賽默飛組學技術前沿創新高峰論壇，帶您發現組學的力量

　　分析測試百科網訊 2020年11月27日，由賽默飛世爾科技主辦、分析測試百科網協辦的組學技術前沿創新高峰論壇在成都隆重舉行。本次會議旨在“發現質譜力量”，邀請國內組學領域大咖共討質譜在組學研究中的“力量”，期望共同推動中國組學研究發展。

　　賽默飛中國區色譜與質譜業務應用支持總監薄濤博士主持本次大會開幕。

　　賽默飛生命科學質譜副總裁兼總經理Evett Kruka為本次大會致辭。

　　賽默飛質譜研發總監 Alexander Makarov為大家介紹Orbitrap技術在生命科學領域的應用及發展情況。Makarov表示，今年是賽默飛Orbitrap技術投入使用第15年，已經發展成Orbitrap混合質譜和單一Orbitrap質譜兩大類型。隨著人們逐漸對Orbitrap技術的認可，使用該技術發表的文章數量穩步提升。尤其在2019年，使用Orbitrap技術所發表的文章數量已經達到QTOF技術文章的2倍，且差距逐漸增大。Makarov表示，隨著Orbitrap技術在越來越多的領域中使用，未來該技術的發展不可估量，非常令人期待。

　　大會伊始，清華大學鄧海騰教授、復旦大學唐惠儒教授、南京大學劉震教授、北京大學黃超蘭教授分別圍繞質譜在組學研究中扮演的角色、質譜技術在人類健康疾病研究中的發展前景、基于質譜技術的多組學研究發展前景。

中國科學院分子細胞科學卓越創新中心 曾嶸研究員

報告題目：基于定量化分子網絡的精準醫學平臺

　　曾嶸介紹到，作為國內最早開展生物質譜分析的團隊之一，團隊利用質譜技術發現了多種疾病標志物。例如團隊利用質譜技術發現了磷酸化修飾定量化網絡的轉移型結直腸癌分子分型，并構建了個性化藥物反應預測模型；通過對胃繞道手術治療的糖尿病患者，團隊成功分辨了糖尿病肥胖者和非糖尿病肥胖者治療效果等，為疾病的治療效果評估提供了新的途徑。

　　曾嶸表示，蛋白質分析是門藝術，它需要更靈敏、更深度、更高覆蓋、更高通量的分析技術來支撐。作為擁有上述優勢的質譜技術，未來的發展令人期待。

清華大學 鄧海滕教授

報告題目：Beyond Expression Proteomics: Probing Protein Functional Diversity in Cellular Processes

　　鄧海滕表示，作為蛋白質組學的主要分析工具，質譜在其中發揮了不可或缺的作用。團隊利用質譜技術對肝臟中NAD輔酶分子前體NMN進行研究，發現NMN分子可延緩腎衰老；發現NNMT的含量與腫瘤發展有密切關系，當過渡表達時會促進腫瘤發展。通過多年研究發現，SIRT6與APC/C存在精密調節關系等。

蘇黎世聯邦理工大學 Bernd Wollscheld教授

報告題目：Light-mediated discovery of surfaceome nanoscale organization and intercellular receptor interaction networks

　　Wollscheld表示，集成腫瘤精準醫療技術朝著更好的大數據診斷方向發展。研究發現，蛋白質的功能與亞細胞環境有密切關系，其表面相互作用的介導信號往往難以捉摸。為此，團隊利用質譜技術研發了LUX-MS用于活細胞光控蛋白檢測。通過這項技術對B淋巴細胞上的CD20組織檢測發現，蛋白表面驅動譯碼的相互作用；建立了SOG歐聯抗原同步免疫突觸，并闡明細胞表面免疫突觸的信號網絡，對其進行系統分析。

南京大學 劉震教授

報告題目：面向精準質譜分析的分子印跡親和萃取-質譜聯用方法研究

　　劉震表示，質譜擁有非常強大的分辨能力，但需要配合完善的樣品制備技術才能發揮作用。為此，團隊研發了基于分子印記技術的靶標技術，提高了質譜對含糖、非含糖蛋白的分析能力。與抗體比較，分子印記材料的在穩定性方面遠超抗體，可保持2個月性能不發生改變，親和力也表現更好。對于不穩定的生物標志物，團隊利用這項技術對復雜多糖樣品、多肽樣品、磷酸化樣品、單糖、多糖異構體。對于血清和尿液中的多種蛋白，使用印跡技術也可以輕易辨別，效果好于傳統分析方法。

同濟大學 田志新教授

報告題目：Recent progresses on site -and structure-specific quantitative N-glycoproteomics

　　N糖基化有多種類型，根據不同的位點和結構發揮不同的作用。質譜技術作為糖蛋白檢測的有力手段，已經在該領域發揮了重要作用。例如，團隊利用質譜技術對COVID-19疫苗進行解析，確定了其N糖結構的N334位點；進行了肝癌細胞HepG2和LO2對照實驗，發現兩者的位點異構；通過對乳腺癌細胞和干細胞對比，發現兩者存在位點異構性，對耐藥性有不同表現。

復旦大學 陸豪杰教授

報告題目：蛋白質翻譯后修飾的質譜分析

　　蛋白質翻譯后修飾為蛋白質帶來了不同功能，但為研究者帶來了分析挑戰。如何精準、快速的鑒別這些蛋白質對了解其相關機理極為重要。質譜作為“分子天平”，是實現這一目的的有效手段。團隊利用質譜技術，對N糖的糖基化位點進行靶向化分析，發現IgG分子經修飾衍生后，可提高衍生效率、提高了位點電荷、提高了ETD效率。將這種方法用于人血清發現，可提高蛋白檢測效率，能獲取更多蛋白離子碎片信息。對于蛋白質C末端研究，團隊利用同位素標簽、富集標簽和離子化標簽配合高選擇性材料，在2644個肽段上發現了2985種乙酰化位點。

　　隨后，復旦大學陸豪杰教授、蘇州大學楊霜教授、解放軍軍事醫學科學院張萬軍研究員、王洪圍繞蛋白組學領域新技術、S蛋白糖基化表征、蛋白定量的必要性及最佳實踐等熱點問題進行了圓桌討論。

　　在代謝組學分論壇中，來自復旦大學唐惠儒教授、蒙納士大學Darren Creek教授、上海交通大學呂海濤教授、海南大學王守創教授、中央民族大學陳艷華副教授分別圍繞代謝組學研究的發展及現狀展開討論，與現場觀眾分享自己在代謝組學領域的研究成果及相關思考。

復旦大學 唐惠儒教授

報告題目：定量代謝組學與精準醫學

　　團隊長期致力于代謝組定量新技術體系研究。由于代謝表型復雜而重要，因此若想實現精準醫學，精確定量小分子代謝物成為極為重要的事情。由于人體具有2萬多種代謝產品，且現有技術難以滿足檢測需求，發現新的分析技術成為當務之急。質譜作為精準定量技術，在代謝組學中已經發揮了重要作用。團隊利用質譜鑒定氨基酸代謝產物，在15分鐘內可一次性同步定量150余種代謝物，并且覆蓋了22條代謝途徑。相比于傳統核磁表征，質譜技術能詳細定量血清中脂肪酸組成，定量了人體中150余種花生酸等。對于未知代謝物，團隊利用核磁技術配合質譜發展了絕對結構準確鑒定分析方法，可在5分鐘內鑒定血漿、細胞、組織中70種元素。

蒙納士大學Darren Creek教授

報告題目：Semi-targeted metabolomics to identify mechanisms of drug action

　　Creek表示，當前代謝組學非靶標分析的挑戰在于數據分析，信號噪音是最主要的干擾因素。利用質譜精確確定分子質量、明確保留時間是代謝組學實現精準分析的手段之一。基于上述要求和忒單，團隊利用質譜技術結合代謝組學，用于瘧疾藥物發現研究、阿托伐同作用機理研究、瘧疾代謝物篩選、HOHOH/嘧啶抑制劑、類喹啉化合物分析。此外，團隊也建立了多變量分析法，已經用于類青蒿素成分分析、指導異戊二烯合成合成、分析α-亞麻酸代謝等。

上海交通大學 呂海濤教授

報告題目：Mass spectrometry based precision-targeted metabolomics

　　所有高等生命都有代謝過程，若想探明生命機理必須要了解細胞代謝過程，代謝組學因此而生。由于傳統分析方法不能滿足檢測代謝改變過程和代謝產物變化，為此團隊利用質譜技術研發了新的檢測方法，實現了穩定的信號輸出，在14種生物組織中識別了231種功能脂質，發現了84種與臨床檢驗指標相關的代謝物。基于此項技術，團隊借助Fe³⁺、Mn²⁺、Mg²⁺分析了生物膜的功能性和形成等。

海南大學 王守創教授

報告題目：基于HPLC-MS的植物代謝多樣性解析

　　植物不同的代謝產物反映了植物不同的生理過程，如何準確的檢測這些復雜代謝產物成為制約而人們了解植物生理過程的因素之一。團隊利用高通量、高敏感性的質譜對茄科作物的代謝物進行分析，發現在同一種植物中，不同部位的初級代謝產物存在顯著差異，例如柑橘和柚子中的柑橘類黃酮代謝產物含量差異明顯。進一步研究發現，類黃酮能夠改變柑橘的苦甜。團隊通過分析番茄中的有毒生物堿，發現經過人類馴化后，其生物堿基因發生缺失，但茄堿等營養物質的含量也發生不同程度的降低。通過對表達的基因進行分析，團隊找到了關鍵基因，對其進行改變后發現相關營養物質含量顯著提升，但有害生物堿含量沒有產生變化。

中央民族大學 陳艷華副教授

報告題目：質譜成像技術與代謝組學的研究進展

　　質譜技術能廣泛覆蓋代謝組學目標物，因此，團隊開發了基于質譜技術的代謝組學定性與定量分析方法。基于這種方法，團隊實現了檢測血漿中1324種代謝產物同時檢測，實現1015個血漿中代謝產物的快速定量分析。針對含量較低的功能性代謝物，團隊研發了基于衍生化串聯質譜的脂肪酸、甾體激素代謝輪廓分析方法等。

　　在質譜成像方面，團隊研發了具有知識產權的空氣動力輔助離子化質譜（AFADESI-MS），其具有免標記、高靈敏、高覆蓋特點。利用這個質譜，團隊實現了生物組織中結構、功能性代謝物的高效識別、分布特征和分子病理研究。同時，團隊將AFADESI-MS與代謝組學相結合，建立了整體代謝組學生物標志物的研究思路。目前團隊將這一思路應用于臨床食管癌組織的原位代謝組學研究，實現潛在原位標志物的精確表征以及相關標識物的分布區域特征，實現了從代謝產物和代謝酶兩個層次全面表征腫瘤的代謝改變。基于上述成果，團隊成功建立了食管癌診斷模型并應用于臨床診斷和藥物研發中，其有望成為一種新型分子病理診斷工具。

　　在隨后的表型組學分論壇中，同濟大學丁琛教授、凱萊譜CEO劉華芬、BGI任艷、北京大學黃超蘭教授對表型組學的發展進行了討論，同時也分享了自己表型組學的相關研究成果。

同濟大學 丁琛教授

報告題目：人類表型組計劃

　　人類的組學計劃始于基因組學，但隨著從基因到表型的直接關聯發現幾乎殆盡，且從微觀到宏觀的征途障礙重重，因此傳統基因組研究的遺傳學范式面臨挑戰。表型組學概念因此而出，其代表從出生到死亡過程中，形態特征、功能、行為等生物、物理、化學形狀的組合，是人類生命密碼的另一半。隨著人類分析技術的不斷進步，從最早的基因組轉錄到蛋白質組學的質譜分析，目前人們已經利用先進成像技術實現了微觀-宏觀的表型解析。除了分析技術本身，仍需要配套的數據分析、數據匯總平臺的支撐。

杭州凱萊譜精準醫學 CEO 劉華芬

報告題目：多組學研究在新冠研究中的應用

　　基因組學、轉錄組學、蛋白質組學可以告訴人們機體內可能發生哪些變化，代謝組學可以告知機體內正在發生的變化，因此若想了解機體發生的變化，需要將組學研究相結合，這樣才能實現精準醫療這一概念。例如，如何實現COVID-19重癥患者的早期診斷，自爆發以來一直是醫學界的難題。凱萊譜通過質譜技術對患者血清進行非靶向分析，共鑒定出了941種代謝物，其中204種發生顯著改變的代謝物與疾病嚴重程度有關，進一步闡釋為什么新冠病人沒有力氣、肝臟解毒功能受損等，同時研究團隊發現了巨噬細胞、血小板和補體系統調節通路異常原因等。

　　目前，凱萊譜通過對磷脂、鞘磷脂、游離脂肪酸、氨基酸分析，對新冠病人回復情況進行研究，期望為臨床治療提供進一步的幫助。

BGI 任艷工程師

報告題目：Prediction and validation of mouse meiosis-essential genes based on transomics analysis during spermatogenesis

　　精子問題占男性不孕不育病因的75%，利用多組學技術研究對小鼠精子減數分裂前期的9類細胞研究，發現了8002種蛋白，其中關系較為密切的蛋白與減數分裂相關，關系疏遠的蛋白與細胞正常運作相關。經過鑒定，共有159種蛋白與減數分裂有關，2151種與減數分裂無關。通過敲除Zcwpw1基因，小鼠發現無法形成同源染色體，無法進行減數分裂。

北京大學 黃超蘭教授

報告題目：多組學在生物標志物開發中的應用

　　質譜技術起源于百年之前，至今已經有5位諾貝爾獎得主，也是組學研究的重要分析工具。它可以實現從元素分析到生物大分子分析。團隊利用質譜技術開發精氨酸化PTM新領域，采用絕對定量蛋白質組方法精確描繪TCR-CD3復合物酪氨酸動態磷酸化修飾全貌，揭示了亞基CD3e的單磷酸化及其新功能；通過尿液蛋白組揭示了早期新冠病毒感染為免疫抑制，緊密連接破壞，大規模代謝紊亂。利用IMS技術，團隊實現了毫秒級檢測新冠患者尿液樣本，可用于無癥狀患者的快速篩查。對于單細胞蛋白組研究，團隊研發的檢測芯片可在1個Hela細胞中檢測2138種蛋白，是目前人類單顆細胞鑒定蛋白個數最多的方法。