胶原蛋白发表论文
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作者 胡珉琦
针对一项关于现代人起源的重要研究，中外学者在顶刊上展开了多次争锋。
2021年2月9日，美国《国家科学院院刊》发表了南京大学副教授孙雪峰等研究论文《古DNA和多种测年方式证实现代人晚到达中国南方》。该研究使用古DNA和多种测年方式证实，现代人抵达华南地区不超过六万年。
这一结果推翻了2015年由中科院古脊椎动物与古人类研究所（以下简称古脊椎所）等机构在《自然》发表的研究结论，即“具有完全现代形态的人类早在8~12万年前就已经在华南局部地区出现”。
如今，事件有了最新进展。5月25日，美国《国家科学院院刊》同期刊发3篇来自古脊椎所、牛津大学、德国马普学会等机构多位学者的评论信，质疑孙雪峰论文研究结论的可靠性。他们提出，孙雪峰的研究存在“指鹿为人”、碳十四年代测定不准确、数据分析不规范等多个方面的缺陷。
厦门大学人类学研究所所长王传超认为，解决这一争议问题的终极办法就是古DNA和碳十四测年的重复实验。但这是一项技术要求极高，同时又依赖运气的工作，重复实验并非随时可以完成。这时，科学家或许只能选择继续等待，而这也是古人类研究的一大特点。
争议源起：阻碍非洲起源说的“最后一颗钉子”被拔掉了？
关于现代人起源有两种观点长期对峙：一种是非洲起源说，一种是多地起源说。
前者支持所有现代人都是从非洲走出的智人进化而来，他们在不同地区替代了本土的古老型人类而成为霸主。
后者则认为，智人在走出非洲的过程中不断与当地的古人类发生混血、杂交，共同走上现代人演化的道路。
这一争议的热点地区，恰好就在东亚。 要想拼凑出现代人在 东亚地区的起源与演化的拼图，湖南道县福岩洞扮演着关键角色。
2011年9月至2013年底，古脊椎所、湖南文物考古研究所连续三次对福岩洞遗址进行考古发掘，出土了大量哺乳动物化石，其中最引人注目的就是47枚古人类牙齿。
经科研人员测定，具有完全现代形态的人类早在8~12万年前就已经在华南局部地区出现了。2015年10月15日，《自然》发表了古脊椎所刘武、吴秀杰等所做的这项工作。
当时，福岩洞人年代的推测主要依靠两方面证据。
首先，在地层中，除非有过大的扰动，一般总是年轻的层位在上面，古老的层位在底下。如果化石层位于中间，那么它的年龄也就介于上下地层的年代之间。于是，科学家对化石埋藏的上下地层进行了铀系测年，结果显示它的范围在 8~12万年前。
其次，从生物地层学分析，和这些人类牙齿同在一起的动物群组成呈现出了晚更新世早期的特点。吴秀杰解释，动物群里发现了很多绝灭物种，都是在距今13万年以前的。他们还对一枚动物牙齿进行了碳十四测年，结果已经接近检测上限。
这项研究对于探讨现代人在欧亚地区的出现和扩散具有重要意义。
在经典的非洲起源论中，非洲以外的所有现代人都是5~10万年前走出非洲的一小群祖先的后代。
根据已有的化石证据，最早的现代人在西亚和欧洲出现的时间位于4.5万~5万年前。由于古人类化石非常稀有，东亚地区是否存在5 10万年前的早期现代人，始终没有确切的证据。
如果福岩洞人的年代推定属实，他们在东亚大陆出现的时间就比到达西亚和欧洲的现代人早至少3.5~7.5万年，那么福岩洞人的祖先来自何方？他们还是5~10万年前走出非洲的一小群祖先的后代吗？或者他们是更早出走的那一拨？他们和东亚大陆早期古人类有过广泛的基因交流吗？问题变得错综复杂起来。
然而，2021年2月9日，美国《国家科学院院刊》发表了南京大学孙雪峰等人的论文，又把这一问题拉回到了原点。
2019年，他们在福岩洞新找到了两枚“人类牙齿”和多枚哺乳动物化石。
这一次，他们用了更为直接的方法，也就是对“人类牙齿”进行了古DNA提取、测序，建立了人群关系的系统演化树，同时对“人类牙齿”和动物牙齿进行了碳十四测年。
根据这两项测定结果，他们得出了福岩洞人距今仅有9000多年 历史 的结论。论文最终作者、复旦大学生命科学学院教授李辉在复旦大学官网的报道中表示，“阻碍非洲起源说的‘最后一颗钉子’被拔掉了”。
对同一地点人类化石和古脊椎动物化石分析得到的年代推定结果，整整相差了一个数量级，究竟哪一个更接近 历史 的真实？
争议一：指鹿为人？
古人类学家要想还原人类演化的路径，会依靠很多不同的方法和技术，从古生物学、古人类学，到考古学、地质学、埋藏学、测年技术以及古DNA技术等。
其中，田野发掘、化石的功能形态鉴定可以说是古生物和古人类研究的立身之本。推翻刘武等研究结论的最主要证据来自孙雪峰等2019年在福岩洞发现的两枚“人类牙齿”，编号分别为FY-1HT和FY-2HT。
但前提是，这两枚牙齿必须与当年的47枚来自同一地层层位，从尺寸上形态上也都是同一类型，才能进行测年比较。
但刘武等在质疑文章中指出，这篇论文除展示了一张低分辨率照片外，没有提供“人类牙齿”发现具体位置的准确信息，也没有这两枚牙齿任何的形态、尺寸等解剖学信息，更没有指出与此前福岩洞发现的47枚牙齿中的哪一类、具体哪一件标本进行了比对。
“这样的研究论证方式在古生物学、古脊椎动物学、古人类学、解剖学研究中是非常罕见的。”刘武直言。
而这篇文章最大的争议点恰是来自化石的形态学鉴定。
质疑文章提出，经过多位第四纪哺乳动物专家鉴定，这两枚“人类牙齿”中编号为 FY-2HT的牙齿并非人类牙齿，而是草食类动物——鹿类的门齿。
西班牙人类古生态与 社会 进化研究所古生物学、动物考古学和埋藏学专家Palmira Saladié 在接受《中国科学报》采访时表示：“FY-2HT的牙根和牙冠的形态以及磨损模式，均不符合人属的鉴定，而属于鹿科。因此，所有来自该标本的分析和解释(年代测定和古DNA)都必须非常谨慎地进行，并拒绝它们。在我看来，鉴定是错误的，所以我们不能考虑结果。我不明白DNA分析怎么没发现这个错误。”
孙雪峰和李辉向《中国科学报》表示，原论文中化石形态学鉴定由澳大利亚新南维尔士大学Darren Curnoe负责。但截至发稿，Darren Curnoe没有就这个问题向《中国科学报》作出回复。
他在美国《科学院院刊》发表的回应文章中只是解释，FY-HT-2齿冠釉质大多磨损，无法复原出与鹿牙齿相似的磨耗特点。但刘武表示，尽管FY-HT-2存在齿冠釉质磨损，这枚牙齿与鹿牙齿相似的舌侧磨耗特征仍然是清晰可辨的。
孙雪峰等在福岩洞发现的牙齿与鹿牙对比.（A） 引自Sun et al. 2021；（B）道县2012年出土的鹿类门齿；（C）附着在现生鹿下颌骨上的门齿及犬齿
孙雪峰等在福岩洞发现的牙齿同人类牙齿对比. （A）引自Sun et al. 2021；（B）道县2012年发现的人类下颌侧门齿；（C）黄龙洞2006发现的人类上颌中门齿
争议二：“人类”线粒体古DNA从哪儿来？
假设编号为 FY-2HT的人类牙齿实为鹿牙，为何能从中提取出“人类”线粒体古DNA？这是这项研究最为吊诡的地方。
这枚被检测出人类DNA的牙齿是否有可能被污染？原论文第一作者、负责古DNA检测的复旦大学 科技 考古研究院副研究员文少卿在接受《中国科学报》采访时表示，始终对数据负责。
王传超向《中国科学报》解释，古DNA的两端会出现碱基的变化，跟现代人的DNA序列有明显区别。根据论文公开的数据显示，孙雪峰等人确实提取出了古DNA并且对污染率进行了科学评估，结果是污染率很低，达到了古DNA的数据质量要求。
值得一提的是，随着人类DNA 获取技术的提升，在土壤、粪便、湖芯，甚至是空气样本中科学家也能检测出人类DNA，这些DNA 通常被称为环境DNA或者沉积物古DNA。
FY-2HT的“人类”线粒体古DNA究竟从哪儿来，似乎还是蒙上了一层阴影。
争议三：碳十四测年存在污染？
碳十四测年法是确定化石标本年代的一把利器，这是最著名的一种放射性测年法。但是，碳14测年有个致命弱点，无法用在非常古老的材料测年上，因为碳十四衰变后剩余量会越来越小，最后小到很难精确计算。
2015年，负责福岩洞动物牙齿化石碳十四测年的北京大学考古文博学院教授吴小红告诉《中国科学报》，当时研究团队测定的年代为39000年左右。
孙雪峰认为，这个数据可以用来说明福岩洞遗址现代人出现的时间，支持其团队观点：现代人到达中国南方的时间不早于6万年。
但吴小红解释，这个数据接近北大加速器质谱碳十四实验室有机物碳十四年代测定的高限，再加上福岩洞遗址骨质样品保存不佳，这一结果不适合用作绝对年代的描述。
与之相对的，孙雪峰等对“人类牙齿”和动物牙齿的碳十四测年显示，其年代不足1万年，与“人类”线粒体古DNA推断的年代相匹配。吴小红认为，这种巨大的差异很可能是污染导致的。
“越古老的样品，污染的风险极高，需要非常小心谨慎。”吴小红说。
首先是样品的前处理过程需要严格的控制和把关。孙雪峰等的文章中没有对碳十四测年样品的前处理过程进行清楚的描述，这在很大程度上影响了对测年结果可靠性的判断。
其次，加速器质谱碳十四的测年物质要可靠。孙雪峰等文章中大多数样品采用的是骨骼或者牙齿的总有机碳（TOC)进行年代测定，但在考古年代研究领域，通常不用这种方法，而是按惯例提取出骨骼或者牙齿中的原生组分—胶原蛋白或明胶蛋白进行年代测定以尽可能排除外来碳的影响，从而得到可靠的碳十四年代数据。其中，检验胶原（明胶）蛋白质量的是碳氮比值（C/N）。
孙雪峰等人的文章中仅有一份胶原蛋白样品按照国际惯例测定了碳氮比值，而且它的数值(46.2) 远高于牙齿和骨骼化石中适合于碳十四年代测定的有机胶原蛋白的C/N比值(2.9~3.6)。吴小红认为，这个结果应该摒弃。
“事实上，该文中绝大多数胶原蛋白测年样品都没有提供C/N比值，那么这篇文章中的所有胶原蛋白的样品没有证据证明是排除了外来污染物影响的。”吴小红强调。
英国牛津大学同位素加速器中心主任Tom Higham和德国马普学会人类 历史 科学研究所Katerina Douka在同期发表的评论信中，同样提出了这些问题。
Tom Higham在接受《中国科学报》采访时，质疑了孙雪峰等在论文中没有使用目前最可靠的碳十四测年法，尤其是他们提取的胶原蛋白含量非常之低，会造成年龄被显著低估。他表示，“样品实际年龄很可能比他们的测年结果要老得多”。
遗憾的是，孙雪峰等发表的回信对其在原文中使用的样品前处理方法依然没有给出具体的描述。
解决争议的终极办法只有“重复实验”
就目前来看，福岩洞人类化石的确切年代是什么，现代人在东亚地区起源与演化的 历史 如何还原，远未到盖棺定论的时候。
王传超认为，解决眼前这一争议问题的终极办法只有重复实验。既然化石样品来自同一洞穴，双方团队可以提供部分样品，由第三方机构进行重复实验。
不过，重复实验在现阶段还很难实施。仅是学术争议，没有机构可以强制要求进行重复实验。
而且，古人类研究的重复实验是有条件的。
原论文中，南京大学、复旦大学获得的古人类牙齿化石非常有限，碳十四测年和牙根的古DNA检测又都是有损检测，很难进行二次实验。
因此，孙雪峰等在回应文中也指出，希望古脊椎所能对其保存的福岩洞人类牙齿样品开展古DNA检测和碳十四测年，从而进行结果比对。
事实上，2015年，刘武等就委托专家对其中一枚保存最为完好的人类牙齿提取古DNA，但由于南方洞穴的气候条件非常不利于化石保存，这一尝试并未成功，碳十四测年也只在一枚动物牙齿中完成。
可见，这是一项技术要求极高，同时又依赖运气的工作，重复实验并非随时可以完成。“这时候就只能等待。”王传超认为，这也是古人类研究的一大特点。
刘武告诉《中国科学报》，福岩洞人类牙齿的古DNA检测会在合适的时间排上日程，毕竟五年过后，古DNA提取技术已经有了新的进展。
古人类研究历来是个热闹的江湖。自从古DNA技术横空出世，解决了许多原先僵持不下的争议问题，为这门学科的研究打开了一个全新的局面。
但是目前，受到人类化石数量、保存条件以及技术进展的局限，还没有一种方法可以一统江湖，而是需要依靠多种技术方法相互印证，尽可能构建一个完整的证据链条。
不同的研究方法得到的证据等级有所不同，但相同的是，每项研究在野外化石采集及实验室处理，研究数据采集、分析与论证等方面都应该严格按照学术流程和规范进行。
在这一学术争议事件中，还需要强调的是，研究程序的合理、合规是得出可靠结论的基本前提。刘武和吴秀杰指出，合作交流、质疑争论能促进科学研究工作，推动学科发展。“但在大力提倡学术规范、科研诚信的今天，一篇从样品数据采集、测试分析、论文写作都存在瑕疵的‘顶刊’论文，需要引起国内学术界的反思。”
参考文献：
doi:10.1038/nature15696
论文发表上传蛋白原图
妈已经发表过的文章，数据图谱的话呢，那么在运用到下一篇论文的时候一样也是可以粘贴原图进行使用的。
你好！从问题详情中得知，以前已经发表的文章的数据图，就是你的作品，版权自然归你所有了。现在你准备在另一篇文章中引用，可以把原数据图粘贴到现在写作的文章中去，这样做是可行合法的。另外也可以在现在的文章中，注眀原数据图的出处呵！
要交。是必须要提交原始电镜照片的。这样，才能做出精确判断。电镜即电子显微镜，亚显微图是因为观察的是亚显微结构，即因为体积过小，不能用光学显微镜直接观察的结构。
已经发表过的文章，数据图谱的话呢，那么在运用到下一篇论文的时候一样也是可以粘贴原图进行使用的。
蛋白表达期刊投稿
1.哮喘大鼠肺泡巨噬细胞电压依赖性钾通道的活性研究贺素荣，狄安稞，白雪峰，姚维凡，魏敏杰，HESu-tong，DIAn-ke，BAIXue-feng，YAOWei-fan，WEIMin-jie2.3中国医科大学学报 种胃癌细胞株中GSTP1基因表达及其启动子区甲基化状态的研究张晔，曲秀娟，刘云鹏，荆薇，杨向红，侯科佐，滕月娥，ZHANGYe，QUXiu-juan，LIUYun-peng，JINGWei，YANGxiang-hong，HOUKe-zuo，TENGYue-e3.嗅鞘细胞促进脊髓损伤轴突再生机制的实验研究孙德日，朱悦，朱海涛，王峰，SUNDe-ri，ZHUYue，ZHUHai-tao，WANGFeng4.异种抗原治疗肿瘤对荷瘤小鼠调节性T细胞的影响孙丽斌，胡喜钢，张积仁，SUNLi-bin，HUXi-gang，ZHANGJi-ren5.喉鳞状细胞癌中EphB4基因突变与表达的研究李子政，刘剑利，李巍，李晓瑜，郭星，李福才，LIZi-zheng，LIUJian-li，LIWei，LIXiao-yu，GUOXing，LIFu-cai6.C型乙型肝炎病毒基因SOEing法引入228位点突变徐晓雪，房凯，钟连生，潘忠诚，吴土焕，赵雨杰，XUXiao-xue，FANGKai，ZHONGLian-sheng，PANZhong-cheng，WUTu-huan，ZHAOYu-jie7.高糖对肝星状细胞T6表达结缔组织生长因子、血小板衍化生长因子BB及层黏蛋白和透明质酸的影响苌新明，焦明丽，任莉，常远红，CHANGXin-ming，JIAOMing-li，RENLi，CHANGYuan-hong8.愈肾合剂对糖尿病模型大鼠肾脏细胞TGG-β1、PDGF-B表达的影响成秀梅，常风云，王晓松，路帅，CHENGXiu-mei，CHANGFeng-yun，WANGXiao-song，LUShuai9.Wnt拮抗因子SFRP5在胃癌中的甲基化和异常表达赵成海，尚超，徐彦金，卜献民，张宁，王巍，ZHAOCheng-hai，SHANGChao，XUYan-jin，BUXian-min，ZHANGNing，WANGWei10.移植的骨髓间充质干细胞在兔腰椎间盘内分化的研究孙禹，朱悦，夏茂盛，仲涛，田野，SUNYu，ZHUYue，XIAMao-sheng，ZHONGTao，TIANYe11.MMP-9在ApoE基因敲除小鼠主动脉粥样硬化斑块的表达及高脂饮食影响朱杰，汪茜，张旭，周君，ZHUJie，WANGQian，ZHANGXu，ZHOUJun12.急性髓系白血病中FANCF蛋白表达研究娄晔，于艺冰，詹立辉，孟锐，邓娜，樊华，LOUYe，YUYi-bing，ZHANLi-hui，MENGRui，DENGNa，FANHua13.不同类型胃黏膜肠上皮化生CDX2蛋白的表达及幽门螺杆菌感染对其表达的影响王旭光，张忠，张晔，袁媛，WANGXu-guang，ZHANGZhong，ZHANGYe，YUANYuan14.镍接触工人中Cap43蛋白的过表达:一个潜在的筛查指标吴迪，曹春燕，王大庆，张志强，付立业，王新利，姜又红，WUDi，CAOChun-yan，WANGDa-qing，ZHANGZhi-qiang，FULi-ye，WANGXin-li，JIANGYou-hong15.血管内皮生长因子及其受体Flt-1、KDR在胃癌组织中的表达及意义罗祥东，辛彦，肖玉平，LUOXiang-dong，XINYan，XIAOYu-ping16.红细胞表面CD44s对红细胞免疫黏附胃癌细胞的影响陈进涛，郝一文，陈海伟，CHENJin-tao，HAOYi-Wei，CHENHai-wei17.慢性阻塞性肺疾病患者血清视黄醇结合蛋白4水平及其与营养状况关系麦洪珍，王秋月，韩丽萍，康健，MAIHong-zhen，WANGQiu-yue，HANLi-ping，KANGJian18.雷帕霉素和紫杉醇对血管内皮细胞的增生抑制作用及细胞毒性的比较田文，程颖，赵卫华，高远，齐国先
上一期我们聊了期刊杂志的新要求，总结如下： ▶ 不建议跑平行胶，因为平行胶和剥离膜，孵育体系，操作条件的不一致，影响定量的准确性，因此最好内参和目的蛋白要在同一张印迹膜上。 ▶ 选择宽动态范围的方法，确认信号强度与所上样量之间的线性关系，例如用胶片做化学发光方法的动态范围就很窄，不建议使用。 ▶ 强烈推荐使用总蛋白进行归一化，因为看家蛋白容易受处理条件影响而发生变化，影响定量的结果，使用总蛋白定量更真实地反映目标蛋白表达量的变化。 ▶ 提交原始数据，例如：JBC，PLOS和CELL等杂志都要求要提供原始数据。 Azure公司除了有Sapphire双模式多光谱激光成像系统可满足需求， Azure600多功能分子成像系统也可帮助您获得期刊杂志要求的Western Blot数据： ▶ Azure600标配有5个荧光光源，可同时在一张印迹膜上进行4通道荧光成像 ，同时也具有高灵敏化学发光检测功能，灵敏度可达fg级 荧光Western Blot使用荧光基团标记的二抗进行检测，膜上的靶标蛋白浓度与可见荧光信号强度呈线性关系，实现真实可靠的定量分析。荧光染料发射光谱不同，因此在一张印迹膜上可实现多个蛋白检测。这样目标蛋白和内参蛋白在同一张膜上，可以避免数据造假的情况发生，更容易被期刊杂志接收。 图1：通过使用四种光谱不同荧光基团标记的二抗，可以同时检测多达四种不同的蛋白。HeLa细胞裂解物上样， Anti-Tubulin (550nm, 绿色), Anti-Actin (700nm红色), Anti-GAPDH (800nm, 灰色), 和Anti-Transferrin (490nm, 蓝色)这四种蛋白同时成像，没有交叉。 ▶ Azure600近红外采用激光光源， 激发强度大，单色性好，减少光泄漏，在更短的时间内达到更好的信噪比，Western Blot精准定量的金标准 ▶ Azure600配合AzureRed总蛋白荧光染色剂可以做总蛋白归一化和定量三个靶标蛋白，生成可以信赖的定量Western Blot数据 使用总蛋白归一化，以校正泳道和样品之间的差异。传统的方法无法准确知道条带灰度值和强度的变化是由于样品的生物学变化引起的，还是由于上样不一致性或样品制备的差异引起的。总蛋白定量的优势如下： ★ 总蛋白比看家基因等内参的线性检测范围更宽； ★ 在整个实验和系统中更加稳定； ★ 能有效排除实验条件和体系对结果的影响； ★ 更真实地反映目标蛋白表达量的变化。 图2.总蛋白归一化和定量三个靶标蛋白. Tubulin 红色通道, Actin 蓝色通道, GAPDH绿色通道, AzureRed/Total protein 用灰色表示 图3.使用总蛋白对Tubulin信号进行归一化纠正上样误差 ▶Azure600标配9.1MP的高分辨CCD，动态范围可达4.8OD，保证结果的准确性 图4.过饱和检测可防止定量误差，相同的印迹膜分别使用胶片成像和Azure成像系统， Azure成像系统具有过饱和提醒，自动计算曝光时间以避免饱和 ▶ Azure600可做彩色Marker与化学发光条带的自动整合，分子量查看更直观 ▶ Azure600提供原始数据16bit的tiff图给到期刊，这里的tiff原始数据是指未经裁剪，像素修改，对比度调整等任何操作的图，保证结果的真实性和可靠性 Azure600除了进行荧光印迹膜，化学发光印迹膜检测外，还可以进行普通凝胶成像，EMSA检测，菌落筛选，小动物成像，植物成像等。
论文发表蛋白质组数据
说明：此篇笔记系2016-2017年由克里克学院与康昱盛主办的蛋白质组学网络大课堂整理而成，侵删。该课程由上海易算生物科技有限公司CEO沈诚频博士所授。
话说，蛋白质质谱从十几年前就形成了固定的数据结构和格式。现在常用的搜库格式，比如mascot的mgf，从十年前就基本固定下来。
到目前为止，质谱界的数据格式因为仪器的不同，有几个不同的大类：
这些数据格式的扩展名有一定的差别，且原始数据里包含的内容也有所不同。具体包含哪些重要的信息，稍后我们还会详细讲到。
数据分析，最终都是为了拿到一个可信的结果。所以，我们在讲具体的分析原理之前，先得来聊聊，我们做一次高通量的蛋白质定性、定量实验，以及搜库鉴定及定量分析等步骤，对结果报告有哪些质控要求。
首先，我们做完实验，在拿到下机数据的时候，大多数小伙伴们都会把数据放到各种搜库软件中，比如Mascot或者Thermo的Proteome Discoverer，导入原始数据，设定一些搜库参数，就可以得到结果了。
但是，作为一个严谨的实验方案设计来说，在分析的过程中，是需要对自己的数据有一个前期质控的，这样可以帮助大家判断数据分析结果的可靠性。所以说，基本的质控可以帮助我们对实验结果进行一个预判。
举个例子。
我们打开一个实验的下机数据，就可以预判我们的样品中是否发生了高分子塑料的PEG污染，有没有超高丰度的蛋白，或者有没有被严重的盐类污染。这些数据都可以从原始数据的可视化视图中看到。
不同的质谱软件，打开原始数据的方式不同，但这些信息都是可见的。另外，当两次实验搜索到的蛋白数量差异比较大时，也可以从TIC图来判断其原因。此外还可以判断分离的效率，以及是否出现喷雾中断等情况。
对于蛋白鉴定的结果，或者绝大多数的搜库算法，都要求对结果进行FDR控制，以及unique peptide的控制等等。如果我们要发表这些数据，绝大多数的期刊杂志也都会要求提供这些质控的信息。
那么，问题就来了，为什么要做这样的要求呢？
事实上，我们做好了质控，就能够看到一个总的鉴定的比例。比如说像常规的定量实验，用的最多的是iTRAQ。
举个例子。
假设总蛋白数只有2446个，算是比较少的，而总的谱图数是53万张，那么它的谱图鉴定率在当前条件下是32%（有些质控软件可以直接报告谱图鉴定率，比如Scaffold），我们可以判断当前的实验并没有出现重大的问题，鉴定率不高主要是因为存在高丰度蛋白，而这个后续可以进行详细的查看。
对于定量实验，不管我们使用的是SILAC，iTRAQ还是Label Free，都需要对定量结果进行准确性控制（详细内容，后续课程还会展开讲解）。一般来说，我们需要用相应的软件和统计方法来进行质控。
经过这几步的判断之后，可以得到一个初步的结果，比如说谱图数量是否和之前的结果差不多，质量精度及鉴定率如何，高丰度蛋白的存在与否，是否受污染，分离效率如何，定量是否准确，标记效率是否ok，等等，这些信息都可以得到。这样，我们最终可以得到一个准确可靠的蛋白质组学鉴定或定量结果用于后续的分析了。
那么，如何通过查看原始数据来进行初步质控呢？
首先，我们从原始数据出发，可以看到下图（以Data-dependent-acquisiton数据依赖性扫描为例），是从色谱出来的一个LC分离得到的TIC图，其中的信号采集都是在质谱中完成的，它其实就是将色谱逐渐通过喷雾的方式进入质谱的那些信号进行逐一的扫描，然后在其中挑选高强度的谱峰进行二级碎裂。
关于LC分离，以及TIC图的详细介绍，请参考上一节课的内容：
下图就是色谱离子流图的某个瞬间。横坐标是质荷比，纵坐标是信号强度。这个瞬间进入色谱的有这样一些信号，信号强度最高的是质荷比为477.31的肽段，其他一些肽段也可以进行查看。
这是我们在打开质谱的下机数据所能看到的最直观的结果。我们需要了解的是，这只是我们所有结果的某一个瞬间，某一个scan。这一个scan是否能够反映整个结果的好坏是不确定的，所以后续我们需要进一步的展开。
对于质谱来说，在这一步会自动选择其中一个比较强的峰，比如说477，它会进行一个动态的排除，这也是Data-dependent-acquisiton的一个重要参数。就是说，在多少秒之内，这么强的一个峰如果一直反复出现的话，那么在后续的扫描过程中，我们不去再对它进行进行MS2碎裂了。
比如说如图的477.31，我们质谱仪器记录时发现前面已经对它做过二级碎裂了，那么我们就有可能选择另外一个比较弱的谱峰。比如552.80，将它进行二级碎裂。
我们再来看一眼二级谱峰，如下图，就是对我们全长的进入质谱的肽段信息进行打碎，得到相应的B/Y离子，如下图，这些在后面我们会进行详细的讲解。
下图是Thermo质谱的原理示意图（由Thermo工程师提供）。这是QE的原理图，我们先在绿色的范围内进行一次full scan的mass扫描，然后判断当前选择的离子信号强度，以及在最近的几十秒钟之内是否对其进行扫描过。
如果没有，那么在紧接着的循环过程中，我们会对之前30秒之内（假设当前的仪器速度可以达到10个MS）没有扫描过的最强的十个谱峰进行二级碎裂，那么质谱就会依次将色谱推进来的喷雾中的肽段进行依次碎裂。
这就是DDA模式基本的原理。我们的数据也是根据这样的一个过程来记录的。
如果将刚才的扫描过程二维展开，可以得到下图，看上去跟二维凝胶电泳图很像吧？横坐标是质荷比，纵坐标是保留时间，而刚才那张图横坐标是保留时间，纵坐标是强度（LC seperation图），所以，此图没有质荷比信息。
我们知道，在进入full scan的MS扫描时是有质荷比信息的。所以简单的讲，上图是将刚才的两张图的信息拼接，然后将整个下机数据所有的瞬间都进行了一个拼接，由于维度的限制，因此信号强度信息无法再展示了。
但在此图中用了颜色的深浅来表示保留时间，颜色深的就是相对信号较强的肽段。而图中的每一根小线段都代表一个肽段，小线段的长度对应着肽段的保留时间，加上横坐标质荷比的信息，因此通过这张全局纵览图，就能够看到我们这次实验分离的效果如何，有没有PEG、盐、或者其它污染，有没有喷雾中断等情况发生，这些都能在这张图中有一个大致的把握。
因此，这张图对于我们进行数据质控非常有用。不同的软件和仪器有不同的方法来提供这张图。此次举例用的图是由Peaks软件得来的。
我们可以在上图中选定自己感兴趣的部分，画一个小方框，将方框中的内容进行打开放大，就得到了下图我们存储数据的结果形式了。这是在Qual Browser里打开我们的数据看到的结果。
其实这就是将我们的模拟图转换成数据信号，储存在我们的Raw文件中，或者说进一步提取成MGF文件所用到的相关信息。
这里主要包含两大类信息：MS1和MS2的信息，也就是full scan mass和二级碎裂的信息。这两类信息的结构式是一模一样的，都是包含质核比、强度值，以及相对信号强度。
比如说794.03谱峰，相对信号强度是100，也就是在这张谱图中，这是最强的一个峰，信号强度是3558210.8。那么对于我们质谱的搜索来说，一级信息和二级信息都是需要用到的，其中一级信息是首要的，也就是图中MS1部分，是后续搜库的关键信息。而二级谱图的强度信息一般用于定量，也就是说如果不是做SILAC或者非标记定量，这些信息不是最重要的。
另外，第一栏的信息准确性也是非常重要的。比如图上红框内，我们可以得到的信息是，794.03和794.36强度大约差了1.5倍，后面的峰强度差了大约2倍，再看下红框内四个数据的质荷比相差并不大，我们的质谱仪器因此会判断这四个峰非常符合一个肽段的同位素分布（肽段同位素分段的性状，后续将会讲解）。
回到此图，794.03应该是一个肽段，后面三个数据是同一个肽段，这就是我们进行precursor识别的原理。有些时候质谱会识别错误，认为红框上一行的793.69更可能是同位素，这个就需要我们自己进行校正。
质谱在搜集信号的时候，会告诉我们794.03是一个母离子或者说是肽段的谱峰，因此在后续进行MS2碎裂的时候，会挑选这样一个谱峰，以及在质谱中我们会设定相应的窗口去打碎它。因为仅仅设定一个非常小的窗口，可能信号不够。我们会设计比如正负1.5个道尔顿的窗口，把这些信号全部采集进去进行二级碎裂得到二级信号。
现在高分辨质谱中，二级信号也会包含同位素信息，因此数据分析软件需要对这些信息进行有效的处理。
大家可以看到，这样一个例子中，软件记录的是794.03，但实际我们可以通过肉眼观察，793.69跟794.03就只相差0.33~0.34，也是一个三电荷同位素的差值（1除以0.33是3，这就是质荷比中的Z的计算原理）。两者分别的强度271万和355万差别也不是非常大，我们会判断出793.69更可能是零同位素峰（如何判断后面会再讲解）。
我们进行后续数据提取和采集的时候，也就是用了这样的信息来进行分析。我们记录的一级质谱数据，以及二级质谱对应的列表，其中最重要的是m/z和intensity，在一级质谱数据中，强度并不用于蛋白鉴定的打分，但二级质谱数据中的强度值却会被用于打分。
下篇将聊聊同位素的问题，以及如何解读原始谱图包含的信息。
全球有3500万人深受阿尔茨海默症(AD)的困扰，但目前尚无临床有效的治疗手段。为了促进AD治疗手段的发展，研究者进行了大量的遗传学研究。已有研究者通过 GWAS鉴定出许多阿尔茨海默症风险基因，但这些风险基因是如何导致阿尔茨海默症的尚不十分清楚。 全蛋白质组关联研究(Proteome-Wide Association Study, PWAS)通过蛋白质的功能变化将基因和表型联系起来 ， 是一种新型的以蛋白质为中心的遗传关联研究方法，在人类遗传学研究领域具有广泛的应用前景。 2021年1月28日，国际学术期刊Nature Genetics(IF=27.603)上报道了来自埃默里大学医学院题为“Integrating human brain proteomes with genome-wide association data implicates new proteins in Alzheimer’s disease pathogenesis”的研究文章。该团队运用全蛋白质组关联研究(proteome-wide association study，PWAS)，将阿尔茨海默症(AD)队列 GWAS结果与人脑蛋白质组进行了整合，旨在鉴定通过影响脑蛋白丰度而导致AD风险的基因，深入了解这些基因座如何影响AD的发病机制。 1、PWAS鉴定出AD 相关重要基因 在发现阶段，作者收集到375例捐献者死后大脑的背外侧前额叶皮层(dPFC)样本，使用TMT质谱策略获得人脑蛋白质组数据。整合已有的AD GWAS结果与蛋白质组学结果，通过全蛋白质组关联研究(PWAS)鉴定出13个顺式调节脑蛋白水平的基因(图1，表1)。接下来，作者使用相同的AD GWAS数据与另一组独立的152例人脑蛋白质组数据整合分析，与前面发现的13个蛋白相比较，其中10个在PWAS阶段得到验证（表1）。 表1 AD PWAS鉴定13个重要基因 2、重要风险基因COLOC和SMR分析 为了研究调控脑蛋白的重要基因与AD是否存在因果关系，作者进行了贝叶斯共定位(COLOC)和孟德尔随机化(SMR)分析。首先，使用贝叶斯共定位(COLOC)检验发现13个基因中有9个符合因果关系。然后通过孟德尔随机化(SMR)分析，结果表明顺式调控蛋白丰度介导了这13个基因的遗传变异与AD的关联。总的来说，作者发现7个基因在COLOC和SMR / HEIDI分析的因果关系上具有一致的结果(CTSH，DOC2A，ICA1L，LACTB，PLEKHA1，SNX32和STX4)，另外有4个基因的因果关系在这两种分析中结果不一致( ACE，CARHSP1，RTFDC1和STX6)，EPHX2和PVR的结果不具备因果关系(表2)。 表2 发现阶段AD PWAS中13个重要基因的COLOC和SMR分析 3、确定11个AD PWAS重要基因 通过验证队列重复和因果关系测试的结果，作者在13个通过PWAS发现的重要基因中，确定了11个与AD有因果关系的风险基因(CTSH，DOC2A，ICA1L，LACTB，SNX32，ACE，CARHSP1，RTFDC1，STX6，STX4和PLEKHA1)，其中9个重要基因在PWAS阶段得到验证(表3)。 表3 总结11个AD PWAS重要基因，并证明与AD中的因果作用一致 4、PWAS结果不受APOE e4影响 载脂蛋白APOE e4等位基因与阿尔茨海默症密切相关，因此作者为了探究APOE e4是否影响了PWAS结果，从蛋白质组中去除掉APOE e4的作用，使用去除后的蛋白质组图谱进行了AD PWAS。分析发现了13个与发现阶段PWAS结果一致的重要基因和6个其他基因，且所有13个基因都具有与发现阶段PWAS中相同的关联方向。此外，COLOC和SMR / HEIDI测试的结果发现了与原始发现相同的因果关系证据，这些结果均表明本实验发现不受APOE e4的影响。 5、 TWAS锁定与PWAS相关基因 众所周知，分子生物学的中心法则是遗传信息从DNA转录传递给RNA，再从RNA翻译传递给蛋白质。因此，作者收集到888个欧洲个体的大脑转录组数据，将AD GWAS结果与其整合，进行了AD的全转录组关联研究(TWAS)。AD TWAS鉴定了40个基因，其FDR为p<0.05时，其基因调控的mRNA表达水平与AD相关(图2)。与蛋白质水平上鉴定出的11个潜在风险基因相比，ACE，CARHSP1，SNX32，STX4和STX6这5个基因与PWAS结果相似，与AD具有关联性。(表3)。 6、单细胞测序发现细胞类型特异性 最后，作者使用背外侧前额叶皮层样本(dPFC)单细胞RNA测序数据进行分析，发现在先前确定的11个重要风险基因中，有6个基因呈现细胞类型特异性富集。DOC2A，ICA1L，PLEKHA1和SNX32富含兴奋性神经元，而CARHSP1在少突胶质细胞中富集，CTSH在星形胶质细胞和小胶质细胞中富集(图3)。 本文作者通过收集阿尔茨海默症(AD)患者队列，开展多中心、大样本的基因组学和蛋白质组学研究。运用全蛋白质组关联研究（PWAS）挖掘了十多个重要风险基因，这些风险基因可以通过改变大脑中蛋白质丰度进而影响阿尔茨海默症的发生，为AD的发病机制提供了新的见解，并为进一步治疗提供了潜在的靶标。 参考文献 [1].Wingo, Aliza P. , et al. "Integrating human brain proteomes with genome-wide association data implicates new proteins in Alzheimer's disease pathogenesis." Nature Genetics .
蛋白组文章投稿期刊
期刊：Cell Reports；影响因子：8.109 发表单位：约翰霍普金斯大学等 高级浆液性卵巢癌（HGSC）是导致大多数与卵巢癌相关的死亡的最常见和致命的卵巢癌类型，了解卵巢癌发生、发展和治疗敏感性的分子机制是进一步提高患者生存率的关键步骤。先前已有大规模的组学研究中对肿瘤组织进行了广泛的分析，包括基因组、转录组、蛋白组以及表观修饰等，然而对于蛋白质翻译修饰而言，除磷酸化外，尚未在大规模蛋白质组学研究中研究其他蛋白质修饰。糖基化在癌症发展过程中起着至关重要的作用，例如细胞间粘附、细胞生长、配体-受体结合和肿瘤转移。与其他蛋白质修饰相比，糖蛋白的分析由于糖蛋白结构的巨大复杂性和异质性而受到限制。糖蛋白组学技术的最新进展已使复杂糖蛋白的全面分析成为可能。 2020年10月发表在《Cell Reports》的一项研究中，利用蛋白质组学和N-链接糖基化蛋白质组学技术，系统地分析了83例HGSC患者肿瘤组织及23例健康输卵管组织标本。研究提供了HGSC完整的蛋白组学和糖蛋白组学特性，发现肿瘤中的糖蛋白在多个水平上受到调节，包括糖蛋白丰度、确定的特定糖位处糖基化的总体程度以及糖位处糖基化的类型，并揭示了以前从未研究过的蛋白质糖基化在卵巢癌中的潜在功能。 由于一系列修饰，许多基因产物表现出极大的结构异质性。这些修饰不是直接编码在基因组模板中，但往往影响蛋白质的功能。蛋白质糖基化在蛋白质正常功能中起着至关重要的作用。但是，与其他蛋白质修饰（例如磷酸化）相比，糖蛋白的分析具有挑战性。本研究对83个前瞻性收集的高级浆液性卵巢癌（HGSC）和23个非肿瘤组织进行了蛋白质组学和糖蛋白组学的综合分析，揭示了肿瘤特异性糖基化以及与三个肿瘤簇相关的不同糖基化，并鉴定了与糖基化改变相关的糖基化酶。 83个卵巢癌和23个相关非肿瘤组织的蛋白质组学和糖蛋白组学； 糖基化与3个肿瘤簇相关； 糖蛋白和糖位的肿瘤特异性变化显而易见； 确定负责糖基化改变的酶。 收集了83例未经治疗的HGSC肿瘤和23例非肿瘤组织，用于定量蛋白质组学和N-连接糖蛋白组分析。总共鉴定出8144种蛋白质，其中1690个含N-连接糖基的肽。根据已鉴定的N联聚糖的单糖组成，定义了三种聚糖类型：低聚甘露糖/高甘露糖（HM），含有两个N-乙酰基己糖胺（N）和己糖（H）而没有另外的岩藻糖（F）或唾液酸（S）的聚糖；唾液酸化聚糖（Sia），代表任何含有S的聚糖；以及岩藻糖基化聚糖（Fuc），代表任何已鉴定的含有F的聚糖。 为了研究HGSC的癌症异质性，作者使用糖蛋白组学数据进行聚类分析，鉴定了3种糖肽簇（IGP1-3）。通过计算了IGP簇与临床表型的相关性，IGP3与肿瘤细胞数量呈负相关，与网膜的解剖部位呈负相关。功能分析显示，IGP1富含溶酶体，IGP2中富含磷脂酰肌醇3-激酶（PI3K）-Akt信号通路、粘着斑和细胞外基质（ECM）-受体相互作用，IGP3富含补体和凝血级联。结果还显示了与IGP簇相关的聚糖，包括IGP1中的HM聚糖，IGP2中的HM和Fuc聚糖，IGP3中的Fuc和Sia聚糖。 先前研究已报道，IGP肿瘤簇与分化、免疫反应、间充质和增生等4种亚型有关。作者进一步探索本研究中IGP肿瘤簇与肿瘤亚型的关系，发现免疫反应性亚型的特征蛋白在IGP簇1中升高，间充质的特征蛋白在IGP2中降低而在IGP3中升高，这表明IGP1与免疫反应性亚型有关，而IGP3与间充质亚型有关。通过评估基质细胞和免疫细胞对聚类结果的影响，IGP1簇似乎不受肿瘤纯度或基质评分的影响，IGP2具有相对较高的肿瘤纯度和较低的基质和免疫评分，IGP3具有较低的肿瘤纯度和较高的基质和免疫评分。 蛋白糖基化水平的主成分分析（PCA）显示，肿瘤和非肿瘤样本存在明显界限。与非肿瘤样品相比，在肿瘤中48个糖肽显著上调，而94个糖肽显著下调。为了寻找对卵巢癌诊断的可能有用的差异糖蛋白，作者使用受试者工作特性曲线评估了糖肽特征，显示HYOU1、FKBP10、PSAP和PPT1能够对肿瘤和非肿瘤组织进行良好分类。功能分析显示，溶酶体是肿瘤样品中显著上调的糖肽富集的通路，而补体和凝血级联通路、ECM-受体相互作用、PI3K-Akt信号通路、局灶性在肿瘤样品中被下调糖肽富集。比较肿瘤样品和非肿瘤样品之间糖肽的相对丰度，观察到带有HM型聚糖的糖肽在肿瘤中具有更高丰度，而含有Fuc和Sia的糖肽在肿瘤中丰度低。含HM、Fuc或Sia的糖肽涉及的途径表明，溶酶体途径是含HM的糖肽中最富集的途径，Euc糖肽富集ECM-受体相互作用，Sia糖肽富集凝血级联反应。 比较肿瘤和非肿瘤样品中蛋白糖基化和蛋白表达，糖基化位点和糖蛋白在肿瘤中显示出不同的调节水平，糖蛋白可能受糖基化占有率以及整体蛋白表达的调控。尽管含糖基肽的大多数差异丰度变化仍与相应的整体蛋白表达正相关，但某些糖蛋白糖基的丰度变化可能显示出与其全局水平不同的表达模式。例如，卵巢癌的生物标志物之一MCU16，在HGSC和健康输卵管中蛋白表达量相近，但其两个糖修饰位点MUC16_12272和MCU16_12586的糖基化修饰水平则在HGSC中明显升高，这表明简单地测量蛋白质丰度和随后的基于蛋白质的聚类可能不足以全面了解肿瘤生物学。与非肿瘤相比，肿瘤中糖肽的丰度变化不仅受每个糖位处的糖基化反应程度的调节，也受到修饰糖位的聚糖的影响。含HM聚糖的糖肽在肿瘤中大多过表达，而含其他类型含聚糖的糖肽的丰度变化则各不相同，并观察到在相同糖位上糖基化的异质性。 为了研究聚糖表达的调节，作者将糖肽数据集中每个肿瘤和非肿瘤样品中糖肽的丰度与从蛋白质组学数据集中确定和量化的糖基化酶的蛋白质丰度进行了关联，发现具有HM聚糖糖基化的糖肽与糖苷酶2亚基β（PRKCSH）的表达呈正相关。同时，在所有已识别的糖基化酶中只有PRKCSH被发现在肿瘤中显著上调，经HM聚糖修饰的糖肽在肿瘤样品中增加。 为了确定HM修饰对糖蛋白的潜在作用，作者分析了部分糖基化生物合成途径以合成具有关键糖基化酶功能的HM。肿瘤细胞中PRKCSH表达的增加可能导致具有HM糖基化的糖蛋白升高，从而阻止了进一步详细的复杂碳水化合物合成。HM聚糖修饰的这种增加对于为肿瘤生长大量合成的糖蛋白可能至关重要，对癌细胞中被HM修饰的糖蛋白网络的研究可能有助于鉴定快速细胞生长所需的糖蛋白。通过蛋白网络分析，作者发现肿瘤中上调的HM糖蛋白质参与了一个主要与溶酶体、胶原代谢过程和内膜系统有关的网络。总之，通过分析由HM聚糖修饰的糖肽，该研究确定了糖蛋白是癌症发展所需的潜在靶标。 在这项研究中，综合的多组学分析，包括HGSC的蛋白质组学和糖蛋白组学分析，证明了糖基化与卵巢癌的联系。通过应用多组学数据在肿瘤和非肿瘤之间的差异表达，鉴定了几种潜在的肿瘤特异性蛋白，糖蛋白和聚糖。进一步的研究表明，肿瘤中糖蛋白表达的差异可以表现为糖位处糖基化程度的差异以及糖位上聚糖的类型。肿瘤的糖基化生物合成途径不同于非肿瘤，由于PRKCSH的上调，N-连接的糖蛋白在肿瘤中可以携带更多的HM聚糖，这可能是PRKCSH调节肿瘤中有效糖蛋白产生、抗环境压力和溶酶体过度活化的常见机制。总之，HGSC肿瘤样品的综合蛋白质组学和糖蛋白质组学测量提供了宝贵的公共资源，将糖蛋白与其糖基化程度、聚糖修饰和糖基化酶联系起来的糖蛋白组学数据将改善未来对卵巢癌分子基础的了解。
Cell Research 细胞研究（英文版） 4.217Journal of Biomedical Science 生医科学杂志（英文版） 2.024上面两个是SCI影响因子大于1的两个中国期刊。最后一个数字即为其影响因子（2007年）《遗传》的影响因子只有0.717
你好，纯蛋白质组的文章较多的杂志，MCP，JPR，JOP， Proteomics，MCP比较高，余下这几个难度差不多。希望采纳哦。
不是。每发表一篇文章是经过重重审核预实验证明得出的结论，并且此刊由高等教育出版社、北京生命科学研究院、中国科学院、中国生物物理学会联合主办，在学术上具有很高的水平。《蛋白质与细胞》出版关于生物学和生物医学多学科领域最新发展的原创研究文章、评论和评论，重点是蛋白质和细胞研究。学科领域包括生物化学/生物物理学、细胞生物学、发育生物学、遗传学、免疫学、微生物学、分子生物学、神经科学、肿瘤学、蛋白质科学、结构生物学和转化医学。此外，《蛋白质与细胞》还介绍了中国的研究热点、新闻和观点，以及有关研究政策和资助趋势的评论，并为不同生命科学领域的研究人员提供了一个促进学术交流的论坛。《蛋白质与细胞》是一本经同行评审的开放获取期刊，每月出版一期。作者可以在期刊上发表文章而不需额外付费。