热蛋白质组学分析技术在现代生命科学中的应用领域探析

更多详细信息请见:最经典、主流的药物靶点筛选技术——TPP热蛋白组分析

蛋白质是生命活动的直接执行者和功能体现者,其结构与功能的动态变化调控着细胞乃至整个生物体的各项生理及病理过程。热蛋白质组学分析(Thermal Proteome Profiling, TPP) 作为一项前沿的化学蛋白质组学技术,近年来在生命科学领域崭露头角。它通过系统性评估蛋白质在接近生理相关环境下(如活细胞、组织甚至体液中)的热稳定性变化,提供了一个独特的窗口,以全面洞察蛋白质的状态、蛋白质之间相互作用,以及这些相互作用如何影响蛋白质的稳定性与功能。

TPP技术的核心价值在于其能够在无需对小分子进行化学标记的情况下,无偏倚地、规模化地探测蛋白质组范围内的相互作用,并揭示这些相互作用对蛋白质构象和稳定性的直接影响。这一特性使得TPP不仅成为理解复杂生命活动和疾病发生发展分子机制的有力工具,更在药物靶点发现、药物作用机制解析以及候选药物筛选等新药研发的关键环节展现出巨大潜力。

一、热蛋白质组学分析

热蛋白质组学分析(TPP) 是一种强大的技术手段,它巧妙地将细胞热迁移分析(Cellular Thermal Shift Assay, CETSA) 的核心原理与质谱技术相结合,从而实现了在蛋白质组规模上对蛋白质热稳定性的系统性分析。TPP的根本出发点是蛋白质的热稳定性。当蛋白质暴露于逐渐升高的温度时,其三维结构会发生解折叠并倾向于聚集沉淀,这一过程中,蛋白质从可溶状态转变为不可溶状态的温度特性,即为其热稳定性的一种体现。TPP技术通过精确控制温度梯度,并结合定量质谱分析在不同温度下保持可溶状态的蛋白质丰度,从而为蛋白质组中的每一个可检测蛋白质绘制出熔解曲线。借助高分辨率的定量质谱技术,TPP能够同时监测细胞裂解液、完整细胞乃至组织样本中成千上万种蛋白质的热稳定性变化,这种全景式的扫描使得研究者能够无偏倚地发现药物的直接靶点、脱靶靶点,以及由这些直接相互作用引发的下游蛋白质稳定性改变,从而揭示复杂的生物学效应网络。

二、热蛋白质组学分析的应用及案例

1、热蛋白质组分析在探索疾病机制中的应用

TPP技术通过比较疾病模型与健康对照组之间蛋白质组热稳定性的差异,为深入理解疾病的发生发展提供了新的视角。蛋白质的热稳定性直接反映了其结构状态和所处的分子环境,TPP可以检测到由于疾病引起的蛋白质构象改变、异常的蛋白质-蛋白质相互作用 (PPIs)、蛋白质-代谢物相互作用,以及信号通路活性的变化。

案例:热蛋白质组分析在白血病研究中的应用

一项发表于Nature Chemical Biology的研究,对20种不同亚型的B细胞儿童急性淋巴细胞白血病细胞系 (cALL) 进行了热蛋白质组分析。通过结合高分辨率等电聚焦分离技术 ,研究人员实现了前所未有的肽段覆盖度,从而能够识别和区分来自同一基因的不同蛋白质异构体 的热稳定性。他们发现了15,846个功能性蛋白质异构体群体,并揭示了这些异构体在不同cALL亚型、不同B细胞发育阶段的热稳定性差异,还将这些差异与细胞对528种抗肿瘤化合物的敏感性联系起来,为理解cALL的异质性和寻找新的治疗靶点提供了重要线索。

2、热蛋白质组分析在生物标志物发现中的应用

蛋白质热稳定性的改变是蛋白质功能状态的直接反映,因此,TPP技术在发现用于疾病诊断、预后判断和疗效预测的新型生物标志物方面具有巨大潜力。通过比较疾病患者与健康人群,或不同疾病亚型、不同疾病阶段患者样本中蛋白质组的热稳定性谱,可以筛选出那些热稳定性发生特异性改变的蛋白质,这些蛋白质有望成为新的生物标志物。

案例:蛋白质异构体特异性标志物

如前述cALL研究所示,TPP结合高分辨分离技术能够区分不同蛋白质异构体的热稳定性。由于不同异构体可能具有不同的功能甚至在疾病中发挥相反作用,因此基于异构体热稳定性的标志物可能比基于总蛋白水平的标志物更为精准和特异。研究发现Crk样蛋白 (CRKL) 的一种蛋白质异构体的热稳定性与细胞对BCR-ABL激酶抑制剂的敏感性呈正相关,提示CRKL的热稳定性特征可能作为预测此类药物疗效的生物标志物。

3、热蛋白质组分析在药物靶点筛选中的应用

TPP能够在接近生理的条件下,无需对药物分子进行标记即可鉴定小分子药物的直接作用靶点,同时,它还能揭示药物引起的下游信号通路中蛋白质热稳定性的变化,即间接影响的蛋白质。通过比较药物在完整细胞和细胞裂解物中诱导的蛋白质热稳定性变化,可以有效区分药物的直接结合靶点和由于细胞内信号传导或代谢变化导致的间接效应蛋白。在细胞裂解物中,细胞结构和代谢活动被破坏,观察到的热稳定性变化更可能源于药物与蛋白质的直接相互作用。

案例:天然产物藤黄酸的靶点鉴定:

北京大学药学院的曾克武和屠鹏飞团队利用TPP技术,结合SILAC(细胞培养中氨基酸稳定同位素标记)技术,成功鉴定了天然产物藤黄酸  在前列腺癌细胞中诱导细胞焦亡的关键分子靶点为CNPY3,这一发现为理解藤黄酸的抗肿瘤机制及开发新的治疗策略提供了重要依据。

4、热蛋白质组分析在疾病诊断中的应用

传统的疾病诊断往往依赖于临床症状、影像学和少数几个生物标志物,TPP有望通过提供更全面的蛋白质功能状态信息,为疾病的精准诊断和亚型分类带来突破。每个细胞或组织类型在特定生理或病理状态下,其蛋白质组可能展现出独特的整体热稳定性图谱。通过分析患者样本中蛋白质组的特异性热稳定性特征,或特定蛋白质异构体的热稳定性变化,有望开发出新的诊断方法,用于疾病的早期识别或区分具有不同分子特征的疾病亚型。

案例:香港大学支志明院士团队利用TPP发现存于细胞骨架中的Girdin蛋白是多种难治性和易转移癌症的肿瘤抑制因子,喹啉并[3,4-B] 喹啉类小分子可选择性靶向Girdin蛋白并激活其抑制肿瘤的活性,为开发治疗转移性癌症的创新疗法提供了新的靶点。

三、总结

热蛋白质组学 (TPP) 技术,作为一项能够在原生细胞环境或复杂生物样本中,无偏倚、规模化地研究蛋白质热稳定性及其受配体调控的创新方法,已经深刻地改变了我们探索蛋白质功能和相互作用的方式。它巧妙地将蛋白质热变性的基本生物物理原理与先进的定量质谱技术相结合,为我们打开了一扇观察蛋白质动态世界的新窗口。

TPP技术的核心价值在于其能够提供超越传统蛋白质丰度分析的功能性信息。在生物医学研究领域,TPP助力科学家深入揭示疾病的分子机制,从蛋白质异构体的细微差异到金属离子调控的复杂网络,再到代谢物对关键酶活性的调控,不断刷新我们对疾病发生发展的认知,并为新型生物标志物的发现提供了丰富的源泉。在药物研发领域,TPP从根本上加速了新药创制的进程,无论是无偏倚的靶点发现与验证、脱靶效应的系统评估,还是药物作用机制的精细解析和先导化合物的优化,TPP都扮演了关键角色,特别是在天然产物等复杂体系的研究中展现出独特优势。在临床应用方面,尽管仍处于发展初期,但TPP在疾病精准诊断、预后评估以及指导个体化医疗策略制定方面已显露出巨大的潜力,Tissue-TPP和Blood-TPP等技术的出现更是将其向临床实践推进了一大步。随着生命科学研究的不断深入和精准医疗需求的日益增长,热蛋白质组学技术必将在全球科研人员的共同努力下,通过持续的技术革新和多学科交叉融合,取得更大的突破。

参考文献:

1.Kurzawa N, Leo IR, Stahl M, et al. Deep thermal profiling for detection of functional proteoform groups. Nat Chem Biol. 2023;19(8):962-971. doi:10.1038/s41589-023-01284-8

2.Zhang XW, Li L, Liao M, et al. Thermal Proteome Profiling Strategy Identifies CNPY3 as a Cellular Target of Gambogic Acid for Inducing Prostate Cancer Pyroptosis. J Med Chem. 2024;67(12):10005-10011. doi:10.1021/acs.jmedchem.4c00140

3.Ruan ML, Ni WX, Chu JCH, et al. Iridium(III) carbene complexes as potent girdin inhibitors against metastatic cancers. Proc Natl Acad Sci U S A. 2024;121(25):e2316615121. doi:10.1073/pnas.2316615121

本系统采用Python编程语言中的Flask框架作为基础架构,实现了一个面向二手商品交易的网络平台。该平台具备完整的前端展示与后端管理功能,适合用作学术研究、课程作业或个人技术能力训练的实际案例。Flask作为一种简洁高效的Web开发框架,能够以模块化方式支持网站功能的快速搭建。在本系统中,Flask承担了核心服务端的角色,主要完成请求响应处理、数据运算及业务流程控制等任务。 开发工具选用PyCharm集成环境。这款由JetBrains推出的Python专用编辑器集成了智能代码提示、错误检测、程序调试与自动化测试等多种辅助功能,显著提升了软件编写与维护的效率。通过该环境,开发者可便捷地进行项目组织与问题排查。 数据存储部分采用MySQL关系型数据库管理系统,用于保存会员资料、产品信息及订单历史等内容。MySQL具备良好的稳定性和处理性能,常被各类网络服务所采用。在Flask体系内,一般会配合SQLAlchemy这一对象关系映射工具使用,使得开发者能够通过Python类对象直接管理数据实体,避免手动编写结构化查询语句。 缓存服务由Redis内存数据库提供支持。Redis是一种支持持久化存储的开放源代码内存键值存储系统,可作为高速缓存、临时数据库或消息代理使用。在本系统中,Redis可能用于暂存高频访问的商品内容、用户登录状态等动态信息,从而加快数据获取速度,降低主数据库的查询负载。 项目归档文件“Python_Flask_ershou-master”预计包含以下关键组成部分: 1. 应用主程序(app.py):包含Flask应用初始化代码及请求路径映射规则。 2. 数据模型定义(models.py):通过SQLAlchemy声明与数据库表对应的类结构。 3. 视图控制器(views.py):包含处理各类网络请求并生成回复的业务函数,涵盖账户管理、商品展示、订单处理等操作。 4. 页面模板目录(templates):存储用于动态生成网页的HTML模板文件。 5. 静态资源目录(static):存放层叠样式表、客户端脚本及图像等固定资源。 6. 依赖清单(requirements.txt):记录项目运行所需的所有第三方Python库及其版本号,便于环境重建。 7. 参数配置(config.py):集中设置数据库连接参数、缓存服务器地址等运行配置。 此外,项目还可能包含自动化测试用例、数据库结构迁移工具以及运行部署相关文档。通过构建此系统,开发者能够系统掌握Flask框架的实际运用,理解用户身份验证、访问控制、数据持久化、界面动态生成等网络应用关键技术,同时熟悉MySQL数据库运维与Redis缓存机制的应用方法。对于入门阶段的学习者而言,该系统可作为综合性的实践训练载体,有效促进Python网络编程技能的提升。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
在当代储能装置监控技术领域,精确测定锂离子电池的电荷存量(即荷电状态,SOC)是一项关键任务,它直接关系到电池运行的安全性、耐久性及整体效能。随着电动车辆产业的迅速扩张,业界对锂离子电池SOC测算的精确度与稳定性提出了更为严格的标准。为此,构建一套能够在多样化运行场景及温度条件下实现高精度SOC测算的技术方案具有显著的实际意义。 本文介绍一种结合Transformer架构与容积卡尔曼滤波(CKF)的混合式SOC测算系统。Transformer架构最初在语言处理领域获得突破性进展,其特有的注意力机制能够有效捕捉时间序列数据中的长期关联特征。在本应用中,该架构用于分析电池工作过程中采集的电压、电流与温度等时序数据,从而识别电池在不同放电区间的动态行为规律。 容积卡尔曼滤波作为一种适用于非线性系统的状态估计算法,在本系统中负责对Transformer提取的特征数据进行递归融合与实时推算,以持续更新电池的SOC值。该方法增强了系统在测量噪声干扰下的稳定性,确保了测算结果在不同环境条件下的可靠性。 本系统在多种标准驾驶循环(如BJDST、DST、FUDS、US06)及不同环境温度(0°C、25°C、45°C)下进行了验证测试,这些条件涵盖了电动车辆在实际使用中可能遇到的主要工况与气候范围。实验表明,该系统在低温、常温及高温环境中,面对差异化的负载变化,均能保持较高的测算准确性。 随附文档中提供了该系统的补充说明、实验数据及技术细节,核心代码与模型文件亦包含于对应目录中,可供进一步研究或工程部署使用。该融合架构不仅在方法层面具有创新性,同时展现了良好的工程适用性与测算精度,对推进电池管理技术的进步具有积极意义。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
代码转载自:https://pan.quark.cn/s/9e296fe8986c 实验题目为“复杂模型机的设计与实现”。 _1. 实验目的与要求:目的:1. 熟练掌握并达成较为复杂的计算机原理。 2. 本实验增加了16条机器指令,全面运用所学的计算机原理知识,借助扩展的机器指令设计并编写程序,然后在CPU中执行所编写的程序。 要求:依照练习一和练习二的要求完成相应的操作,并上机进行调试和运行。 2. 实验方案:……实验报告的标题设定为“广东工业大学计组实验报告复杂模型机的设计与实现六”,主要围绕计算机组成原理中的复杂模型机设计和实现展开。 实验的宗旨在于让学生深入理解和实际操作计算机原理,特别是通过增加16条机器指令,来全面运用所学知识设计程序,并在CPU中运行这些程序。 实验的具体要求包括:1. 掌握复杂的计算机工作原理,这要求学生不仅具备扎实的理论知识,还需要拥有将理论转化为实际操作的能力。 2. 实验中增加了16条机器指令,这涉及到计算机指令集的扩展和设计,可能包含算术运算、逻辑运算、数据传输和控制流程等指令。 3. 学生需要运用扩展的机器指令编写程序,并通过CPU进行运行和调试,这涉及到编程、汇编和CPU执行流程的理解。 4. 依照练习一和练习二的要求完成操作,这表明实验包含分阶段的练习任务,需要逐步完成并验证。 实验方案包括:1. 实验连线:保证硬件连接准确无误,这是任何电子实验的基础,对于计算机实验,这通常涵盖CPU、内存、输入/输出设备等组件的连接。 2. 实验程序:提供了范例程序,包括机器指令程序和微指令程序的微代码。 这部分内容展示了如何利用扩展的机器指令编写程序,以及对应的微指令实现,有助于理解计算机内部的低级操作。 在实验结果和数据处理部分,学生需要:1. 在程...
【硕士论文复现】可再生能源发电与电动汽车的协同调度策略研究(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕“可再生能源发电与电动汽车的协同调度策略研究”展开,旨在通过Matlab代码复现硕士论文中的核心模型与算法,探讨可再生能源(如风电、光伏)与大规模电动汽车接入电网后的协同优化调度方法。研究重点包括考虑需求侧响应的多时间尺度调度、电动汽车集群有序充电优化、源荷不确定性建模及鲁棒优化方法的应用。文中提供了完整的Matlab实现代码与仿真模型,涵盖从场景生成、数学建模到求解算法(如NSGA-III、粒子群优化、ADMM等)的全过程,帮助读者深入理解微电网与智能电网中的能量管理机制。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事新能源、智能电网、电动汽车等领域技术研发的工程人员。; 使用场景及目标:①用于复现和验证硕士论文中的协同调度模型;②支撑科研工作中关于可再生能源消纳、电动汽车V2G调度、需求响应机制等课题的算法开发与仿真验证;③作为教学案例辅助讲授能源互联网中的优化调度理论与实践。; 阅读建议:建议结合文档提供的网盘资源下载完整代码,按照目录顺序逐步学习各模块实现,重点关注模型构建逻辑与优化算法的Matlab实现细节,并通过修改参数进行仿真实验以加深理解。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值