蚯蚓蛋白质组学研究中3种总蛋白提取方法的比较

双向电泳(2-DE)技术在现阶段的蛋白质组学研究当中,由于其价格相对便宜,仪器设备相对简单而被广泛应用.合适的总蛋白质样品制备方法,可以提高双向电泳蛋白点的数目和分辨率以保证蛋白质组信息的完整性,是整个实验的关键.蚯蚓作为土壤污染和土壤生态毒理学研究的重要生物,其总蛋白质提取的方法学研究还不完善.通过对已发表的文献中的蛋白提取方法进行筛选和优化,利用SDS-PAGE电泳和双向电泳的结果,对三氯乙酸-丙酮沉淀法、裂解液法和酚抽提法对蚯蚓总蛋白提取结果进行了评价,建立了适合蚯蚓蛋白质组学研究的总蛋白样品制备方法.     

蛋白质组学研究的有效工具——双向电泳鉴定技术

在当今生命科学研究的热门领域蛋白质组学研究中,双向电泳技术是分离检测细胞、细胞系、器官和组织的总蛋白质组的最有效的方法.双向电泳技术是根据蛋白质等电点和分子量两个相互独立的参数,在相互垂直的两个方向进行二次电泳的过程,其主要步骤包括样品制备、电泳、凝胶染色和图像分析.本文就双向电泳的步骤、技术特点、缺陷和发展前景进行简述.     

小鼠肝组织可溶性蛋白质双向电泳条件的建立

研究的主要目的是建立小鼠肝组织可溶性蛋白质组的双向电泳技术,以等点聚焦为第一向,垂直SDS-PAGE为第二向进行双向电泳,并对样品处理方式、蛋白上样量、凝胶浓度和染色方法等关键因素和环节进行了比较研究,通过实验条件的筛选和优化获得了较满意的双向电泳图谱。采取的方法具有较高的分辨率和重复性,为进一步实验打下良好基础。     

蛋白质组学核心技术研究进展

人类基因组计划的完成标志着生命科学已进入后基因组时代,蛋白质组学的研究被提升到了前所未有的高度.对蛋白质组学研究中的三大核心技术——双向电泳、生物质谱、生物信息学技术的进展及其应用进行了概述,重点介绍了双向电泳技术和生物质谱技术.     

甘蔗叶片蛋白质组双向电泳技术优化

为了建立适合甘蔗叶片蛋白质组研究的双向电泳技术,对甘蔗叶蛋白质的溶解方法、IEF电泳、上样量等关键步骤进行了优化.结果表明:裂解液中有2 mmol/L的硫脲才能更充分地溶解蛋白;上样量1.0 mg时得到质量较好的凝胶图谱;甘蔗叶片蛋白质主要分布在pH4～7范围.通过对甘蔗叶片蛋白双向电泳技术的优化,提高了双向电泳图谱分...     

人表皮组织蛋白质组双向电泳技术的建立

目的:建立和优化人表皮组织蛋白质组双向电泳技术,为后续的皮肤蛋白质组学研究奠定基础.方法:组织匀浆法制备表皮组织总蛋白,采用固相pH 梯度胶条进行双向电泳,凝胶银染后用PDQuest 7.4软件对电泳图谱进行分析.结果:人表皮组织蛋白质组在7cm pH 5～8 IPG胶条的最佳上样量为200 靏,平均蛋白斑点数为414±19,平均匹配斑点数为346±31,匹配率达83.6%.结论:通过优化双向电泳条件,获得了分辨率高、重复性好的人表皮组织蛋白质组双向电泳图谱.     

适用于小麦叶片总蛋白分析的双向电泳技术

双向电泳技术越来越成为植物蛋白质组研究中的关键技术,样品制备、固相预制胶条水化、等电聚焦及SDS—PAGE都是影响双向电泳结果的重要步骤,本研究以晋麦47号小麦叶片为研究材料,在样品除盐、预制胶条水化方式、第二向SDS—PAGE电压选择方面进行了探索与优化,通过比较双向电泳图谱,建立适用于小麦叶片总蛋白质分析的双向电泳技术体系．结果表明：样品经多步除盐并加长除盐时间后进行双向电泳,蛋白能较好地被分离,2-DE图谱蛋白点较多,分辨率较高;IPG胶条先后经被动水化与主动水化比仅主动水化的2-DE图谱蛋白点损失少;第二向SDS—PAGE中电压选择120V较200V的2．DE图谱蛋白点拖尾少,纹理现象少．     

中国两性生殖卤虫早期胚胎发育蛋白的双向电泳条件优化

采用双向电泳技术对中国卤虫胚胎发育到5 h时的蛋白组进行研究与分析.考察不同条件对双向电泳结果的影响,分别从上样量、染色方法、分离胶浓度等3方面进行研究.实验结果显示上样量为400 μg时图谱的斑点数较多;采用银染法所得实验结果优于考染;同时分离胶浓度为10%时所得蛋白斑点数较多.优化的实验条件为进一步研究中国卤虫蛋白组奠定基础.     

拟南芥全细胞蛋白质样品制备及其双向电泳条件的优化

对双向电泳方法进行了改进， 包括对样品的制备、 双向电泳参数的选择等关键步骤进行优化. 实验发现， 采用乙酸铵 甲醇沉淀拟南芥全细胞蛋白质， 同时结合高伏时、 长时间的等电聚焦可以获得高分辨率、 重复性好的蛋白质双向电泳图谱. 银染后， 经Phoretix 2D v2004软件分析可分辨出1 000以上蛋白点.     

双向电泳分析植物蛋白质的重演性、敏感性和清晰度

对双向电泳分析植物蛋白质的重演性、敏感性和清晰度进行了讨论,对蛋白质样品制备、电极缓冲液、染色时间和温度等可以影响实验结果的条件进行了详细的研究。     

差异蛋白质组学及其应用

蛋白质组学是后基因组研究中最主要的部分,其研究策略有2种:一种是"完全"蛋白质组学,目的是检测一种细胞类型或一种组织内基因组表达的所有蛋白质; 另一种是"差异"蛋白质组学,主要是筛选和鉴定不同种类或状态下各样本之间蛋白质组的区别与变化.着重介绍了差异蛋白质组学的特点、研究内容和应用前景,简要介绍了适用于差异蛋白质组学研究的相关技术和近期发展概况.     

鸟枪法蛋白质组学的研究动态与应用

介绍了鸟枪法蛋白质组的系统组成,研究进展以及在医药领域的应用情况．鸟枪法蛋白质组学自出现以来 已经成为研究复杂蛋白质混合物的有力工具．随着色谱和质谱技术的提高,样品制备方法的改进以及多向色谱和蛋 白质组信息学的不断发展,鸟枪法蛋白质组学也遇到了机遇和挑战．     

微生物蛋白质组学研究中的二维凝胶电泳技术

二维凝胶电泳（two—dimensional electrophoresis,2-DE）是蛋白质组研究的核心技术,由于在蛋白质组学研究中的重要作用近年来备受关注。对在微生物蛋白质组学研究中的二维凝胶电泳技术的原理、主要步骤、应用、面临的问题和未来展望进行了概述。     

玉米蛋白质组学研究进展

玉米是世界上分布较广的作物,是我国三大农作物之一。文章简要介绍了蛋白质组学的基本概念和重大意义,详细综述了有关玉米的蛋白质组学研究进展,并分析了存在的问题和发展前景。     

蛋白质组学研究策略及质谱技术的应用

蛋白质组学研究的不断深入依赖于其研究技术的不断改进和完善.近年来质谱技术广泛用于生物大分子的鉴定,由于其技术的不断发展和进步,在蛋白质组学中的应用也越来越广泛和深入,为蛋白质组的分析和鉴定提供了极大的便利.     

质谱技术在蛋白质组学研究中的应用

随着蛋白质组学研究的迅速发展,质谱技术已成为应用于蛋白质组学研究中的强有力工具和核心技术。质谱技术的先进性在于为蛋白质组学研究提供的通量和分子信息。笔者重点概述了基于质谱路线的蛋白质组学研究,介绍了基于质谱的定量蛋白质组学﹑翻译后修饰蛋白质组学、定向蛋白质组学、功能蛋白质组学以及基于串联质谱技术的蛋白质组学数据解析的研究进展。     

定量蛋白质组学及其在颅内动脉瘤中的研究进展

 颅内动脉瘤（IA）是颅内动脉壁的某一部分因病变而向外突出所形成的永久性扩张,是造成蛛网膜下腔出血的首位病因。定量蛋白质组学,作为新近出现的一种崭新的研究手段,为治疗颅内动脉瘤提供了新的研究思路。通过同位素标记相对和绝对定量（iTRAQ）技术及二维液相色谱-串联质谱（2D-LC-MS/MS）法筛选动脉瘤壁差异表达蛋白质,为动脉瘤形成和破裂的分子机制研究提供了帮助。本文综述了颅内动脉瘤的研究进展以及定量蛋白质组学技术在颅内动脉瘤研究中的应用。     

From genomics to proteomics

Proteomics is the study of the function of all expressed proteins. Tremendous progress has been made in the past few years in generating large-scale data sets for protein-protein interactions, organelle composition, protein activity patterns and protein profiles in cancer patients. But further technological improvements, organization of international proteomics projects and open access to results are needed for proteomics to fulfil its potential.     

蛋白质组学研究与应用

蛋白质组学是继基因组学之后20世纪末兴起的前沿学科热点．阐述了蛋白质组的概念、蛋白质组学研究的内容与特点和研究意义；综述了蛋白质纽学研究中蛋白质组样品的制备方法、所运用的蛋白质组分离技术、鉴定技术等研究技术手段及其特点，以及蛋白质组学在基础生物学、基础医学、疾病诊断与治疗、新药研究开发中的应用现状与前景；介绍了国内、外蛋白质组学研究领域的最新进展．     

Biomedical informatics for proteomics

Success in proteomics depends upon careful study design and high-quality biological samples. Advanced information technologies, and also an ability to use existing knowledge to the full, will be crucial in making sense of the data. Despite its genome-scale potential, proteome analysis is at a much earlier stage of development than genomics and gene expression (microarray) studies. Fundamental issues involving biological variability, pre-analytic factors and analytical reproducibility remain to be resolved. Consequently, the analysis of proteomics data is currently informal and relies heavily on expert opinion. Databases and software tools developed for the analysis of molecular sequences and microarrays are helpful, but are limited owing to the unique attributes of proteomics data and differing research goals.