2025年10月14日下午，聚焦于微生物蛋白质组学领域的专题分会场在广州白云国际会议中心107会议室正式拉开帷幕。会议由王恒樑、马庆伟、刘小云、李乐园四位教授召集，现场由刘小云、Paola Roncada教授主持。来自意大利卡坦扎罗“大希腊”大学、比利时根特大学、复旦大学、西湖大学、国家蛋白质科学中心·北京、北京大学等国内外知名科研机构的多位学者齐聚一堂，围绕微生物蛋白质组学的关键技术挑战、高效数据分析工具及其在全球健康领域的应用等议题展开了深入交流与探讨。
分会报告
Prof. Paola Roncada
University “Magna Græcia” of Catanzaro, Italy
The study of Microbiome in the Era of Global Health
Paola Roncada教授以“One Health”理念为核心，强调人类、动物和生态环境健康同属“One Health”。她在报告中重点探讨了宏蛋白质组学技术在追踪抗微生物耐药性、解析人畜共患病原体传播动态、评估环境微生物组与生态系统健康等方面的应用，同时就多组学整合的研究价值、当前面临的机遇与挑战及相关项目进展进行了深入剖析，充分彰显了宏蛋白质组学在推动“One Health”实施中的关键作用，为全球健康领域的相关研究与实践提供了重要参考。
专家采访
问题一：您认为本次会议有哪些亮点或新趋势？
Paola Roncada教授：在全程参与的会议中，我不仅获取了丰富信息，更见证了众多年轻科学家为推动蛋白质组学研究应用所付出的努力。但相较于基因组学研究，蛋白质组学的竞争力仍显不足。因此，我特别期望在π-HuB的支持下，填补蛋白质组学与基因领域的差距，毕竟目前蛋白质组学的普及程度远不及基因组学。
问题二：在全球公共卫生领域，未来几年内您认为宏蛋白质组学可能实现哪些突破性进展？
Paola Roncada教授：诚如我在汇报讨论中所说，应对全球范围内不断加剧的抗生素耐药性问题刻不容缓。据预测，2050年可能出现无有效抗生素可用于治疗细菌性感染疾病的情况。在此背景下，宏蛋白质学展现出解决该问题的潜力，不仅能为疾病预防提供支持，其研究领域也具备进一步挖掘的价值。
Dr. Tim Van Den Bossche
Ghent University, Belgium
Improving Metaproteomics Data Analysis with the Ghent Metaproteomics Toolbox
Tim Van Den Bossche博士在报告中，先结合国际宏蛋白质组学倡议近期在《iMeta》发表的综述文章（Van Den Bossche et at., iMeta, 4(3), e70031, 2025），梳理宏蛋白质组学分析中的常见问题与核心挑战，再重点介绍团队研发的三款数据处理工具：Unipept聚焦肽段与物种信息的精准映射，Peptonizer2000可提升物种或分类单元鉴定的准确性与置信度，PathwayPilot 则能将肽段或蛋白质的鉴定结果及丰度数据映射至代谢通路，并同步完成可视化分析，形成覆盖“信息映射-鉴定优化-通路分析”的完整工具链。
专家采访
问题一：对于非生物信息学背景的研究者，您的工具在易用性和学习成本上有哪些优化？
Tim Van Den Bossche博士：我们的工具以 “用户为中心”，旨在降低生物信息学非专业用户的学习门槛，同时提升分析结果的可读性与可复现性。设计上采用分步操作流、标准化输出格式及场景化示例数据，助力用户无深厚编程或统计学背景也能完成完整分析流程。
可视化层面，工具将复杂分析图形化，用可交互图表呈现关键结果并支持探索功能；技术上遵循模块化、可扩展原则，支持与下游工具对接，还提供命令行与图形界面两种使用路径，适配不同用户需求。
问题二：您对本次微生物组分会的整体印象如何？
Tim Van Den Bossche博士：在此次会议中，我真切地感受到了与会者们洋溢的热情与深厚的专业素养。大家在报告和讨论中展示了严谨的研究方法、扎实的数据支持以及敏锐的前沿视角，许多发言既富有洞见又具有启发性。与此同时，交流氛围非常友好，互动热烈，令我受益良多。总的来说，我十分享受这次学术盛会，衷心感谢大家的分享与陪伴，期待未来有更多交流与合作的机会。
乔亮 教授
复旦大学
DIA Metaproteomics in Microbiome Research
乔亮教授的报告系统介绍了团队在DIA宏蛋白质组分析方法开发与应用方面的最新进展。首先，介绍了如何构建结合DDA与DIA的结合谱图库及高丰度蛋白数据库（HAPs-hyblibDIA），显著提升了复杂微生物群样本的鉴定深度和数据一致性。其次，通过标准菌群与粪便样本验证，比较了TMT、DDA和directDIA策略的定量性能。报告还介绍了基于深度学习的DeepDIA模型在光谱库预测与DDA结果重评分中的应用。最后，以阴道宏蛋白质组为例，揭示了普雷沃氏菌属（Prevotella）诱导宿主中性粒细胞的炎性细胞死亡方式（NETosis）及乳酸杆菌（Lactobacillus）的保护作用，展示了宏蛋白质组学在解析宿主-微生物互作机制及疾病研究中的巨大潜力。
专家采访
问题一：您对本次微生物组分会的整体印象如何？
乔亮教授：总体来说，这次分会组织得非常好，学者阵容非常多元。第一位来自意大利的教授，报告内容偏向微生物在健康、食品等宏观层面的作用，视野开阔；第二个报告来自根特大学的团队，他们一直在该领域非常活跃，开发了多种重要的微生物宏蛋白质组学工具，他联合国际专家发起的国际宏蛋白质组学倡议（Metaproteomics Initiative）对该领域的发展意义重大。此外，分会还兼顾了多位青年科学家的报告，内容非常精彩，充分体现了学术交流的深度和广度。
问题二：您认为本次分会有哪些值得关注的亮点或新趋势？
乔亮教授：这次最大的亮点是可以明显感受到宏蛋白质组学研究正受到越来越多关注。新的方法学与算法不断涌现，预示着宏蛋白质组学有望成为微生物组学发展的新热点。当然，目前该领域仍处于相对早期阶段，尤其在下游生物学验证方面仍显不足。这不仅是宏蛋白质组学的问题，也是整个微生物学的共性挑战。但学界已形成共识：微生物群在人体健康与生态系统中具有关键作用。因此，未来应进一步加大资源投入，吸引更多学者共同推动这一领域的发展。
问题三：您认为DIA技术的成熟将如何推动微生物组研究？
乔亮教授：DIA技术相较DDA确实带来了更高的覆盖度与更好的定量精度。这使我们能够识别更多蛋白，并获得更可靠的定量信息，为下游的生物学挖掘奠定了基础。例如，我们近期的一些研究正基于宏蛋白质组技术探索微生物与宿主之间的相互作用。DIA的高精度定量让这些分析更具可信度。不过，这仍是一个逐步积累与成熟的过程。早期宏蛋白质组研究只能鉴定几百个蛋白，而如今可以识别上万种微生物蛋白，进步非常显著。但总体来看，该领域仍具挑战性：（1）与基因组相比，宏蛋白质组的覆盖度仍偏低；（2）定量精度与传统蛋白质组相比还有差距；（3）发现的潜在标志物仍缺乏成熟的验证手段。因此，未来技术的稳定性与验证体系的建立将是推动宏蛋白质组学更进一步的关键。
程凯 教授
Quadram Institute, UK
MetaPilot: A One-Stop Platform for Comprehensive Metaproteomics Data Analysis
程凯教授介绍了MetaPilot软件，该软件是一款快速、全面的一站式宏蛋白质组学分析软件，兼容DDA和DIA两种数据类型，集成多种搜库引擎与下游分析流程。用户可灵活选择数据库构建策略，基于不同数据库和搜库方法进行鉴定分析，并进一步开展物种与功能层面的解析。同时，MetaPilot支持针对特定分类单元或功能类别的深入研究，实现从数据处理到生物学解读的全流程整合分析。
专家采访
问题一：您如何评价本次大会的微生物组分会？
程凯教授：组织的很好，各位speaker的报告也是非常前沿的内容，也有丰富的提问和交流。
问题二：本次会议除了众多教授和研究人员，也有不少学生参与，您对学生有什么想说的话吗？
程凯教授：宏蛋白质组学是一个充满机遇的前沿交叉领域，很多报告分享的都是尚未发表的最新成果。希望同学们能结合自身兴趣，从这些前沿研究中找到启发，确定自己的研究方向，为宏蛋白质组学的发展贡献新的力量。
张瑶 副研究员
国家蛋白质科学中心（北京）
Precision Proteogenomics Unmasks Mycobacterium tuberculosis Species-Specific Dark Proteins and Novel Causal Diagnostic Biomarkers
张瑶博士在报告中指出，结核病仍是全球重大传染病，而现有诊断标志物存在特异性不足等问题。研究综合运用精准蛋白基因组学与比较基因组学等技术，系统筛选出新型结核分枝杆菌特异性分泌蛋白。其中，两个新蛋白16.06 kDa和13.42 kDa可特异性识别结核分枝杆菌复合群，不仅在潜伏性和活动性结核病的鉴别诊断中表现优于传统标志物，还能有效检测低拷贝数的结核分枝杆菌感染临床样本，为结核病的早期精准诊断提供了新思路和新方案。
孙莹莹 博士
西湖大学
Population-Based Metaproteomics Reveals Functional Associations between Gut Microbiota and Phenotypes
孙莹莹博士基于广州营养健康研究的千余人队列，利用metaExpertPro平台开展了人群宏蛋白质组研究。该研究成功鉴定了大量人体与微生物蛋白，系统揭示了宏蛋白质组数据与疾病表型间的密切关联，并明确了与衰老相关的微生物分类群及其功能。研究精准识别出24种与II型糖尿病相关的菌种，同时验证了埃氏巨球形菌经由产丁酸途径发挥的降血糖作用。此项工作不仅绘制了详尽的肠道微生物功能图谱，也为未来开发基于肠道微生物的疾病干预策略提供了重要依据。
王路漫 博士
北京大学
A Practical Guide to Experimental Design and Power Analysis for Metaproteomics Studies
王路漫博士强调，宏蛋白质组学研究设计与分析需以明确科学问题为前提，在此基础上再针对性选择适配的数据分析方法。她重点介绍了与国家蛋白质科学中心・北京李乐园教授团队合作的两项工作。一是系统讲解宏蛋白质组功能β多样性方法PhyloFunc，该方法采用“系统发育-功能距离”加权模型，将微生物进化关系纳入功能距离量化框架，能够精准捕捉微生物群落功能补偿效应，为解析宿主-菌群共进化机制及精准调控微生物功能稳态提供新思路。同时开发配套开源Python包，为该方法的应用提供了有力工具；二是提出一份针对宏蛋白质组实验设计和功效分析的实用指南，该指南旨在提高实验效能，解决研究中关键但常被忽视的样本量估算问题，为构建严谨可靠的研究设计提供了指导方案。
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