸序列。这项技术已成为蛋白zhìzǔxué研究的重要支柱，能够实现从简单肽段鉴定到复杂生物样本中dànbáizhì深度覆盖的解析。在实验流程中，dànbáizhì首先被yídànbáiméi等特异性蛋白酶消化为多肽混合物，随后通过液相色谱分离并引入质谱离子源。电喷雾电离（ESI）或基质辅助激光解吸电离（MALDI）将多肽转化为气相带电离子，经质量分析器（如飞行时间TOF、轨道阱Orbitrap或离子阱）jīngquè测定其分子量和碎片谱图。通过碰撞诱导解离（CID）或电子转移解离（ETD）产生的b/y型离子系列，结合数据库搜索算法（如SEQUEST、Mascot）或从头测序软件，即可重建多肽的完整序列信息。质谱多肽测序的灵敏度可达飞摩尔级别，不仅能鉴定已知dànbáizhì，还能发现翻译后修饰位点和基因编码变异。具体费用需要根据实验需求和样品情况来确定。现代高分辨率质谱仪如Q-Exactive系列可实现<1 ppm的质量精度，使得复杂样本中低丰度多肽的测序成为可能。该技术的关键优势在于无需预先知道目标序列，且能同时处理数百至数千种多肽，这为大规模蛋白zhìzǔxué研究提供了bùkětìdài的技术支持。

 

质谱多肽测序的数据解析通常依赖两种策略：数据库依赖型鉴定和从头测序（de novo sequencing）。前者通过将实验质谱图与理论谱图库匹配来识别多肽，适用于已知基因组信息的物种；后者则直接解析碎片离子间的质量差来推导序列，对非模式生物或新抗原发现尤为重要。近年来，基于深度学习的预测模型如Prosit显著提升了谱图预测准确性，使得鉴定率提高30%以上。在临床应用中，质谱多肽测序已用于肿瘤标志物发现和自身抗体检测，其高特异性克服了抗体交叉反应的问题。

 

定量质谱多肽测序通过稳定同位素标记（如TMT、iTRAQ）或无biāojìdìng量（LFQ）技术，能够jīngquè比较不同样本中多肽的丰度变化。同位素标记法的相对定量精度可达5%以内，而zuìxīn的DIA（数据非依赖采集）技术如SWATH-MS实现了全可追溯的定量分析。这些进展使得质谱多肽测序在动态蛋白zhìzǔxué研究中展现出dútè价值，例如追踪激酶信号通路的瞬时磷酸化事件或药物作用下的dànbáizhì周转率变化。

 

硬件发展同样推动着质谱多肽测序的边界。 timsTOF Pro等捕集离子迁移谱（TIMS）设备增加了第四维分离能力，将鉴定通量提升至每天10,000个dànbáizhì以上。而超高压液相色谱（UHPLC）与2微米粒径色谱柱的联用，使多肽分离分辨率提高3倍，有效缓解了复杂样本的离子抑制效应。这些技术进步共同拓展了质谱多肽测序在单细胞蛋白zhìzǔxué等新兴领域的应用潜力。

 

常见问题：

 

Q1. 如何评估质谱多肽测序结果的假阳性率？

A：通常采用靶向诱饵数据库策略，将原始数据库与包含虚假序列的诱饵库合并搜索，以FDR（错误发现率）<1%作为阈值。进阶方法如Percolator可利用机器学习特征重新评分，相比传统FDR评估可增加20%的真实阳性鉴定。

 

Q2. 在缺乏参考基因组时，质谱多肽测序如何准确鉴定物种特异性多肽？

A：可采用跨物种搜索（cross-species search）策略，选择近缘物种的dànbáizhì库，结合容忍单氨基酸突变（如允许±1Da质量偏差）的宽松参数。更优方案是整合转录组数据构建定制数据库，或使用基于k-mer算法的谱图库搜索工具如MS-GF+。