蛋白样本制备选型指南 | 活细胞or裂解液怎么选？5 类样本全解析，适配场景一篇全知晓！-优快云博客

引言

在药物研发和蛋白质组学研究中，靶点筛选是决定项目走向的核心环节 —— 精准的靶点能让研发少走弯路，低效或错误的靶点则可能导致前期努力白费。

而样本类型的选择与配套方法学的适配，是靶点筛选成功的双重关键：选对样本才能还原蛋白质的天然状态和相互作用，避免出现 “体外有效、体内无效” 的伪阳性结果，同时关联实验效率与成本，不同研究阶段（初筛 / 验证 / 临床转化）需适配对应的样本类型，选不对会增加操作复杂度或缺失关键数据；用对方法学则能进一步提升数据准确性、降低时间成本。

很多研究者既会在活细胞、细胞裂解液等样本间纠结，又困惑于方法学搭配，担心踩错适配陷阱，今天就一次性讲透 5 类样本的核心特点、适用场景和避坑要点，再深度解析配套方法学（样本制备 + 数据处理 + 时间成本），帮你精准匹配研究需求，一站式搞定靶点筛选，让效率翻倍！建议收藏转发，实验中随时查阅～

5 类常用样本详解：优势 + 场景 + 避坑提醒

活细胞：最贴近生理的 “真实模型”

活细胞是生理条件下培养的完整细胞，能完美保留蛋白质天然构象、翻译后修饰和细胞内相互作用网络。

▶核心优势：模拟真实生理环境，能反映药物在细胞内的摄取、代谢和靶点结合全过程。

▶适用场景：表型筛选、细胞功能验证、药物 - 细胞相互作用研究（比如需要代谢转化的靶点）。

【小提醒】对化合物的通透性和毒性要求高，实验流程复杂，需专业设备和操作技术。

细胞裂解液：高通量初筛的 “高效之选”

细胞破碎后获得的蛋白质混合物，去除了细胞膜和细胞器，成分相对简单。

▶核心优势：样本制备快速均一，可批量处理，适合高通量分析。

▶适用场景：已知 / 假设靶蛋白的初步筛选、活细胞靶点结合验证（比如通过质谱检测结合配体）。

【小提醒】缺乏细胞空间结构和动态变化，可能遗漏依赖亚细胞定位的相互作用，需后续活细胞验证。

纯化蛋白：精准验证的 “核心工具”

通过亲和层析等方法分离的单一蛋白或少量混合物，目标蛋白高度富集。

▶核心优势：背景干扰小，实验条件易标准化，适合精确结合分析。

▶适用场景：生化活性测定、酶学高通量筛选（HTS）、结构生物学研究（如 X 射线晶体学）。

【小提醒】纯化过程中可能发生蛋白变性，缺乏细胞内调控环境，无法体现蛋白协同作用，需结合细胞实验。

组织样本：体内作用的 “真实代言人”

取自生物体内器官或组织的样本，包含多种细胞类型和细胞外基质。

▶核心优势：生理相关性强，能反映组织微环境对药物的影响。

▶适用场景：组织特异性靶点筛选、毒理学研究、临床前药物体内靶点验证、疾病标志物发现。

【小提醒】样本均一性差，蛋白质易降解，需特殊提取方法富集目标蛋白，处理难度较高。

血清 / 血浆：临床转化的 “无创宝藏”

富含血清蛋白组的生物体液，获取方式无创、便捷。

▶核心优势：易于获取，与临床应用高度相关，适合大规模研究。

▶适用场景：生物标志物发现、药物作用效果 / 副作用检测、临床试验中的靶点验证。

【小提醒】蛋白质组成复杂，高丰度蛋白（如白蛋白）干扰大，需先进行去除 / 富集处理。

不同样本的核心分析方法速览

样本类型	关键分析技术	核心特点
活细胞	细胞裂解 + LC-MS/MS、活细胞成像、报告基因验证	需多维分离降低复杂度，保留生理真实性
细胞裂解液	LC-MS/MS、热位移分析（CETSA/TPP）、活性探针富集	无需复杂预分离，高通量友好，适合初筛
纯化蛋白	直接质谱检测、SPR、结晶技术、酶活性测定	注重定量和结构信息，实验条件可控
组织样本	组织匀浆 + 分级分离 + LC-MS/MS、组织芯片、免疫组化	需分级分离提升鉴定数量，反映组织微环境
血清 / 血浆	高丰度蛋白去除 + LC-MS/MS、免疫亲和富集	需富集低丰度蛋白，适配临床样本分析

方法学深度解析：样本制备 + 数据处理 + 时间成本

选对样本后，配套方法学的规范操作是数据可靠的关键。以下从样本制备、数据处理、时间成本三个核心维度，拆解不同样本的适配方案：

1. 样本制备：按类型优化流程，少走弯路

▶活细胞：先进行细胞培养和药物处理，再用含蛋白酶抑制剂的裂解缓冲液（如 RIPA 缓冲液）裂解，通过机械破碎、超声或化学裂解方式破碎细胞，最后离心去除不溶物。

▶细胞裂解液：流程简单快速，仅需细胞收集、裂解缓冲液处理、离心去不溶物三步，1 小时内可完成批量处理。

▶纯化蛋白：需额外增加纯化步骤，如用 His 标签亲和树脂捕获蛋白，再通过洗脱、透析获得纯蛋白，流程包含细胞培养、蛋白表达、纯化三大环节。

▶组织样本：先将组织匀浆（常用研磨或匀浆器），再用优化的组织蛋白提取试剂盒（如 Thermo Fisher 产品）裂解，需快速处理避免蛋白降解。

▶血清 / 血浆：先离心去除细胞成分，再用免疫亲和试剂盒去除高丰度蛋白（如白蛋白、IgG），或通过蛋白沉淀、色谱分离富集低丰度目标蛋白。

2. 数据处理与分析：按样本特性选对策略

▶采集策略：活细胞、细胞裂解液蛋白种类多，常用数据依赖采集（DDA）策略；纯化蛋白或目标蛋白富集样本，适合数据非依赖采集（DIA）或平行反应监测（PRM），定量更精准。

▶分析工具：组织样本、活细胞的大数据量分析，需用 MaxQuant、Proteome Discoverer 等软件进行数据库搜索和定量，匹配基因组 / 转录组数据鉴定蛋白。

▶靶点识别：核心方法有三类 —— 热漂移分析（全局筛选结合蛋白，需大量样本和计算）、活性探针富集（定向筛选活性位点结合，需定制探针）、蛋白质芯片 / SPR（高通量检测结合，需大量纯蛋白），建议多种方法互补验证。

3. 实验流程与时间成本：按需求权衡效率

▶活细胞：实验周期长，细胞培养、处理、裂解需数天到数周，含细胞传代、药物处理、收集等步骤。

▶细胞裂解液：样本处理最快，1 小时内可完成，后续质谱分析和数据处理需数小时到数天。

▶纯化蛋白：流程最长，蛋白表达、纯化、鉴定需数周到数月，取决于蛋白表达效率和纯化难度。

▶组织样本：处理介于活细胞和纯化蛋白之间，组织获取 + 匀浆需数小时，蛋白提取 1-2 小时，后续分析数小时到数天。

▶血清 / 血浆：预处理 30 分钟内可完成，富集和分析步骤与其他样本类似，需数小时到数天。

选择实用指南：4 步精准匹配

Step1：按研究目的定方向

▶细胞内作用机制 / 表型变化：活细胞 + DDA 采集 + LC-MS/MS 分析，或细胞裂解液 + 热漂移分析初筛；

▶特定蛋白功能 / 结构研究：纯化蛋白 + PRM 定量 + 结晶 / SPR 技术；

▶体内作用 / 组织特异性研究：组织样本 + 分级分离 + LC-MS/MS，搭配组织芯片验证；

▶临床转化 / 生物标志物发现：血清 / 血浆 + 高丰度蛋白去除 + 免疫亲和富集。

Step2：结合实验条件权衡

▶时间紧、需高通量：细胞裂解液 + 自动化样本处理平台，批量处理提升效率；

▶设备 / 技术有限：避开活细胞和组织样本，选择细胞裂解液或纯化蛋白，实验条件易标准化；

▶追求生理真实性：投入资源做活细胞 + 组织样本组合，还原体内真实作用场景。

Step3：多样本+多方法互补验证

“初筛 - 验证 - 转化” 三步走：

1. 细胞裂解液 + 活性探针富集 / 热漂移分析，全局筛选潜在靶点；

2. 活细胞 + DDA 采集 + 报告基因验证，确认靶点功能；

3. 组织 / 血清样本 + 分级分离 / 富集技术，评估体内效果和临床转化潜力。

Step4：善用新技术简化流程

▶自动化平台：自动化样本处理平台可批量处理数百个样本，减少误差；

▶专用试剂盒：组织蛋白提取试剂盒、血清高丰度蛋白去除试剂盒，直接提升处理效率；

▶新型富集技术：Strep-tag 亲和纯化系统，快速获得高纯度蛋白，缩短纯化周期。

总结

蛋白质组学靶点筛选的核心是 “样本适配场景 + 方法学匹配样本”，没有绝对最优组合，只有最适合研究需求的选择。掌握 5 类样本的特点，搭配对应的制备流程、分析策略和时间规划，再通过多样本 + 多方法互补验证，就能高效筛选出可靠的药物靶点。

值得一提的是，在众多靶点筛选方法学中，热蛋白组学分析（Thermal proteome profiling，TPP）作为近年来横扫顶刊的 “高分利器”，恰好能完美适配上述活细胞、细胞裂解液、组织样本等多种类型，进一步解决传统筛选中假阳性率高、新靶点难发现、弱互作信号抓不到等痛点。它凭借 “全蛋白组无偏筛（一次覆盖 2000 + 蛋白）、保留蛋白天然构象与互作、广适性强” 三大核心优势，无需改造探针或构建载体，就能精准锁定药物结合的靶蛋白（包括脱靶蛋白），还能通过梯度温度 / 药物浓度设计，同时实现靶点鉴定与亲和力评估。

如果你在筛选中遇到 “已知靶点验证难、新靶点无从下手、假阳性浪费时间” 等问题，TPP 技术无疑是提升筛选效率与研究创新性的优质选择。

参考资料

[1] Guo T, Steen JA, Mann M. Mass-spectrometry-based proteomics: from single cells to clinical applications. Nature. 2025;638(8052):901-911. doi:10.1038/s41586-025-08584-0

[2] Ha J, Park H, Park J, Park SB. Recent advances in identifying protein targets in drug discovery. Cell Chem Biol. 2021;28(3):394-423. doi:10.1016/j.chembiol.2020.12.001

[3] Wu Q, Zheng J, Sui X, et al. High-throughput drug target discovery using a fully automated proteomics sample preparation platform. Chem Sci. 2024;15(8):2833-2847. Published 2024 Jan 12. doi:10.1039/d3sc05937e