2010全国质谱大会大会报告（三）

复旦大学 杨芃原教授

　　来自复旦大学的杨芃原教授做了题为“糖蛋白结构的高通量质谱分析”的报告。杨教授介绍，由于理论的数据库大小是天文数字，使糖蛋白的结构分析成为目前糖蛋白分析瓶颈。杨教授在报告中介绍了用MALDI进行糖蛋白de-novo解谱，进而用ESI搜索糖蛋白数据库的糖蛋白结构鉴定方法。重点介绍了数据库是如何建立的。

　　杨教授课题组的解决思路是，增加如多级质谱等各谱图阶段的信息（但由于质谱的速度和检出限，高通量使用尚有问题），减少检索时所需的已知信息，创建高可信度的糖肽数据库，并撰写新的检索软件。具体方案为：1）建立完备、精简的包含糖位点的肽库及糖链库，通过实验获得肽库，根据文献获得糖链最大组成的糖链库，穷举它们的结构后，再人工排除不合理结构，获得针对特定样品的糖链库。2）构建针对特定样品的糖结构库。3）筛选出谱图中可能的糖碎裂峰。4）对碎裂峰进行匹配，获得糖肽组成，使用上一步骤获得峰连续碎裂网络，对网络中的多个路径进行批量分析，再根据解的重复性判断可靠性。杨教授还通过实例向大家讲解了具体的糖蛋白结构确定过程。

中国科学院上海药物研究所 上海中药现代研究中心 果德安研究员

　　来自中国科学院上海药物研究所、上海中药现代研究中心的果德安研究员，做了题为“液质联用技术在中药分析中的应用”的报告。果老师近几年主要从事中药标准的制定和质量控制工作。传统的中药质控方法无法分析复杂系统，报告中，果老师从中药质控的角度讲述了液质联用技术的应用。通过丹参、灵芝、黄芪、连翘的分析实例，证明液质联用的方法比传统的方法好得多，目前正在向全成份分析过渡。最后，果老师指出，质谱在中药复杂体系中有广阔的应用空间。

AB Sciex公司 刘麟先生

　　来自AB Sciex公司的刘麟先生，做了题为“生物质谱深入解析蛋白质——鉴定、确证与定量化分析的完整解决方案”的报告。报告中，刘先生重点介绍了AB SCIEX于今年5月在ASMS上推出的AB SCIEX TripleTOF™ 5600系统，该系统第一次在一个平台上，实现了同时具有三重四极杆的典型定量能力、高分辨和精确质量系统的定性能力。刘先生介绍，TripleTOF 5600系统为科学家们设计了新型、更好的方式来进行质谱实验，该系统可应用在诸如新药发现、生物标志物检测、以及食品安全和环境分析等广阔范围的生命科学应用中。

　　AB SCIEX TripleTOF 5600系统具有一系列的新的创新技术，包括：1）智能高速（SmartSpeed™）的100 Hz采集速度——至少是其它高分辨质谱5倍以上的速度；2）加速器飞行时间分析器（Accelerator TOF™ Analyzer）——在高速度和工业级的灵敏度下具有高分辨能力；3）简便质量校准（EasyMass™ Accuracy）——可获得稳定的约1 ppm的质量准确度，却不需要用户持续的校准。4）相比于市场上现有的精确质量测定质谱，这些特性展示了显著的技术进步，原先的系统在定性时需在速度和灵敏度之间取得平衡，在准确定量时又要在重现性和精密度之间取得平衡。

　　此外，刘先生还介绍了与TripleTOF 5600同时发布的一系列特色的应用软件：用于在药物研究中鉴定代谢物的代谢物导航（MetabolitePilot™）软件、用于快速和简便地处理和显示大量的质谱数据的峰观测（PeakView™）软件、用于简化小分子和大分子的定量流程的多组分定量（MultiQuant™）软件、用于简化蛋白质组学研究的蛋白导航（ProteinPilot™）软件以及用于脂质组学研究的脂类观测（LipidView™）软件和用于代谢组学和生物标志物筛选分析的标志物观测（MarkerView™）软件。

美国华盛顿大学 Han, Xianlin（韩贤林）教授

　　来自美国华盛顿大学的Han, Xianlin（韩贤林）教授，做了题为“New Development of MALDI-MS on lipid analysis”（用MALDI-MS分析脂质的新发展）报告，在报告中他谈到，MALDI-MS技术在蛋白质组学中广泛应用，但在脂质组学应用中遇到很多挑战，比如高的基质背景、严重的离子抑制、严重的源后解离、脂质点明显的不均匀分布等。最近科学家们发展了一系列方法来克服这些缺点。比如新技术（薄层点MALDI-MS），新应用（直接成像组织中的脂质），新基质（如9-aminoacridine(9-AA)）。该报告综述了这些进展，并重点介绍了应用9-AA于脂质组学分析的研究。研究发现，9-AA作为MALDI-MS分析基质很有优势，可减少基质背景，减少源后解离，提高离子化效率（特别是负离子模式），提高一些族系脂质的灵敏度（如sulfatide）。课题组用该方法（9-AA为基质的MALDI-MS分析）分析了许多族系的脂质，并与“金标准”定量法的ESI-MS定量法做了比对。以下是英文摘要：

　　The power of matrix-assisted laser desorption/ionization mass spectrometry (MALDI-MS) in proteomics is well recognized. However, its application for lipidomic analysis has been hampered due to a number of caveats including high matrix background, severe ion suppression, serious post-source decay, and apparent inhomogeneous distribution of lipids at spots.

　　Recently, great efforts have been made to address these drawbacks. A number of developments in this area have been made, including new techniques (e.g. TLC-blot-MALDI-MS), new application (e.g. direct profiling and mapping of lipids from tissues), and new matrices (e.g.,9-aminoacridine(9-AA) ). These new developments are outlined in presentation.

　　The emphasis of this work is on the application of 9-AA on lipidomic analysis as we have recently conducted. We have found that 9-AA as matrix for MALDI-MS analysis of lipids offers a number of advantages over essentially all other matrix used in the literature, including minimal matrix background, reduced post-source decay, enhanced ionization efficiency (particularly in the negative-ion mode),and increased sensitivity for certain lipid classes (e.g.,sulfatide). We have also demonstrated that many classes of lipids can be directly analyzed from a lipid extract of a biological sample and the spectra acquired by MALDI-MS with 9-AA as matrix are comparable with those obtained from electrospray ionization MS which has recently been used as a “golden standard” for quantitative analysis of lipids. Collectively, the recent developments of MALDI-MS provide new sprints for lipidomic research.

,

　　来自诺华（Novartis）制药的Wang, Karen（王瑛琪）教授，做了题为“Application of Mass Spectrometry in Pharmaceutical Drug Discovery Research”（新药发现研究中质谱的应用）的报告。质谱法已被广泛应用于药物研发，从支持传统的药物化学（合成），到药物代谢和药代动力学研究。日前制药产业面临更严格的挑战来研发治疗疾病的途径和靶标，从目标物发现到生物标志物鉴定都需要创新的方法。同时，这些挑战也给了科学家在创新领域的巨大机会，这些创新很多来源于跨学科（化学、生物、技术）的努力。王教授介绍了在药物研发领域的四种创新方法。（1）通过代谢组和蛋白质组分析来进行目标物鉴定和验证；（2）使用基于质谱的筛选方法来进行发现研究和验证；（3）治疗性单克隆抗体的药动分析，（4）药物组织分布的质谱成像分析。以下是英文摘要：

　　Mass spectrometry has been extensively utilized in drug discovery research and development, from the traditional medicinal chemistry support to drug metabolism and pharmacokinetic studies. As the industry faces with the challenges of tougher diseases and more challenging pathways/targets to tackle, it requires the development of innovative solutions to address needs from target discovery to biomarker identification. It also presents a great opportunity for scientists in the field for innovation, many of which often come from cross disciplinary efforts-chemistry, biology and technology. In this presentation, four areas of drug discovery research where innovative solutions have been developed will be presented (1)target identification and validation through cellular metabolomic analysis and chemical proteomics； (2)hits discovery research and validation using MS-based screening； (3)PK analysis of therapeutic monoclonal antibody； (4)MS imaging for drug tissue distribution, Investment in life saving and life style improving medicines will get more intensified as standard of living improves. Drug discovery research will continue to require and present opportunity for such application driven innovations.

台湾中央研究院化学研究所 Yu-Ju Chen(陳玉如)教授

　　来自台湾中央研究院化学研究所的Yu-Ju Chen(陳玉如)教授，做了题为“Integrated Membrane Proteomic Strategies Revealed Cell Surface Signature during Human Embryonic Stem Cell Differentiation”（在人类胚胎干细胞分化中用集成的膜蛋白质组策略揭示细胞表面签名）的报告。在干细胞研究中，细胞表面的标志物被广泛用于干细胞的分类，监测分化阶段以及在再生医学的使用净化。膜蛋白质组的定量方法将使科学家能深入观察干细胞分化阶段、世系特异性表达，可增加对同类的主要干细胞群的理解。然而，膜蛋白质组非常多样的糖基化使其分析实验充满挑战，因为它们的疏水性和低丰度，这严重影响其溶解性、样品处理分离和质谱分析。陈教授课题组发展了一种蛋白质组学和糖基化蛋白质组轮廓方法，用于人类胚胎干细胞和16天后分化的胚状体生长物的“膜蛋白质组轮廓”测定，结果显示，在多种细胞途径中，差别表达的糖蛋白和膜蛋白图和许多过程有关，包括细胞分化、细胞增殖、细胞发育，说明在干细胞分化中，不仅是蛋白标志物，而且糖基化的位点和程度在复杂的过程中都具有显著可区分的模式（pattern）和功能。以下是英文摘要：

　　In stem cell research, cell surface markers are extensively used for stem cell classification, monitoring the differentiation stages as well as purification for their use in regenerative medicine. Quantitative membrane proteomic approaches will provide an in-depth view of the stage and lineage-specific expression which potentially enhances our understanding on the homogeneous primary stem cell population. However, the analysis of membrane proteome and its highly heterogeneous glycosylation is experimentally challenging because of their hydrophobic nature and low abundance, which seriously complicate their solubilization, sample handling separation, and mass spectrometric analysis.

　　In attempt to search for novel stem cell surface makers and differentiation regulators, we have applied a subglobal proteomic approach and glycoproteomic profiling to define a “membrane proteomic profile” of human embryonic stem(hES) cell and 16-day differentiated embryoid body (EB) outgrowth. Using our recently reported gel-assisted digestion and iTraq labeling approach, 3842 proteins were identified (p<0.05) and 2783 proteins were quantified with >=2peptide. By labeling strategy with alkynyl sugar derivatives, the preliminary results In glycoproteomic analysis identified 350 glycopeptides (p<0.05) and quantified in 212 glycoproteins. By combining the quantitative information in protein expression and N-glycosylated peptides, the site-specific glycosylation degree of peptides can be confidently determined on a proteome scale. Our study revealed the dramatic change in expression as well as sialylated N-glycosylation on cell surface glycoproteome during stem cell differentiation. Interestingly, the proteomic data revealed that some cell surface makers, previously discovered by gene expression array, have unaltered expression during stem cell differentiation, which may be due to differences in protein turnover and regulation of the abundance of cellular mRNA and proteins. Mapping of these differentially expressed glycoproteins and membrane proteins in multiple cellular pathways related to cell differentiation, proliferation and cell development suggests that not only the protein makers but also the site and degree of glycosylation have distinct pattern or function in the complex process during stem cell differentiation.

中国医学科学院药物所 再帕尔•阿不力孜教授

　　中国医学科学院药物所的再帕尔•阿不力孜教授做了题为“基于RRLC-MS/MS 的代谢组学高通量分析方法研究：恶性肿瘤的生物标志物的发现”的报告。再帕尔教授介绍，目前代谢组学的分析手段主要有NMR和MS两种。NMR无需复杂的前处理、无损，鉴定能力强，检测无歧视，但存在灵敏度低，不能准确定量的缺点；MS具有高灵敏度、准确定量、靶分析的优势，也存在离子化歧视，结构鉴定能力较弱的缺陷。

　　再帕尔教授提出了一种基于RRLC-MS/MS的高通量代谢组学方法，通过混合标准溶液的LC-MS分析来分析系统的稳定性控制，用QC样本的LC-MS分析来进行数据的可靠性验证。并列举的乳腺癌和宫颈癌的的标志物分析实例。最后，再帕尔教授指出，用LC-MS来研究代谢组学，必须结合ESI、APCI多种离子源，才能尽可能完整地发现生物标志物。

,

美国力可公司 李莉博士

　　美国力可公司的李莉博士做了题为“高通量飞行时间质谱及全二维气相色谱在代谢组学及环境分析中的最新应用研究”的报告。李博士介绍了力可公司的高通量飞行时间质谱TOFMS和全二维气相-飞行时间质谱联用仪GC×GC-TOFMS。前者是一款高通量的仪器，李博士称之为“全世界最快的质谱”，每秒可得到500张全扫描谱图（500Hz）。后者非常适用复杂样品的分离分析。GC×GC技术大大提高了对样品全组份分离的分辨率，可以很好的解决基质干扰的问题，全质量数采集定性结果可靠，一次进样得到更丰富的样品信息。此外，ChromaTOF数据处理软件的自动峰识别和去卷积解析功能，快速进行化合物的鉴定。ChromaTOF软件中代谢组学模块快速实现峰匹配，有助于进一步的数据挖掘和统计。

中国科学院上海药物研究所 钟大放研究员

　　中国科学院上海药物研究所的钟大放研究员带来了题为“液相色谱-串联质谱法检测几种植物药反应代谢物和蛋白共价结合”的报告。药物在代谢过程中即会产生可排泄掉的稳定代谢物，也会由于生物活化产生反应性代谢物，反应性代谢物与细胞大分子发生共价结合就会产生细胞毒性之类的不良反应。由于反应代谢物会对药物的安全性产生影响，因此，必须通过生物去活化或建立防御机制等手段来防止不稳定代谢物的产生。

　　钟教授指出，目前许多植物药的说明书上不良反应这一项都写着尚不明确。因此，植物药的不良反应是值得人们关注的问题。钟教授就自己的研究成果与大家进行了交流。通过研究绿原酸（中药双黄连注射液、清开灵注射液、脉络宁注射液等重的活性成分）在体外和体内的代谢过程，发现了绿原酸的反应活性物质并确证，含有绿原酸药物导致的毒性可能与其反应活性相关；通过研究鱼腥草素的化学结构和药理作用，发现鱼腥草素与人血清蛋白发生快速共价结合，进而可能导致过敏反应。

北京蛋白质组研究中心 钱小红教授

　　北京蛋白质组研究中心的钱小红教授做了题为“基于生物质谱的定量蛋白质组学研究”的报告。钱教授就近几年做的工作与大家进行了交流。通过研究，钱教授建立了多种蛋白质定量的方法，重点介绍了两种方法：

　　1）基于酸酐双功能试剂螯合稀土金属元素与生物质谱联用的定量蛋白质组学新方法。这一方法标记反应条件温和，为普遍标记，无肽段歧视；标记肽段的二级图谱为连续的y系列离子，可提供蛋白鉴定的可信度；试剂价格低廉，容易获得；有8种稀土元素师单同位元素，质量标签有28种自由基组合。

　　2）基于液相色谱-串联质谱的蛋白质组绝对定量策略。该方法一次能检测多个蛋白，是一种高通量的方法；不需要单克隆抗体，成本低，方法建立简单；选择性高，能够进行蛋白翻译后修饰的特异性检测。

美国佛罗里达州立大学 Hsu ,Chang Samuel(许强)教授

　　来自美国佛罗里达州立大学的Hsu ,Chang Samuel(许强)教授，做了题为“Petroleomics: Composition/Structure relationship with Properties/Performance of Petroleum and its Fractions”（石油组学：石油及其馏分的组成/结构和性质/性能的关系）的报告。许教授首先概述了质谱在石油分析中的作用。复杂的石油体系有成千上万个组分，需要全面的相关和预测技术来分析其特性/性能。质谱提供了独一无二的能力，可在分子水平上深入了解详尽的组分信息。质谱使用各种离子化技术，在和色谱联用后，显著提高了对于复杂体系分析的分离能力和专一性。石油组包含了约40,000种物质，可用超高分辨的FT-ICR质谱和先进的数据处理技术分析。而在解析庞大的分析数据时，可使用化学计量学方法来进行数据挖掘从而鉴定关键组分。最近在分子图形上的发展，使我们具有可从分子组成数据中预测提炼过程有效性的能力。许教授综述了分析方法尤其是质谱和建模方法，来获得相关的分子数据或信息，用于进一步理解产品质量和预测/评估石油加工的有效性。以下是英文摘要：

　　Petroleum, coals and shale oils are the most complex mixtures in nature, containing thousands of components. They require sophisticated analytical technologies for correlation and prediction of the properties/performance of the products as well as the processability of the feeds. After decades of endeavor and development, the analytical techniques, mass spectrometry provides unique capabilities for looking into detailed composition down to molecular-level.

　　In mass spectrometry, various ionization techniques have been developed for a wild range of molecular information. Its coupling with chromatography greatly enhance the separation power and specificity of components in complex mixtures. Petroleome, which consists of ~40,000 chemical constituents, are now achievable using ultra-high resolution Fourier-transform ion cyclotron resonance (FT-ICR) spectroscopy with advanced data analysis.

　　Another challenge is to interpret overwhelming analytical data for its physical and chemical significance. Chemometrics have been used as a data mining tool to identify key species that would mostly affect the overall properties of feed and products. Recent development in molecular modeling provides us with abilities for prediction of effectiveness of refining processes from the molecular composition data.

　　This presentation will give an overview of the analytical, particularly mass spectrometric, and modeling approaches to obtain relevant molecular data or information for further understanding of the product quality and prediction/assessment of petroleum process effectiveness.