教授连发Nature子刊，EBioMedicine文章获蛋白质组研究新突破

　　来自北京蛋白质组研究中心的秦钧教授主要从事生物质谱和分子生物学研究，是目前国际上集质谱研制、蛋白质组学方法开发以及生物学研究的少数科学家之一。近期其研究组接连在Nature Biotechnology，EBioMedicine发表文章，在蛋白质组研究方面取得了新的进展。

　　

生物通报道：来自北京蛋白质组研究中心的秦钧教授主要从事生物质谱和分子生物学研究，是目前国际上集质谱研制、蛋白质组学方法开发以及生物学研究的少数科学家之一。近期其研究组接连在Nature Biotechnology，EBioMedicine发表文章，在蛋白质组研究方面取得了新的进展。

首先，秦钧教授研究组与华东师范大学石铁流教授研究组，复旦大学丁琛教授研究组发表了题为“Firmiana: towards a one-stop proteomic cloud platform for data processing and analysis”的文章，建立国际首个一站式蛋白质组数据分析云系统Firmiana（梧桐树），大大方便了无生物信息学基础的科研人员也可以无障碍的使用。

Firmiana支持包括来自Thermo，AB Sciex，Agilent等不同厂商的质谱原始数据格式，整合了多种现有的蛋白质组学分析工具(ProteoWizard，Mascot，X!Tandem，InterProphet等等)，开发了多种定量和质量控制算法，并提供了多种生物信息学分析（聚类分析，差异蛋白分析，通路富集分析等）以及数据挖掘功能。为了验证Firmiana平台数据处理的能力，研究人员测试了1.5TB（约2000个原始文件）的数据集，进行了全局质量控制并在短内完成处理。Firmiana平台所提供的数十种在线的生物信息学工具有很好的兼容性、持续可开发性和易用性，无生物信息学基础的科研人员也可以无障碍的使用。截止到2017年5月10日，Firmiana已存储并处理了来自十一个物种的3282份实验的数据。

此外，研究组还以国际两中心的方式采集了来自167名健康自愿者的500个尿蛋白质组数据，对健康人尿蛋白质组的生理波动性和个体间差异进行了系统性评估，在此基础上建立了世界上首个蛋白质组规模的健康人尿蛋白定量参考范围。通过利用此定量参考范围对跨大陆飞行及肿瘤病人尿蛋白质组数据进行分析的实例，充分展示了健康人尿蛋白定量参考范围在健康监测及肿瘤筛查方面重要应用价值。

尿常规检测是临床检验中最常用的项目之一，通过对尿液中胆红素、葡萄糖、酮体、蛋白、血细胞等指标的检测可以进行各种疾病的诊断或疗效监测，但尿常规中各项指标所包括的健康生理信息还仅是沧海一粟。鉴于尿液检测在健康医学方面的重要价值及其采样无创（无痛）和方便等突出优点，近年来新出现的各种生命组学技术都被各国科学家争相用于尿液中健康相关信息的深度挖掘，以期开辟无创健康医学监测的新天地，尿蛋白质组学研究是其中最活跃的领域之一。

在这篇文章中，秦钧教授团队研究人员利用完全自主研发的高效尿蛋白质组检测工作流以国际两中心（休斯顿贝勒医学院及北京国家蛋白质科学中心）的形式分别采集了用于系统性评价个体内生理性波动及个体间差异的尿蛋白质组数据（167名健康自愿者的497个尿蛋白质组），对同一自愿者的最长尿样采集时间跨度近1年（314天）。经数据分析发现健康人尿蛋白质组不论是长期的个体内生理性波动或是人群中的个体间差异，尽管变化较大但都会维持在一定的范围内，表明通过采集足够的尿蛋白质组数据完全可以建立健康个体或人群的尿蛋白定量参考范围。以该大规模健康人尿蛋白质组数据集为基础，研究人员建立了世界上首个蛋白质组规模的健康人尿蛋白定量参考范围。

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作者简介：

秦钧
北京蛋白质组研究中心主任、特聘研究员，美国贝勒医学院生物化学和分子生物学系教授，分子和细胞生物学系教授，分子功能和通路研究中心主任，入选“****”。主要从事生物质谱和分子生物学研究，是目前国际上集质谱研制、蛋白质组学方法开发以及生物学研究的少数科学家之一。通过分离鉴定内源性蛋白质复合体，鉴定体内蛋白质翻译后修饰并阐明他们的功能重要性，在DNA损伤反应和核激素作用领域，作出杰出贡献。以责任作者身份在Cell、 Molecular Cell、Genes & Developments和PNAS发表系列重要文章，同时利用其蛋白质组学技术与相关领域教授合作，在Cell、Nature和Science等顶级刊物上发表重要结果。

原文标题：

Firmiana: towards a one-stop proteomic cloud platform for data processing and analysis

Proof-of-Concept Workflow for Establishing Reference Intervals of Human Urine Proteome for Monitoring Physiological and Pathological Changes