版權(quán)說(shuō)明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請(qǐng)進(jìn)行舉報(bào)或認(rèn)領(lǐng)
文檔簡(jiǎn)介
1、本文的主要貢獻(xiàn)為兩方面:1)建立了糖基化肽段高通量鑒定的技術(shù)平臺(tái)。2)提出了整合轉(zhuǎn)錄組和蛋白質(zhì)組數(shù)據(jù)篩選肝癌轉(zhuǎn)移標(biāo)志物的新方法。論文分為兩大部分,第一部分(第2-5章)是糖基化肽段的鑒定:針對(duì)糖肽譜圖的解析,設(shè)計(jì)了糖肽譜圖解析平臺(tái)GRIP,可以實(shí)現(xiàn)對(duì)實(shí)際復(fù)雜樣本中糖肽分子的表征為本論文的重點(diǎn)。第二部分(第6章)是整合轉(zhuǎn)錄組和蛋白質(zhì)組數(shù)據(jù)挖掘肝癌轉(zhuǎn)移相關(guān)的分子標(biāo)志物。
蛋白翻譯后修飾已成為目前蛋白質(zhì)組學(xué)研究領(lǐng)域的熱點(diǎn)方向,而糖基
2、化修飾是最重要的蛋白翻譯后修飾之一。糖蛋白廣泛分布于各種組織的細(xì)胞膜表面和體液中,目前已知哺乳動(dòng)物中超過(guò)50%的蛋白是糖蛋白,此外蛋白上的聚糖以及糖鏈結(jié)構(gòu)的變化參與了腫瘤、代謝性疾病、心腦血管疾病、先天性遺傳病等重大疾病的發(fā)生發(fā)展。由于其重要性,糖蛋白鑒定的技術(shù)問(wèn)題成為焦點(diǎn),主要涉及揭示生物樣本中糖蛋白的豐度、種類、糖基化位點(diǎn),以及糖鏈天線結(jié)構(gòu)的組成、序列、拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)和三維結(jié)構(gòu),這幾個(gè)方面在難度上依次增高。目前還沒(méi)有一款成熟的蛋白質(zhì)組學(xué)軟
3、件可以直接移植到糖蛋白質(zhì)組學(xué)研究上,而現(xiàn)有的糖蛋白質(zhì)組學(xué)軟件均處于雛形階段,均存在通量低和假陽(yáng)性高的問(wèn)題。因此,亟待發(fā)展一套基于質(zhì)譜的糖肽譜圖解析方法,以實(shí)現(xiàn)復(fù)雜樣本中糖肽分子高通量和高可信度的鑒定。
糖肽分子在不同類型的質(zhì)譜中會(huì)呈現(xiàn)不同的碎裂模式,進(jìn)而產(chǎn)生差別較大的糖肽譜圖。對(duì)不同碎裂模式的充分挖掘有助于糖肽譜圖的正確識(shí)別。在高能碰撞誘導(dǎo)解離(HCD)中,糖肽分子的糖鏈和肽段都會(huì)發(fā)生碎裂;而低能碰撞誘導(dǎo)解離(CID)中,糖肽
4、分子的碎裂只發(fā)生在糖鏈上,從而使糖肽譜圖更加簡(jiǎn)化。這個(gè)現(xiàn)象在LTQ-ORBITRAP和QIT質(zhì)譜中都能得到映證。低能CID得到的糖肽譜圖常會(huì)出現(xiàn)一組與糖鏈相關(guān)的中性丟失峰,而糖肽鑒定的關(guān)鍵在與對(duì)這組中性丟失峰的捕獲與解析。我們可以利用圖論方法捕獲糖鏈的中性丟失峰,并可基于此設(shè)計(jì)出針對(duì)復(fù)雜樣本來(lái)源N-糖肽的鑒定方法。我們將此方法先后在標(biāo)準(zhǔn)糖蛋白和實(shí)際復(fù)雜樣本中進(jìn)行大規(guī)模測(cè)試,得到極高準(zhǔn)確度的驗(yàn)證。應(yīng)用于人類血清樣本的大規(guī)模鑒定,最終得到7
5、45個(gè)N-糖基化肽段。
我們?cè)谇捌趯?shí)驗(yàn)中已經(jīng)建立了肝癌轉(zhuǎn)移的小鼠模型,同時(shí)通過(guò)基因芯片和生物質(zhì)譜獲得了轉(zhuǎn)移模型在轉(zhuǎn)錄組和蛋白質(zhì)組水平的表達(dá)情況。傳統(tǒng)的分子標(biāo)志物篩選方法,通常先分別探究轉(zhuǎn)錄組或蛋白質(zhì)組的差異基因,然后尋找共同的差異基因。這種策略往往會(huì)丟失差異基因在全局水平上的位置,不能充分利用轉(zhuǎn)錄組和蛋白質(zhì)組聯(lián)合篩選的優(yōu)勢(shì)。本研究提出了更為科學(xué)的方法:將轉(zhuǎn)錄組和蛋白質(zhì)組數(shù)據(jù)投影到二維平面上,用置信橢圓或置信區(qū)間方法篩選差異方向
6、一致的基因。
第2章系統(tǒng)鑒定了人肝蛋白質(zhì)組中的糖基化位點(diǎn)。我們首次利用肼腙化學(xué)反應(yīng)法和親水相互作用法兩種非凝集素的廣譜性富集技術(shù),結(jié)合高精度質(zhì)譜LTQ-ORBITRAP獲取CID和ETD兩種模式下的譜圖,通過(guò)MaxQuant檢索,控制肽段和位點(diǎn)的FDR在1%水平,共得到1,700個(gè)N-糖基化位點(diǎn)。通過(guò)比較,我們的數(shù)據(jù)集對(duì)國(guó)際上已鑒定的糖基化位點(diǎn)數(shù)據(jù)集形成了大規(guī)模的補(bǔ)充。其中,修飾位點(diǎn)序列模式總體符合N-X-[S|T]模式,同時(shí)
7、還發(fā)現(xiàn)存在一批新的序列模式;在二級(jí)結(jié)構(gòu)域方面,發(fā)現(xiàn)β-折疊上的N-糖位點(diǎn)頻率明顯高于α-螺旋。
第3章是關(guān)于糖肽譜圖解析軟件GRIP的核心算法、設(shè)計(jì)、編寫(xiě)和測(cè)試。在對(duì)QIT和LTQ-ORBITRAP兩種質(zhì)譜來(lái)源的標(biāo)準(zhǔn)糖蛋白ASF和HRP測(cè)試中發(fā)現(xiàn):所有的糖基化肽段都能被GRIP正確識(shí)別,充分驗(yàn)證了GRIP對(duì)簡(jiǎn)單樣本來(lái)源的糖肽的識(shí)別能力。標(biāo)準(zhǔn)蛋白數(shù)據(jù)也證實(shí)了GRIP優(yōu)于現(xiàn)有的所有糖肽譜圖解析軟件。
第4章是GRIP方法
8、在實(shí)際復(fù)雜樣本中的應(yīng)用。我們?cè)O(shè)計(jì)的特色的實(shí)驗(yàn)技術(shù),首先通過(guò)預(yù)實(shí)驗(yàn)得到實(shí)際樣本的去糖基化肽段庫(kù),再結(jié)合文獻(xiàn)和Glycoworkbench軟件構(gòu)建出人類血清的N-糖組成庫(kù)(365種),組合成理論N-糖肽數(shù)據(jù)庫(kù)。GRIP通過(guò)實(shí)際樣本的CID譜圖與理論N-糖肽數(shù)據(jù)庫(kù)的比對(duì)來(lái)實(shí)現(xiàn)對(duì)糖肽的鑒定。同時(shí)我們利用真實(shí)譜圖產(chǎn)生的隨機(jī)譜圖作為GRIP卡閾值的標(biāo)準(zhǔn)。在標(biāo)準(zhǔn)糖蛋白ASF的測(cè)試中證實(shí)了此方案的可行性,在大規(guī)模實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證中,用同一母離子下的HCD糖肽譜
9、圖來(lái)驗(yàn)證GRIP的解析結(jié)果,顯示了此方案的高準(zhǔn)確度。所有結(jié)果說(shuō)明GRIP完全有能力對(duì)實(shí)際復(fù)雜樣本的糖肽進(jìn)行鑒定。在人類血清樣本大規(guī)模的測(cè)試中,GRIP最終鑒定到745個(gè)糖肽分子。其中最高豐度的糖蛋白是免疫球蛋白,而大部分糖肽分子都帶有唾液酸或巖藻糖,均與以往研究相符。
第5章拓展了GRIP方法,運(yùn)用糖肽碎片庫(kù)技術(shù)來(lái)對(duì)實(shí)際樣本中的糖肽拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)進(jìn)行解析。GRIP方法只能獲取糖鏈的組成,因此我們開(kāi)發(fā)了N-糖鏈拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的鑒定體系作為補(bǔ)
10、充。糖肽碎片庫(kù)構(gòu)建的首要問(wèn)題是如何構(gòu)建糖鏈碎片庫(kù)。Glycoworkbench軟件無(wú)法模擬出所有的N-糖碎片,我們采用自建的N-糖碎片構(gòu)建方法。在血清中已知N-糖的最大通用結(jié)構(gòu),通過(guò)矩陣方法產(chǎn)生所有10,004個(gè)N-糖鏈的子結(jié)構(gòu)。每個(gè)糖鏈結(jié)構(gòu)通過(guò)循環(huán)調(diào)用矩陣方法完成碎片庫(kù)的構(gòu)建。最后我們?cè)O(shè)計(jì)了5種譜圖匹配的打分公式,在模擬和實(shí)際譜圖的測(cè)試結(jié)果表明運(yùn)用糖肽碎片庫(kù)不僅可以得到糖肽的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu),而且對(duì)同分異構(gòu)體具有一定的識(shí)別能力。
第
11、6章是肝癌轉(zhuǎn)移分子標(biāo)志物的篩選。本章提出聯(lián)合轉(zhuǎn)錄組和蛋白質(zhì)組數(shù)據(jù),將轉(zhuǎn)錄組和蛋白質(zhì)組數(shù)據(jù)投影到二維平面上,用置信橢圓或置信區(qū)間方法篩選差異方向一致的基因。在轉(zhuǎn)移模型測(cè)試中發(fā)現(xiàn)置信區(qū)間方法比置信橢圓方法更為嚴(yán)謹(jǐn)。
通過(guò)本文的研究,我們建立了實(shí)際樣本中N-糖肽高通量鑒定的解決方案,為將來(lái)疾病蛋白質(zhì)組學(xué)研究中糖肽分子標(biāo)志物的篩選奠定了基礎(chǔ)。此外,本文第5章內(nèi)容為下一步N-糖肽拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)鑒定方法研究拉開(kāi)了序幕。在本文第6章肝癌轉(zhuǎn)移標(biāo)志物
溫馨提示
- 1. 本站所有資源如無(wú)特殊說(shuō)明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請(qǐng)下載最新的WinRAR軟件解壓。
- 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請(qǐng)聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
- 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁(yè)內(nèi)容里面會(huì)有圖紙預(yù)覽,若沒(méi)有圖紙預(yù)覽就沒(méi)有圖紙。
- 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
- 5. 眾賞文庫(kù)僅提供信息存儲(chǔ)空間,僅對(duì)用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理,對(duì)用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對(duì)任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
- 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請(qǐng)與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
- 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時(shí)也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對(duì)自己和他人造成任何形式的傷害或損失。
最新文檔
- 基于生物質(zhì)譜的糖蛋白質(zhì)組學(xué)新技術(shù)新方法研究.pdf
- 生物質(zhì)譜技術(shù)研究及其在蛋白質(zhì)組學(xué)中的應(yīng)用.pdf
- 基于質(zhì)譜的糖蛋白質(zhì)組學(xué)-糖組學(xué)的新技術(shù)與新方法研究.pdf
- 基于生物質(zhì)譜的蛋白質(zhì)組學(xué)新方法研究磷酸化和糖基化修飾蛋白質(zhì).pdf
- 基于液相色譜-質(zhì)譜聯(lián)用技術(shù)的肝癌糖蛋白質(zhì)組學(xué)的研究.pdf
- 基于生物質(zhì)譜的蛋白質(zhì)組學(xué)數(shù)據(jù)處理及檢索質(zhì)量控制研究.pdf
- 基于質(zhì)譜技術(shù)的蛋白質(zhì)組學(xué)方法對(duì)食品蛋白質(zhì)糖基化的研究.pdf
- 生物質(zhì)譜新技術(shù)及其在疾病蛋白質(zhì)組研究中的應(yīng)用.pdf
- 人類尿液糖蛋白質(zhì)組學(xué)研究及大腸桿菌DH5α分泌蛋白質(zhì)組研究.pdf
- 蛋白質(zhì)組表達(dá)譜基本生物信息學(xué)研究及全蛋白質(zhì)組等電點(diǎn)分布研究.pdf
- 糖蛋白質(zhì)譜分析和過(guò)甲酸氧化用于蛋白質(zhì)組學(xué)的方法學(xué)研究.pdf
- 生物質(zhì)譜新技術(shù)與新方法及其在蛋白質(zhì)組學(xué)中的應(yīng)用研究.pdf
- 大鼠海馬細(xì)胞質(zhì)膜蛋白質(zhì)組及肝臟質(zhì)膜糖蛋白質(zhì)組研究.pdf
- 基于iTRAQ定量蛋白質(zhì)組學(xué)技術(shù)篩選結(jié)直腸癌相關(guān)糖蛋白.pdf
- 蛋白質(zhì)組學(xué)proteomics
- 蛋白質(zhì)組學(xué)題庫(kù)
- 構(gòu)建基于質(zhì)譜的蛋白質(zhì)組定量軟件研究.pdf
- 人睪丸蛋白質(zhì)表達(dá)譜的構(gòu)建及精子發(fā)生相關(guān)蛋白質(zhì)組學(xué)研究.pdf
- 小鼠血清糖蛋白質(zhì)組富集及鑒定.pdf
- 蛋白質(zhì)組學(xué)技術(shù)
評(píng)論
0/150
提交評(píng)論