导读:本文包含了生物质谱论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:蛋白质,生物,质谱,定量,磷酸化,深度,结构。
生物质谱论文文献综述
秦伟捷[1]（2019）在《基于新材料、新试剂和生物质谱技术的糖蛋白质组分析新方法与应用研究》一文中研究指出糖基化修饰是最常见、最重要的蛋白质翻译后修饰之一。但是,由于其复杂程度高、丰度低;难于富集分离;质谱分析灵敏度差等原因,规模化的糖蛋白分析面临巨大技术挑战。针对上述问题,我们发展了一系列糖蛋白、糖肽富集新材料、新试剂和质谱鉴定新方法,显着提高了富集效率和鉴定规模。(1)合成了多种糖肽和糖簇混合抗原,制备出亲和性高、非肽段序列依赖的O-GlcNAc糖基化修饰广谱性抗体,在HeLa细胞中鉴定超过5000个O-GlcNAc糖肽,获得了目前最大规模的数据集,并成功应用于营养代谢调控转录因子O-GlcNAc修饰及其转录活性的研究。(2)发展了多种新型糖链标记试剂,可对糖肽实现一步法高选择性富集和高效衍生化,在特异性富集糖肽的同时提高了质谱分析灵敏度。(3)针对传统固态富集材料存在固液界面传质阻力,严重抑制富集反应的技术瓶颈,创新性的提出了基于可溶性环境响应材料的类均相反应富集新策略。通过调节溶液体系的温度或pH值,可对该类材料的溶解性实现精确控制,实现了"均相反应"富集和"异相沉淀"回收,该策略成功应用于小鼠脑组织和HeLa细胞的N、O-糖蛋白、糖肽富集。(4)将所发展新方法用于受体蛋白、转录因子糖基化修饰的规模化鉴定,为营养代谢对EGFR、Yap等蛋白的糖基化修饰和功能调控研究提供有力工具。(本文来源于《中国生物化学与分子生物学会2019年全国学术会议暨学会成立四十周年论文集》期刊2019-10-24）
吴萍,田晓旭,殷跃,苏晨,彭超[2]（2019）在《生物质谱技术在蛋白质研究中的应用》一文中研究指出生物质谱技术是自然科学领域一种广泛应用的检测研究手段。随着"组学"(蛋白质组学,代谢组学等)概念的提出,生物质谱技术更是蓬勃发展,在生物学研究领域有着广泛的应用。生物质谱技术在生物学中的应用使得蛋白质研究的通量、灵敏度、精确度得到了显着地提升,并越来越多的被应用到化学生物学、分子生物学、细胞生物学、医学、药学等多个学科领域。随着新概念与新方法、新技术不断被引进和多个革新,蛋白质相互作用信号通路分析更加便利化,更有效的推动药物靶蛋白的筛选和疾病相关信号通路等的研究工作;蛋白质后修饰位点及定位分析大大促进了表观遗传学及生物化学等方向的研究;定量蛋白质组学分析方法的进步则使得生物标志物的筛选成为可能;样品类型兼容性得到了提高,检测技术方法也随之日新月异地发展。与此同时,生物质谱技术在蛋白质结构解析研究工作中的作用也崭露头角。虽然,目前基于生物质谱对蛋白质结构的解析研究还无法与传统的X-Ray,NMR以及cryo-EM相提并论。但是,基于生物质谱技术的蛋白质交联质谱联用检测技术、氢氘交换质谱联用检测技术等从自身的解析角度出发,从蛋白质的空间位置、组成、动态分析等多个方面给予蛋白质的结构解析和功能研究提供巨大的帮助。蛋白质设施质谱分析系统经过几年的积累,已经形成了蛋白质研究中多项能力:通过对蛋白质的高分辨、高准确性鉴定确定功能系统中起重要作用的蛋白质,从而提示进行结构分析和分子影像分析发现蛋白质的功能;通过质谱分析定位发生在蛋白质上的修饰位点进一步指导蛋白质结构的测定和功能分析;通过对重要功能蛋白质的精确定量分析可追踪在不同时间和处理条件下的蛋白质表达变化,从而为解释细胞活动的分子机制及筛选疾病生物标志物和药物靶点提供分子基础。同时,系统经过技术开发与建立,也开展了一系列生物质谱新技术新方法的开发,特别是在蛋白质表征,如结构解析、蛋白质糖基化等方面的众多工作。交联质谱联用技术和氢氘交换质谱联用技术就是其中两个重要的方面。化学交联结合质谱技术(chemical cross-linking of proteins coupled with mass spectrometry),简称交联质谱技术、CXMS或XL-MS,是近年发展起来的新方法。它利用化学交联剂(chemical cross-linker)处理蛋白质样品,将空间距离足够接近、可以与交联剂反应的两个氨基酸以共价键连接起来,然后利用基于高精度质谱的蛋白质组学手段分析交联产物,可以反映了蛋白的溶液构象。氢氘交换质谱联用技术(HDX MS, hydrogen deuterium exchange mass spectrometry)是一种结合了氢氘交换实验特点与质谱检测能力,用以研究蛋白质空间构象的新型技术。该项技术在蛋白质结构及动态变化研究、蛋白质相互作用位点发现、蛋白表位及活性位点鉴定方面有着广泛的应用。随着氢氘交换质谱技术的不断发展,它正在成为结构生物学家及生物药物研发的重要手段。通过不同类型技术的整合,可以为蛋白质功能和表征、结构解析等研究提供更好的推动力。(本文来源于《中国生物化学与分子生物学会2019年全国学术会议暨学会成立四十周年论文集》期刊2019-10-24）
赵婉君,张勇,付琳茹,杨浩,朱精强[3]（2019）在《基于生物质谱的蛋白质组学在甲状腺乳头状癌中的应用进展》一文中研究指出随着生物质谱技术的发展和蛋白质组学的成熟,人们已经能够对疾病发生、发展过程的蛋白质组进行定性和定量分析,筛选出可用于疾病诊断、分型、疗效监测、判断预后等作用的生物标志物。甲状腺乳头状癌是最常见的甲状腺癌病理类型,目前其存在发病机制不明、现有金标准诊断手段(细针穿刺)有创且其精准度不高、针对复杂难治型患者(如碘抵抗患者)术后放化疗效果不佳等问题。因而,应用基于生物质谱技术的蛋白质组学筛选甲状腺癌血浆、尿液等样本中的生物标志物,对于该疾病的无创或微创诊断具有推动作用。(本文来源于《医学综述》期刊2019年15期）
肖飞[4]（2019）在《深度学习方法在生物质谱及蛋白质组学中的应用》一文中研究指出机器学习领域中比较好的学习方式就是深度学习,而机器领域中语音识别、自然语言处理、自动驾驶等方面取得了突破性的进展。而生物质谱作为当今研究生命科学领域中的研究工具,其代谢组学、生物制药等相关领域在生命科学领域研究中发挥着重要的作用。尤其是几年来,有关深度学习的理念被众多学者探究探讨,现阶段的深度学习对与学习生物质谱及蛋白质组学有着较大的促进作用,同时也为以生物质谱为核心的蛋白质组学数据分析带来新的发展契机。本文主要探究了生物质谱及蛋白质组学中深度学习方法的应用。(本文来源于《饮食科学》期刊2019年10期）
易晨[5]（2019）在《基于生物质谱的血清N-聚糖分析以及新型生物标志物研究》一文中研究指出糖基化是一种常见的蛋白质翻译后修饰,广泛参与各项生理活动,如蛋白质折迭、细胞通讯、肿瘤转移、免疫识别以及微生物入侵等,越来越多的临床研究证据表明许多疾病或非正常的生理状态下,一个或多个蛋白质的糖基化程度和其对应糖链结构会发生改变。而对这些变化进行测定,不仅可以了解某些蛋白质的生理功能并且可以用于疾病的诊断。因此,通过研究N-聚糖的结构及含量的变化来寻找可能的生物标志物已成为当前糖组学研究领域的热点之一。由于来源广泛,易于获取及富含多种不同类型糖蛋白,血清是目前糖组学研究最多的样品体系。但是由于血清样品自身组成复杂性,以及蛋白质糖基化性质导致其相对应的聚糖结构的多样性和微观不均一性,给血清中低含量N-聚糖的结构及定量分析带来困难。相较于传统的分析方法,生物质谱法具有高灵敏度、高通量和抗杂质干扰等优点,已成功应用于血清糖组学的研究。但这些基于生物质谱的分析方法依然不太完善,例如糖链的富集、纯化、标记等,仍需进一步的研究。本文利用生物质谱的优势,采用两种衍生化技术,首次对豚鼠血清N-聚糖的结构进行了系统研究,并对几种分析方法进行了比较。将优化后的分析方法应用于结直肠癌病人血清及环境污染物影响人群血清中Ig G的N-聚糖变化研究,找到潜在的生物标志物。具体内容如下:豚鼠作为一种重要的模式生物,常被应用于免疫学,毒理学和药理学等领域方面研究。针对豚鼠血清中N-聚糖进行分析有助于进一步了解其生理功能。为了增强N-聚糖的质谱响应信号,我们对豚鼠血清中N-聚糖分别进行全甲基化和甲胺化衍生,然后通过基质辅助激光解吸电离飞行时间质谱(MALDI-MS)鉴定了31种全甲基化N-聚糖结构和43种甲胺化N-聚糖结构。首次发现豚鼠血清中的唾液酸化聚糖的唾液酸存在O-乙酰化现象。结果表明温和甲胺化衍生不破坏O-乙酰化唾液酸结构,更适用于唾液酸化聚糖的分析。同时基于纳流液相和电喷雾电离质谱联用(nano LC-ESI-MS)鉴定出54种甲胺化的N-聚糖结构及其相对应的200多个甲胺化的N-聚糖异构体,并通过二级质谱对其结构进行确认。实验发现O-乙酰化不仅仅能影响N-聚糖同分异构体的数量,而且还能在一定程度上改变该N-聚糖的亲疏水性。实验结果表明尽管nano LC-ESI-MS在鉴定N-聚糖的结构更具优势,但是MALDI-MS由于操作简便,图谱易解析,更加适合大规模血清样品中N-聚糖分析。结直肠癌是全球发病率和死亡率排在前叁位的常见的消化道恶性肿瘤,因此结直肠癌的临床诊断变得尤为重要。本章采用上一章建立的MALDI-MS方法对健康人群和结直肠癌病人的血清中的N-聚糖进行分析,其中准确鉴定出64种人血清N-聚糖结构。所得到的质谱数据经归一化处理后,再通过过t检验和受试者工作特征曲线可以确定其中3种带有核心岩藻糖结构的N-聚糖与结直肠癌密切相关,可以作为良好的结直肠癌标志物。此外,在对癌症期型分类与N-聚糖变化关系研究中,发现血清中N-聚糖在结直肠癌I期的变化并不明显,而在结直肠癌II期、III期和IV期的变化比较显着,从糖组学的角度佐证了为什么结直肠癌早期不易被诊断。上述结果表明将MALDI-MS应用于筛选N-聚糖标志物,不仅能够准确鉴定N-聚糖结构并且获取相应的疾病标志物,还能从机制上了解疾病的发展。全氟辛烷磺酸盐(PFOS)和全氟辛酸(PFOA)是两种广泛存在于自然环境中常见的有机污染物,均能引起人体出现不良免疫反应,如胸腺细胞和脾细胞数量减少、肝脏增重以及过氧化物酶体增值等。免疫球蛋白(Ig G)是免疫系统主要的功能执行者,Ig G的糖基化与许多疾病的发生和发展密切相关。因此,本章从糖组学的角度,探讨Ig G糖基化与不同浓度的PFOS和PFOA在不同人群中的相互作用关系。采用MALDI-MS技术结合甲胺化衍生方法,对受PFOS和PFOA影响的95个成人和95个儿童血清中提取的Ig G的N-聚糖进行研究,鉴定出28种源于Ig G的N-聚糖结构。质谱数据处理与统计分析显示,成人组有11种跟PFOS和PFOA浓度相关的具有显着性变化的N-聚糖,而少年组中则出现了12种跟PFOS和PFOA浓度相关的具有显着性变化的N-聚糖。就N-聚糖结构特征而言,成人组主要表现为高甘露糖基化,岩藻糖基化和唾液酸化程度的变化,而少年组则主要表现为岩藻糖基化和唾液酸化程度的变化。由此可见,PFOS和PFOA的存在与Ig G糖基化密切相关。本章首次从糖组学的角度来揭示PFOS和PFOA对不同人群会产生不同的影响,在发现与PFOS和PFOA浓度变化具有显着性相关性的Ig G N-聚糖结构的基础上,可以在一定程度上诠释PFOS和PFOA与不同人群人体免疫系统响应的关系。综上所述,本文将质谱检测技术应用于生物体内的血清N-聚糖系统性研究,首次获得了豚鼠血清N-聚糖的完整信息,同时还发现了极具潜力的结直肠癌N-聚糖标志物,并且首次将糖组学的研究方法应用于分析环境污染与健康的问题,为更加深入的了解环境污染的机制提供了新的思路。本论文工作的开展为将来在临床疾病诊断、药物开发以及公共卫生领域提供技术手段与理论基础,具有广阔的应用前景。(本文来源于《华中科技大学》期刊2019-05-01）
赵新元,秦伟捷,钱小红[6]（2018）在《深度学习方法在生物质谱及蛋白质组学中的应用》一文中研究指出深度学习是近年来机器学习领域最热门的研究方向,尤其是在图像及语音识别、自然语言处理、自动驾驶等方面取得了突破性进展.生物质谱是当今生命科学领域重要的研究工具,尤其在蛋白质组学、代谢组学、生物制药等领域发挥着关键作用.近年来,基于深度学习方法的发展,以生物质谱为核心的蛋白质组学大数据分析将迎来发展新契机.本文综述了深度学习方法在生物质谱数据解析及蛋白质组学研究方面的最新应用.(本文来源于《生物化学与生物物理进展》期刊2018年12期）
陈维斌[7]（2018）在《生物药特性表征,工艺开发和质量控制中关键质量属性的分析和监测-Waters公司生物质谱技术与应用方案新进展（英文）》一文中研究指出The pace of biopharmaceutical development continues to accelerate,particularly with a large number of "breakthrough" drugs receiving accelerated review timelines.Regulatory agencies have recommended deploying a quality-by-design(QbD) approach for breakthrough and accelerated drug products.Product and process understanding,the foundation of QbD strategy,requires a deep understanding of the critical quality attributes(CQAs) at the molecular level,and insuring the desired product quality is met at the end of development cycle.Aiming to support QbD,gaining greater understanding of biotherapeutics,an increasing trend of moving mass spectrometry(MS) into lab settings traditionally associated with optical-based assays has been observed.MS coupled with liquid chromatography,as a well-accepted characterization tool,is proven to provide a wealth of multi-attribute information with greater confidence and depth of product attribute knowledge throughout the bioprocess development.This has facilitated the introduction of LCMS-based multi attribute monitoring methods to increase productivity.Challenges associated with these approaches include monitoring PQAs in large datasets,setting specifications,and transferring methods from development to QC.In this talk,we will demonstrate how these challenges can be addressed with a compliance-ready platform solution that seamlessly integrates in-depth characterization workflow and CQA monitoring workflow together.(本文来源于《第六届生物技术药物理化特性分析与质量研究技术研讨会资料汇编》期刊2018-07-22）
赵文竹,薛思宇,陈月皎,张宏玲,于志鹏[8]（2018）在《基于生物质谱技术解析食源性糖蛋白糖基化位点的研究进展》一文中研究指出糖蛋白作为生物体内重要的生物大分子,参与细胞的识别、粘着及迁移,并调控细胞的增殖及分化。目前已有大量研究表明,糖蛋白广泛存在于食品原料中,且发挥多种生理活性。鉴于糖蛋白糖基化的复杂性,解析糖基化位点成为糖蛋白结构表征的关键。本文对糖蛋白N-糖基化、O-糖基化以及部分糖链结构进行介绍,以N-糖基化作为主要研究对象,对核磁共振技术和质谱技术这两种糖基化位点的检测方法进行对比分析,归纳获得去糖基化和完整糖肽检测两种糖基化位点的检测方法,并阐释质谱碎裂方式、去糖基化分析机制以及基于糖肽的糖基化位点解析机理。本文旨在为通过生物质谱技术确定糖基化位点的策略提供参考,并为深入研究食源性糖蛋白的性质和功能奠定基础。(本文来源于《食品工业科技》期刊2018年14期）
邓真真,王,叶明亮[9]（2018）在《生物质谱在修饰酶底物筛选及动力学常数测定中的应用》一文中研究指出揭示酶与底物之间的对应关系是理解修饰酶相关信号调控网络的重要基础.生物质谱可以实现对大量丰度不同的底物进行定性及定量监测,在复杂体系的酶促动力学的研究中具有重要地位.本文简要综述了生物质谱技术在修饰性酶底物筛选及动力学常数测定中的应用,主要内容包括基于蛋白库和肽段库的体外底物筛选、细胞体内底物筛选以及动力学常数通量化测定4个方面.此外,还对生物质谱在该领域中的发展进行了展望.(本文来源于《中国科学:生命科学》期刊2018年02期）
高友鹤,钱小红[10]（2018）在《生物质谱研究方法与应用新进展》一文中研究指出本期的生物质谱专辑结集出版了国内生物质谱领域关于研究方法与应用的14篇评述文章和研究论文.7篇评述文章中两篇涉及O-GalNAc糖基化,一篇偏重于介绍糖基化位点、糖型鉴定和生理功能研究取得的一系列重大进展[1],一篇偏重于在分泌体系中的O-糖基化蛋白、O-糖链以及O-糖基化位点的富集与鉴定方法和最新进展[2].另一篇与修饰相关的评述是关于4-羟基壬烯醛(4-hydroxynonenal,HNE)修饰.该文介绍了目前富集(本文来源于《中国科学:生命科学》期刊2018年02期）
生物质谱论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
生物质谱技术是自然科学领域一种广泛应用的检测研究手段。随着"组学"(蛋白质组学,代谢组学等)概念的提出,生物质谱技术更是蓬勃发展,在生物学研究领域有着广泛的应用。生物质谱技术在生物学中的应用使得蛋白质研究的通量、灵敏度、精确度得到了显着地提升,并越来越多的被应用到化学生物学、分子生物学、细胞生物学、医学、药学等多个学科领域。随着新概念与新方法、新技术不断被引进和多个革新,蛋白质相互作用信号通路分析更加便利化,更有效的推动药物靶蛋白的筛选和疾病相关信号通路等的研究工作;蛋白质后修饰位点及定位分析大大促进了表观遗传学及生物化学等方向的研究;定量蛋白质组学分析方法的进步则使得生物标志物的筛选成为可能;样品类型兼容性得到了提高,检测技术方法也随之日新月异地发展。与此同时,生物质谱技术在蛋白质结构解析研究工作中的作用也崭露头角。虽然,目前基于生物质谱对蛋白质结构的解析研究还无法与传统的X-Ray,NMR以及cryo-EM相提并论。但是,基于生物质谱技术的蛋白质交联质谱联用检测技术、氢氘交换质谱联用检测技术等从自身的解析角度出发,从蛋白质的空间位置、组成、动态分析等多个方面给予蛋白质的结构解析和功能研究提供巨大的帮助。蛋白质设施质谱分析系统经过几年的积累,已经形成了蛋白质研究中多项能力:通过对蛋白质的高分辨、高准确性鉴定确定功能系统中起重要作用的蛋白质,从而提示进行结构分析和分子影像分析发现蛋白质的功能;通过质谱分析定位发生在蛋白质上的修饰位点进一步指导蛋白质结构的测定和功能分析;通过对重要功能蛋白质的精确定量分析可追踪在不同时间和处理条件下的蛋白质表达变化,从而为解释细胞活动的分子机制及筛选疾病生物标志物和药物靶点提供分子基础。同时,系统经过技术开发与建立,也开展了一系列生物质谱新技术新方法的开发,特别是在蛋白质表征,如结构解析、蛋白质糖基化等方面的众多工作。交联质谱联用技术和氢氘交换质谱联用技术就是其中两个重要的方面。化学交联结合质谱技术(chemical cross-linking of proteins coupled with mass spectrometry),简称交联质谱技术、CXMS或XL-MS,是近年发展起来的新方法。它利用化学交联剂(chemical cross-linker)处理蛋白质样品,将空间距离足够接近、可以与交联剂反应的两个氨基酸以共价键连接起来,然后利用基于高精度质谱的蛋白质组学手段分析交联产物,可以反映了蛋白的溶液构象。氢氘交换质谱联用技术(HDX MS, hydrogen deuterium exchange mass spectrometry)是一种结合了氢氘交换实验特点与质谱检测能力,用以研究蛋白质空间构象的新型技术。该项技术在蛋白质结构及动态变化研究、蛋白质相互作用位点发现、蛋白表位及活性位点鉴定方面有着广泛的应用。随着氢氘交换质谱技术的不断发展,它正在成为结构生物学家及生物药物研发的重要手段。通过不同类型技术的整合,可以为蛋白质功能和表征、结构解析等研究提供更好的推动力。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
生物质谱论文参考文献
[1].秦伟捷.基于新材料、新试剂和生物质谱技术的糖蛋白质组分析新方法与应用研究[C].中国生物化学与分子生物学会2019年全国学术会议暨学会成立四十周年论文集.2019
[2].吴萍,田晓旭,殷跃,苏晨,彭超.生物质谱技术在蛋白质研究中的应用[C].中国生物化学与分子生物学会2019年全国学术会议暨学会成立四十周年论文集.2019
[3].赵婉君,张勇,付琳茹,杨浩,朱精强.基于生物质谱的蛋白质组学在甲状腺乳头状癌中的应用进展[J].医学综述.2019
[4].肖飞.深度学习方法在生物质谱及蛋白质组学中的应用[J].饮食科学.2019
[5].易晨.基于生物质谱的血清N-聚糖分析以及新型生物标志物研究[D].华中科技大学.2019
[6].赵新元,秦伟捷,钱小红.深度学习方法在生物质谱及蛋白质组学中的应用[J].生物化学与生物物理进展.2018
[7].陈维斌.生物药特性表征,工艺开发和质量控制中关键质量属性的分析和监测-Waters公司生物质谱技术与应用方案新进展（英文）[C].第六届生物技术药物理化特性分析与质量研究技术研讨会资料汇编.2018
[8].赵文竹,薛思宇,陈月皎,张宏玲,于志鹏.基于生物质谱技术解析食源性糖蛋白糖基化位点的研究进展[J].食品工业科技.2018
[9].邓真真,王,叶明亮.生物质谱在修饰酶底物筛选及动力学常数测定中的应用[J].中国科学:生命科学.2018
[10].高友鹤,钱小红.生物质谱研究方法与应用新进展[J].中国科学:生命科学.2018
论文知识图
