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植物蛋白質(zhì)組學(xué) 版權(quán)信息
- ISBN：9787030694980
- 條形碼：9787030694980 ; 978-7-03-069498-0
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊(cè)數(shù)：暫無(wú)
- 重量：暫無(wú)
- 所屬分類：>>
植物蛋白質(zhì)組學(xué) 內(nèi)容簡(jiǎn)介
本書共23章，首先對(duì)植物蛋白質(zhì)組研究進(jìn)行了概述；隨后介紹了該領(lǐng)域主要技術(shù)方法及定量蛋白質(zhì)組學(xué)研究進(jìn)展，進(jìn)而介紹了植物線粒體、葉綠體和過氧化物酶體等亞細(xì)胞器蛋白質(zhì)組研究情況；重點(diǎn)介紹了磷酸化、泛素化、糖基化和乙酰化等修飾蛋白質(zhì)組學(xué)技術(shù)原理及其在植物中的應(yīng)用，以及蛋白質(zhì)組學(xué)相關(guān)技術(shù)在熱帶作物、中草藥和其他植物根系等中應(yīng)用進(jìn)展；特別介紹了生物鐘、植物蛋白結(jié)構(gòu)和功能研究；很后還討論了植物蛋白質(zhì)組研究熱點(diǎn)問題，對(duì)整合生物學(xué)及生物信息技術(shù)的應(yīng)用進(jìn)行了小結(jié)，展望了相關(guān)研究的前景。本書內(nèi)容全面、圖文并茂，適于蛋白質(zhì)組學(xué)、植物分子生物學(xué)、生物化學(xué)、生物技術(shù)等領(lǐng)域的高年級(jí)本科生、研究生、青年教師和科研人員閱讀參考。
植物蛋白質(zhì)組學(xué) 目錄
目錄
第1章緒論 1
1.1 概述 1
1.2 人類基因組計(jì)劃 2
1.2.1 人類基因組計(jì)劃簡(jiǎn)介 2
1.2.2 人類基因組計(jì)劃的產(chǎn)生及發(fā)展過程 2
1.2.3 中國(guó)在人類基因組計(jì)劃中的作用 4
1.2.4 人類基因組草圖的完成 4
1.2.5 人類基因組計(jì)劃對(duì)后續(xù)研究的巨大影響 5
1.3 各種植物基因組研究進(jìn)展 6
1.3.1 各種生物基因組計(jì)劃概況 6
1.3.2 各種植物基因組計(jì)劃 6
1.3.3 在頂級(jí)期刊上發(fā)表的各種植物基因組信息分析 14
1.4 各種組學(xué)技術(shù)在植物研究中的應(yīng)用 16
1.4.1 植物轉(zhuǎn)錄組 16
1.4.2 植物代謝組 19
1.4.3 植物表型組 21
1.5 蛋白質(zhì)組學(xué)發(fā)展概述 23
1.5.1 蛋白質(zhì)研究概述 23
1.5.2 蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)解析 25
1.5.3 蛋白質(zhì)組研究發(fā)展歷史 29
1.5.4 人類蛋白質(zhì)組研究計(jì)劃 31
1.5.5 中國(guó)人類蛋白質(zhì)組研究計(jì)劃 34
1.6 植物蛋白質(zhì)組研究 35
1.6.1 植物蛋白質(zhì)組研究概述 35
1.6.2 前基因組時(shí)代的植物蛋白質(zhì)組研究 35
1.6.3 后基因組時(shí)代的植物蛋白質(zhì)組研究 38
1.6.4 植物蛋白質(zhì)組研究*新進(jìn)展及發(fā)展趨勢(shì) 40
參考文獻(xiàn) 42
第2章植物蛋白質(zhì)組研究技術(shù)體系 45
2.1 概述 45
2.2 植物蛋白樣品制備技術(shù) 45
2.2.1 適合雙向電泳的植物蛋白樣品制備技術(shù) 45
2.2.2 適合雙向熒光差異凝膠電泳的植物蛋白樣品制備技術(shù) 47
2.2.3 激光捕獲顯微切割技術(shù) 48
2.2.4 高豐度蛋白去除技術(shù) 50
2.2.5 自由流動(dòng)電泳技術(shù) 54
2.3 蛋白質(zhì)組分離技術(shù) 55
2.3.1 基于凝膠的分離技術(shù) 55
2.3.2 毛細(xì)管電泳技術(shù) 63
2.3.3 基于多維色譜的非膠分離技術(shù) 71
2.3.4 蛋白質(zhì)芯片技術(shù) 75
2.4 蛋白質(zhì)組鑒定技術(shù) 78
2.4.1 生物質(zhì)譜技術(shù) 78
2.4.2 酵母雙雜交系統(tǒng) 85
2.4.3 生物傳感芯片質(zhì)譜 86
2.4.4 噬菌體展示技術(shù) 89
2.4.5 定點(diǎn)突變技術(shù) 92
2.5 展望 95
2.5.1 激光捕獲顯微切割技術(shù) 95
2.5.2 雙向電泳技術(shù) 96
2.5.3 雙向熒光差異凝膠電泳技術(shù) 97
2.5.4 毛細(xì)管電泳技術(shù) 97
2.5.5 蛋白質(zhì)芯片技術(shù) 97
2.5.6 生物質(zhì)譜技術(shù) 98
2.5.7 定點(diǎn)突變技術(shù) 99
參考文獻(xiàn) 99
第3章質(zhì)譜技術(shù)在植物蛋白質(zhì)組學(xué)研究中的應(yīng)用 109
3.1 概述 109
3.1.1 質(zhì)譜技術(shù)發(fā)展簡(jiǎn)史 110
3.1.2 質(zhì)譜技術(shù)在生命科學(xué)研究中的應(yīng)用 111
3.2 質(zhì)譜儀的構(gòu)造原理和使用維護(hù) 111
3.2.1 電離源 112
3.2.2 質(zhì)量分析器 117
3.2.3 質(zhì)譜儀的使用和維護(hù) 124
3.3 串聯(lián)質(zhì)譜技術(shù) 126
3.3.1 串聯(lián)四極桿質(zhì)譜儀 127
3.3.2 四極桿-高分辨串聯(lián)質(zhì)譜儀 128
3.3.3 組合式質(zhì)譜儀 131
3.4 色譜技術(shù) 132
3.4.1 氣相色譜 133
3.4.2 液相色譜 134
3.4.3 多維液相色譜 137
3.5 質(zhì)譜數(shù)據(jù)的采集與分析 140
3.5.1 質(zhì)譜儀的性能指標(biāo) 140
3.5.2 單同位素峰和同位素分布 141
3.5.3 質(zhì)譜數(shù)據(jù)采集方式 145
3.5.4 液相色譜質(zhì)譜聯(lián)用色譜圖 148
3.6 基于質(zhì)譜的蛋白質(zhì)組學(xué)研究 149
3.7 總結(jié)與展望 154
參考文獻(xiàn) 154
第4章蛋白質(zhì)組研究中的生物信息學(xué) 156
4.1 生物信息學(xué)與植物蛋白質(zhì)組信息學(xué) 156
4.1.1 生物信息學(xué)概述 156
4.1.2 植物蛋白質(zhì)組生物信息學(xué)及其應(yīng)用 158
4.1.3 植物蛋白質(zhì)組生物信息學(xué)展望 158
4.2 蛋白質(zhì)組學(xué)研究相關(guān)數(shù)據(jù)庫(kù) 159
4.2.1 常用的核酸數(shù)據(jù)庫(kù) 159
4.2.2 常用的蛋白質(zhì)分析數(shù)據(jù)庫(kù) 160
4.3 蛋白質(zhì)組數(shù)據(jù)產(chǎn)生相關(guān)軟件及其使用 162
4.3.1 雙向電泳圖像分析軟件 162
4.3.2 質(zhì)譜數(shù)據(jù)搜索軟件 167
4.3.3 蛋白質(zhì)組數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析軟件 169
4.3.4 基于質(zhì)譜數(shù)據(jù)的定量蛋白質(zhì)組學(xué)分析軟件 170
4.3.5 質(zhì)譜數(shù)據(jù)的 de novo蛋白質(zhì)鑒定軟件 171
4.4 蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)分析相關(guān)工具及其使用 173
4.4.1 蛋白質(zhì)序列比對(duì)軟件 173
4.4.2 蛋白質(zhì)一級(jí)結(jié)構(gòu)分析軟件 176
4.4.3 蛋白質(zhì)二級(jí)結(jié)構(gòu)分析軟件 177
4.4.4 蛋白質(zhì)三級(jí)結(jié)構(gòu)分析軟件 179
4.5 蛋白質(zhì)功能分析相關(guān)工具及其使用 182
4.5.1 基于序列同源性預(yù)測(cè)蛋白質(zhì)功能 183
4.5.2 基于相互作用網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)蛋白質(zhì)功能 184
4.5.3 基于基因組上下文預(yù)測(cè)蛋白質(zhì)功能 186
4.5.4 基于蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)功能 187
4.5.5 基于功能注釋分析蛋白質(zhì)功能 187
4.5.6 Gene Ontology與 KEGG分析 187
4.6 生物信息學(xué)常用的編程語(yǔ)言及 R語(yǔ)言在蛋白質(zhì)組學(xué)中的應(yīng)用 188
4.6.1 生物信息學(xué)常用的編程語(yǔ)言 188
4.6.2 R語(yǔ)言在蛋白質(zhì)組學(xué)中的應(yīng)用實(shí)例 189
參考文獻(xiàn) 195
第5章定量蛋白質(zhì)組學(xué) 197
5.1 概述 197
5.2 無(wú)標(biāo)記定量蛋白質(zhì)組學(xué)技術(shù) 198
5.2.1 基于二級(jí)譜圖的無(wú)標(biāo)記定量技術(shù) 198
5.2.2 基于一級(jí)譜圖的無(wú)標(biāo)記定量技術(shù) 198
5.2.3 無(wú)標(biāo)記定量實(shí)現(xiàn)流程 199
5.2.4 無(wú)標(biāo)記定量實(shí)現(xiàn)模式 200
5.2.5 保留時(shí)間對(duì)齊 202
5.2.6 數(shù)據(jù)歸一化 202
5.2.7 蛋白質(zhì)豐度比計(jì)算 202
5.2.8 統(tǒng)計(jì)學(xué)分析 203
5.3 標(biāo)記定量蛋白質(zhì)組技術(shù) 203
5.3.1 體外標(biāo)記 203
5.3.2 體內(nèi)標(biāo)記 211
5.4 靶向定量蛋白質(zhì)組技術(shù) 220
5.4.1 原理 220
5.4.2 特點(diǎn) 221
5.4.3 實(shí)驗(yàn)流程 221
5.5 基于 SWATH的定量蛋白質(zhì)組技術(shù) 222
5.5.1 原理 222
5.5.2 數(shù)據(jù)處理方法 223
5.5.3 實(shí)驗(yàn)流程 223
5.5.4 應(yīng)用實(shí)例 224
5.5.5 方法優(yōu)劣 225
5.6 展望 226
5.6.1 無(wú)標(biāo)記定量技術(shù) 226
5.6.2 雙向熒光差異凝膠電泳技術(shù) 226
5.6.3 SILAC技術(shù) 226
參考文獻(xiàn) 227
第6章植物鹽逆境應(yīng)答蛋白質(zhì)組 237
6.1 概述 237
6.2 土壤鹽漬化的嚴(yán)重影響 238
6.2.1 土壤鹽漬化影響糧食安全 238
6.2.2 土壤鹽漬化影響植物正常生長(zhǎng)發(fā)育 238
6.3 耐鹽植物主要類型及特征 239
6.3.1 甜土植物 239
6.3.2 鹽生植物 240
6.3.3 真鹽生植物 241
6.4 植物耐鹽主要機(jī)制 242
6.4.1 形態(tài)適應(yīng)在植物耐鹽中的重要作用 242
6.4.2 滲透調(diào)節(jié)在植物耐鹽中的重要作用 243
6.4.3 吸收和積累無(wú)機(jī)離子 243
6.4.4 合成有機(jī)物質(zhì) 243
6.4.5 離子區(qū)隔化在植物耐鹽中的作用 244
6.5 植物抗鹽的基因和蛋白質(zhì)研究進(jìn)展 244
6.5.1 植物抗鹽蛋白及其基因工程研究 244
6.5.2 植物抗鹽的信號(hào)轉(zhuǎn)導(dǎo)途徑 245
6.6 鹽生植物蛋白提取方法比較和改進(jìn) 248
6.6.1 植物蛋白提取不同方法優(yōu)缺點(diǎn) 248
6.6.2 鹽生植物蛋白提取方法 249
6.6.3 鹽生植物蛋白提取方法除鹽效果 250
6.6.4 鹽生植物蛋白提取方法能產(chǎn)生更多蛋白點(diǎn) 252
6.6.5 鹽生植物蛋白提取方法的質(zhì)譜兼容性 253
6.7 植物蛋白質(zhì)組學(xué)技術(shù)在植物耐鹽研究中應(yīng)用進(jìn)展 254
6.7.1 蛋白質(zhì)組學(xué)技術(shù)解決植物抗鹽機(jī)制問題的主要優(yōu)勢(shì) 254
6.7.2 蛋白質(zhì)組學(xué)技術(shù)在植物抗鹽機(jī)制研究中的應(yīng)用 255
6.7.3 蛋白質(zhì)組學(xué)技術(shù)在植物抗鹽性中主要研究方向 256
6.8 甜土植物鹽逆境應(yīng)答蛋白質(zhì)組研究 256
6.8.1 甜土植物耐鹽蛋白質(zhì)組研究概況 256
6.8.2 甜土植物擬南芥耐鹽蛋白質(zhì)組研究 257
6.8.3 甜土植物水稻耐鹽蛋白質(zhì)組研究 259
6.9 鹽生植物鹽逆境應(yīng)答蛋白質(zhì)組研究 263
6.9.1 鹽生植物耐鹽蛋白質(zhì)組研究概況 263
6.9.2 鹽生模式植物鹽芥耐鹽蛋白質(zhì)組研究 265
6.9.3 鹽生植物紅樹耐鹽蛋白質(zhì)組研究 270
6.10 真鹽生植物鹽逆境應(yīng)答蛋白質(zhì)組研究 273
6.10.1 真鹽生植物耐鹽蛋白質(zhì)組研究概況 273
6.10.2 真鹽生植物鹽角草耐鹽蛋白質(zhì)組研究 273
6.10.3 真鹽生植物海馬齒耐鹽蛋白質(zhì)組研究 281
6.11 植物鹽逆境應(yīng)答蛋白質(zhì)組研究主要問題及前景展望 283
參考文獻(xiàn) 286
第7章植物線粒體蛋白質(zhì)組 292
7.1 概述 292
7.2 線粒體與細(xì)胞質(zhì)雄性不育 293
7.2.1 線粒體基因編碼蛋白和核基因編碼蛋白 294
7.2.2 模式植物雄性不育系 294
7.2.3 “自私基因”與線粒體“解毒蛋白” 296
7.3 線粒體對(duì)植物響應(yīng)逆境脅迫的調(diào)控 297
7.3.1 植物呼吸作用對(duì)逆境脅迫的響應(yīng) 298
7.3.2 ROS信號(hào) 299
7.3.3 AOX的逆境響應(yīng) 300
7.4 植物線粒體蛋白質(zhì)純化方法 301
7.4.1 密度梯度離心法 302
7.4.2 自由流動(dòng)電泳法 303
7.4.3 生物素標(biāo)記富集法 304
7.4.4 TurboID的標(biāo)記策略 306
7.5 植物線粒體氧化磷酸化蛋白復(fù)合體及三羧酸循環(huán) 307
7.5.1 ROS的產(chǎn)生 308
7.5.2 蛋白復(fù)合體的組裝 309
7.5.3 蛋白復(fù)合體活性的測(cè)定 311
7.5.4 三羧酸酶活性的測(cè)定 314
7.6 植物線粒體蛋白質(zhì)的轉(zhuǎn)運(yùn)和代謝物的跨膜運(yùn)輸 317
7.6.1 線粒體蛋白質(zhì)的跨膜運(yùn)輸 317
7.6.2 外膜蛋白 TOM- 內(nèi)膜蛋白 TIM 319
7.6.3 三羧酸循環(huán)途徑中間產(chǎn)物的跨膜轉(zhuǎn)運(yùn) 322
7.7 植物線粒體蛋白質(zhì)組的穩(wěn)態(tài)調(diào)控 324
7.7.1 植物線
第1章緒論 1
1.1 概述 1
1.2 人類基因組計(jì)劃 2
1.2.1 人類基因組計(jì)劃簡(jiǎn)介 2
1.2.2 人類基因組計(jì)劃的產(chǎn)生及發(fā)展過程 2
1.2.3 中國(guó)在人類基因組計(jì)劃中的作用 4
1.2.4 人類基因組草圖的完成 4
1.2.5 人類基因組計(jì)劃對(duì)后續(xù)研究的巨大影響 5
1.3 各種植物基因組研究進(jìn)展 6
1.3.1 各種生物基因組計(jì)劃概況 6
1.3.2 各種植物基因組計(jì)劃 6
1.3.3 在頂級(jí)期刊上發(fā)表的各種植物基因組信息分析 14
1.4 各種組學(xué)技術(shù)在植物研究中的應(yīng)用 16
1.4.1 植物轉(zhuǎn)錄組 16
1.4.2 植物代謝組 19
1.4.3 植物表型組 21
1.5 蛋白質(zhì)組學(xué)發(fā)展概述 23
1.5.1 蛋白質(zhì)研究概述 23
1.5.2 蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)解析 25
1.5.3 蛋白質(zhì)組研究發(fā)展歷史 29
1.5.4 人類蛋白質(zhì)組研究計(jì)劃 31
1.5.5 中國(guó)人類蛋白質(zhì)組研究計(jì)劃 34
1.6 植物蛋白質(zhì)組研究 35
1.6.1 植物蛋白質(zhì)組研究概述 35
1.6.2 前基因組時(shí)代的植物蛋白質(zhì)組研究 35
1.6.3 后基因組時(shí)代的植物蛋白質(zhì)組研究 38
1.6.4 植物蛋白質(zhì)組研究*新進(jìn)展及發(fā)展趨勢(shì) 40
參考文獻(xiàn) 42
第2章植物蛋白質(zhì)組研究技術(shù)體系 45
2.1 概述 45
2.2 植物蛋白樣品制備技術(shù) 45
2.2.1 適合雙向電泳的植物蛋白樣品制備技術(shù) 45
2.2.2 適合雙向熒光差異凝膠電泳的植物蛋白樣品制備技術(shù) 47
2.2.3 激光捕獲顯微切割技術(shù) 48
2.2.4 高豐度蛋白去除技術(shù) 50
2.2.5 自由流動(dòng)電泳技術(shù) 54
2.3 蛋白質(zhì)組分離技術(shù) 55
2.3.1 基于凝膠的分離技術(shù) 55
2.3.2 毛細(xì)管電泳技術(shù) 63
2.3.3 基于多維色譜的非膠分離技術(shù) 71
2.3.4 蛋白質(zhì)芯片技術(shù) 75
2.4 蛋白質(zhì)組鑒定技術(shù) 78
2.4.1 生物質(zhì)譜技術(shù) 78
2.4.2 酵母雙雜交系統(tǒng) 85
2.4.3 生物傳感芯片質(zhì)譜 86
2.4.4 噬菌體展示技術(shù) 89
2.4.5 定點(diǎn)突變技術(shù) 92
2.5 展望 95
2.5.1 激光捕獲顯微切割技術(shù) 95
2.5.2 雙向電泳技術(shù) 96
2.5.3 雙向熒光差異凝膠電泳技術(shù) 97
2.5.4 毛細(xì)管電泳技術(shù) 97
2.5.5 蛋白質(zhì)芯片技術(shù) 97
2.5.6 生物質(zhì)譜技術(shù) 98
2.5.7 定點(diǎn)突變技術(shù) 99
參考文獻(xiàn) 99
第3章質(zhì)譜技術(shù)在植物蛋白質(zhì)組學(xué)研究中的應(yīng)用 109
3.1 概述 109
3.1.1 質(zhì)譜技術(shù)發(fā)展簡(jiǎn)史 110
3.1.2 質(zhì)譜技術(shù)在生命科學(xué)研究中的應(yīng)用 111
3.2 質(zhì)譜儀的構(gòu)造原理和使用維護(hù) 111
3.2.1 電離源 112
3.2.2 質(zhì)量分析器 117
3.2.3 質(zhì)譜儀的使用和維護(hù) 124
3.3 串聯(lián)質(zhì)譜技術(shù) 126
3.3.1 串聯(lián)四極桿質(zhì)譜儀 127
3.3.2 四極桿-高分辨串聯(lián)質(zhì)譜儀 128
3.3.3 組合式質(zhì)譜儀 131
3.4 色譜技術(shù) 132
3.4.1 氣相色譜 133
3.4.2 液相色譜 134
3.4.3 多維液相色譜 137
3.5 質(zhì)譜數(shù)據(jù)的采集與分析 140
3.5.1 質(zhì)譜儀的性能指標(biāo) 140
3.5.2 單同位素峰和同位素分布 141
3.5.3 質(zhì)譜數(shù)據(jù)采集方式 145
3.5.4 液相色譜質(zhì)譜聯(lián)用色譜圖 148
3.6 基于質(zhì)譜的蛋白質(zhì)組學(xué)研究 149
3.7 總結(jié)與展望 154
參考文獻(xiàn) 154
第4章蛋白質(zhì)組研究中的生物信息學(xué) 156
4.1 生物信息學(xué)與植物蛋白質(zhì)組信息學(xué) 156
4.1.1 生物信息學(xué)概述 156
4.1.2 植物蛋白質(zhì)組生物信息學(xué)及其應(yīng)用 158
4.1.3 植物蛋白質(zhì)組生物信息學(xué)展望 158
4.2 蛋白質(zhì)組學(xué)研究相關(guān)數(shù)據(jù)庫(kù) 159
4.2.1 常用的核酸數(shù)據(jù)庫(kù) 159
4.2.2 常用的蛋白質(zhì)分析數(shù)據(jù)庫(kù) 160
4.3 蛋白質(zhì)組數(shù)據(jù)產(chǎn)生相關(guān)軟件及其使用 162
4.3.1 雙向電泳圖像分析軟件 162
4.3.2 質(zhì)譜數(shù)據(jù)搜索軟件 167
4.3.3 蛋白質(zhì)組數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析軟件 169
4.3.4 基于質(zhì)譜數(shù)據(jù)的定量蛋白質(zhì)組學(xué)分析軟件 170
4.3.5 質(zhì)譜數(shù)據(jù)的 de novo蛋白質(zhì)鑒定軟件 171
4.4 蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)分析相關(guān)工具及其使用 173
4.4.1 蛋白質(zhì)序列比對(duì)軟件 173
4.4.2 蛋白質(zhì)一級(jí)結(jié)構(gòu)分析軟件 176
4.4.3 蛋白質(zhì)二級(jí)結(jié)構(gòu)分析軟件 177
4.4.4 蛋白質(zhì)三級(jí)結(jié)構(gòu)分析軟件 179
4.5 蛋白質(zhì)功能分析相關(guān)工具及其使用 182
4.5.1 基于序列同源性預(yù)測(cè)蛋白質(zhì)功能 183
4.5.2 基于相互作用網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)蛋白質(zhì)功能 184
4.5.3 基于基因組上下文預(yù)測(cè)蛋白質(zhì)功能 186
4.5.4 基于蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)功能 187
4.5.5 基于功能注釋分析蛋白質(zhì)功能 187
4.5.6 Gene Ontology與 KEGG分析 187
4.6 生物信息學(xué)常用的編程語(yǔ)言及 R語(yǔ)言在蛋白質(zhì)組學(xué)中的應(yīng)用 188
4.6.1 生物信息學(xué)常用的編程語(yǔ)言 188
4.6.2 R語(yǔ)言在蛋白質(zhì)組學(xué)中的應(yīng)用實(shí)例 189
參考文獻(xiàn) 195
第5章定量蛋白質(zhì)組學(xué) 197
5.1 概述 197
5.2 無(wú)標(biāo)記定量蛋白質(zhì)組學(xué)技術(shù) 198
5.2.1 基于二級(jí)譜圖的無(wú)標(biāo)記定量技術(shù) 198
5.2.2 基于一級(jí)譜圖的無(wú)標(biāo)記定量技術(shù) 198
5.2.3 無(wú)標(biāo)記定量實(shí)現(xiàn)流程 199
5.2.4 無(wú)標(biāo)記定量實(shí)現(xiàn)模式 200
5.2.5 保留時(shí)間對(duì)齊 202
5.2.6 數(shù)據(jù)歸一化 202
5.2.7 蛋白質(zhì)豐度比計(jì)算 202
5.2.8 統(tǒng)計(jì)學(xué)分析 203
5.3 標(biāo)記定量蛋白質(zhì)組技術(shù) 203
5.3.1 體外標(biāo)記 203
5.3.2 體內(nèi)標(biāo)記 211
5.4 靶向定量蛋白質(zhì)組技術(shù) 220
5.4.1 原理 220
5.4.2 特點(diǎn) 221
5.4.3 實(shí)驗(yàn)流程 221
5.5 基于 SWATH的定量蛋白質(zhì)組技術(shù) 222
5.5.1 原理 222
5.5.2 數(shù)據(jù)處理方法 223
5.5.3 實(shí)驗(yàn)流程 223
5.5.4 應(yīng)用實(shí)例 224
5.5.5 方法優(yōu)劣 225
5.6 展望 226
5.6.1 無(wú)標(biāo)記定量技術(shù) 226
5.6.2 雙向熒光差異凝膠電泳技術(shù) 226
5.6.3 SILAC技術(shù) 226
參考文獻(xiàn) 227
第6章植物鹽逆境應(yīng)答蛋白質(zhì)組 237
6.1 概述 237
6.2 土壤鹽漬化的嚴(yán)重影響 238
6.2.1 土壤鹽漬化影響糧食安全 238
6.2.2 土壤鹽漬化影響植物正常生長(zhǎng)發(fā)育 238
6.3 耐鹽植物主要類型及特征 239
6.3.1 甜土植物 239
6.3.2 鹽生植物 240
6.3.3 真鹽生植物 241
6.4 植物耐鹽主要機(jī)制 242
6.4.1 形態(tài)適應(yīng)在植物耐鹽中的重要作用 242
6.4.2 滲透調(diào)節(jié)在植物耐鹽中的重要作用 243
6.4.3 吸收和積累無(wú)機(jī)離子 243
6.4.4 合成有機(jī)物質(zhì) 243
6.4.5 離子區(qū)隔化在植物耐鹽中的作用 244
6.5 植物抗鹽的基因和蛋白質(zhì)研究進(jìn)展 244
6.5.1 植物抗鹽蛋白及其基因工程研究 244
6.5.2 植物抗鹽的信號(hào)轉(zhuǎn)導(dǎo)途徑 245
6.6 鹽生植物蛋白提取方法比較和改進(jìn) 248
6.6.1 植物蛋白提取不同方法優(yōu)缺點(diǎn) 248
6.6.2 鹽生植物蛋白提取方法 249
6.6.3 鹽生植物蛋白提取方法除鹽效果 250
6.6.4 鹽生植物蛋白提取方法能產(chǎn)生更多蛋白點(diǎn) 252
6.6.5 鹽生植物蛋白提取方法的質(zhì)譜兼容性 253
6.7 植物蛋白質(zhì)組學(xué)技術(shù)在植物耐鹽研究中應(yīng)用進(jìn)展 254
6.7.1 蛋白質(zhì)組學(xué)技術(shù)解決植物抗鹽機(jī)制問題的主要優(yōu)勢(shì) 254
6.7.2 蛋白質(zhì)組學(xué)技術(shù)在植物抗鹽機(jī)制研究中的應(yīng)用 255
6.7.3 蛋白質(zhì)組學(xué)技術(shù)在植物抗鹽性中主要研究方向 256
6.8 甜土植物鹽逆境應(yīng)答蛋白質(zhì)組研究 256
6.8.1 甜土植物耐鹽蛋白質(zhì)組研究概況 256
6.8.2 甜土植物擬南芥耐鹽蛋白質(zhì)組研究 257
6.8.3 甜土植物水稻耐鹽蛋白質(zhì)組研究 259
6.9 鹽生植物鹽逆境應(yīng)答蛋白質(zhì)組研究 263
6.9.1 鹽生植物耐鹽蛋白質(zhì)組研究概況 263
6.9.2 鹽生模式植物鹽芥耐鹽蛋白質(zhì)組研究 265
6.9.3 鹽生植物紅樹耐鹽蛋白質(zhì)組研究 270
6.10 真鹽生植物鹽逆境應(yīng)答蛋白質(zhì)組研究 273
6.10.1 真鹽生植物耐鹽蛋白質(zhì)組研究概況 273
6.10.2 真鹽生植物鹽角草耐鹽蛋白質(zhì)組研究 273
6.10.3 真鹽生植物海馬齒耐鹽蛋白質(zhì)組研究 281
6.11 植物鹽逆境應(yīng)答蛋白質(zhì)組研究主要問題及前景展望 283
參考文獻(xiàn) 286
第7章植物線粒體蛋白質(zhì)組 292
7.1 概述 292
7.2 線粒體與細(xì)胞質(zhì)雄性不育 293
7.2.1 線粒體基因編碼蛋白和核基因編碼蛋白 294
7.2.2 模式植物雄性不育系 294
7.2.3 “自私基因”與線粒體“解毒蛋白” 296
7.3 線粒體對(duì)植物響應(yīng)逆境脅迫的調(diào)控 297
7.3.1 植物呼吸作用對(duì)逆境脅迫的響應(yīng) 298
7.3.2 ROS信號(hào) 299
7.3.3 AOX的逆境響應(yīng) 300
7.4 植物線粒體蛋白質(zhì)純化方法 301
7.4.1 密度梯度離心法 302
7.4.2 自由流動(dòng)電泳法 303
7.4.3 生物素標(biāo)記富集法 304
7.4.4 TurboID的標(biāo)記策略 306
7.5 植物線粒體氧化磷酸化蛋白復(fù)合體及三羧酸循環(huán) 307
7.5.1 ROS的產(chǎn)生 308
7.5.2 蛋白復(fù)合體的組裝 309
7.5.3 蛋白復(fù)合體活性的測(cè)定 311
7.5.4 三羧酸酶活性的測(cè)定 314
7.6 植物線粒體蛋白質(zhì)的轉(zhuǎn)運(yùn)和代謝物的跨膜運(yùn)輸 317
7.6.1 線粒體蛋白質(zhì)的跨膜運(yùn)輸 317
7.6.2 外膜蛋白 TOM- 內(nèi)膜蛋白 TIM 319
7.6.3 三羧酸循環(huán)途徑中間產(chǎn)物的跨膜轉(zhuǎn)運(yùn) 322
7.7 植物線粒體蛋白質(zhì)組的穩(wěn)態(tài)調(diào)控 324
7.7.1 植物線
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植物蛋白質(zhì)組學(xué) 節(jié)選
第1章緒論 1.1 概述 伴隨著人類基因組計(jì)劃（Human Genome Project，HGP）的完成，各種生物基因組測(cè)序計(jì)劃，特別是各種植物基因組（ plant genome）測(cè)序計(jì)劃相繼開展并陸續(xù)公布基因組信息，生命科學(xué)研究進(jìn)入了后基因組時(shí)代（ post-genome era）。人類基因組計(jì)劃在研究人類基因過程中建立起來的策略、思想與技術(shù)，構(gòu)成了生命科學(xué)研究領(lǐng)域的一門新學(xué)科 —基因組學(xué)（genomics）。基因組學(xué)是在各種生物基因組靜態(tài)堿基序列解析之后，對(duì)基因組動(dòng)態(tài)的生物學(xué)功能進(jìn)行研究，其內(nèi)容包括基因組發(fā)現(xiàn)、基因表達(dá)分析、突變檢測(cè)及基因互助功能研究等各個(gè)方面。人類基因組學(xué)積累起來的一整套理論和技術(shù)體系同樣適用于研究各種微生物、植物及動(dòng)物基因組。隨著各種生物海量基因組數(shù)據(jù)的公布，如何解析這些基因的功能并將其成功應(yīng)用在生命科學(xué)研究中，已經(jīng)成為*近 20年并必將成為隨后幾十年的研究熱點(diǎn)和難點(diǎn)。后基因組時(shí)代主要利用結(jié)構(gòu)基因組所提供的信息和產(chǎn)物，通過發(fā)展和利用新的實(shí)驗(yàn)手段，在植物基因組和系統(tǒng)水平上全面分析基因的功能，從而使植物生物學(xué)研究從對(duì)單一基因或蛋白質(zhì)研究轉(zhuǎn)向?qū)Χ鄠(gè)基因或蛋白質(zhì)同時(shí)進(jìn)行系統(tǒng)性研究的新時(shí)代。 為了在基因表達(dá)整體水平上研究基因組中各個(gè)基因的轉(zhuǎn)錄情況及轉(zhuǎn)錄調(diào)控規(guī)律，轉(zhuǎn)錄組學(xué)（transcriptomics）應(yīng)運(yùn)而生。但是，隨著基因組和轉(zhuǎn)錄組研究的深入，人們發(fā)現(xiàn)基因組中很多基因并不能表達(dá)成完整的 mRNA，甚至很多預(yù)測(cè)的基因根本不表達(dá)，而成功表達(dá)的很多基因并不能*終翻譯成蛋白質(zhì)。眾所周知，蛋白質(zhì)，特別是各種酶，才是生物學(xué)功能的具體執(zhí)行者。因此，為了研究一個(gè)物種的細(xì)胞、組織或生物體的基因組所表達(dá)的全套蛋白質(zhì)及其變化規(guī)律，一門嶄新的研究各種生物蛋白質(zhì)組（ proteome）的學(xué)科—蛋白質(zhì)組學(xué)（proteomics）誕生了。同時(shí)，為了對(duì)生物體內(nèi)所有分子質(zhì)量在 1kDa以內(nèi)的小分子代謝物進(jìn)行定量分析，并尋找代謝物與生理病理變化的相對(duì)關(guān)系，代謝組學(xué)（ metabolomics）順勢(shì)產(chǎn)生，并越來越引起人們的重視。為了研究某一生物或細(xì)胞在各種環(huán)境條件下表達(dá)的基因、積累的蛋白質(zhì)和產(chǎn)生的小分子代謝物對(duì)生物表型的影響，表型組學(xué)（ phenomics）也激發(fā)了人們巨大的研究熱情。 *近研究顯示，單一組學(xué)研究存在不同程度的局限性，更多有條件的研究人員，在基因組測(cè)序的基礎(chǔ)上，整合轉(zhuǎn)錄組、蛋白質(zhì)組、代謝組和表型組學(xué)研究成果，開展了各種生物特別是植物的多層組學(xué)整合（ integrated multi-omics）研究。多層組學(xué)整合分析是根據(jù)系統(tǒng)生物學(xué)的功能層級(jí)邏輯，分析目標(biāo)分子的功能，對(duì)相關(guān)基因和蛋白質(zhì)數(shù)據(jù)進(jìn)行整合分析，進(jìn)而開展相互驗(yàn)證補(bǔ)充，實(shí)現(xiàn)對(duì)生物變化的綜合了解，提出分子生物學(xué)變化機(jī)制模型。隨著生命科學(xué)發(fā)展進(jìn)步，多層組學(xué)研究思路必將越來越受到科學(xué)家的重視，將在解析生命科學(xué)奧秘中發(fā)揮越來越重要的作用。 1.2 人類基因組計(jì)劃 1.2.1 人類基因組計(jì)劃簡(jiǎn)介 基因組研究是生物科學(xué)近 20多年的研究熱點(diǎn)，人類基因組計(jì)劃被評(píng)選為 20世紀(jì)三大科學(xué)工程之一。 人類基因組計(jì)劃*初是由美國(guó)科學(xué)家于 1985年率先提出、 1990年正式啟動(dòng)的，是一項(xiàng)規(guī)模宏大，跨國(guó)、跨學(xué)科的科學(xué)探索工程。全世界包括美國(guó)、英國(guó)、法國(guó)、德國(guó)、日本和中國(guó)共 6個(gè)國(guó)家的科學(xué)家共同參與了這一預(yù)算高達(dá) 30億美元的龐大計(jì)劃，其宗旨在于測(cè)定人類 46條染色體及其 DNA雙螺旋結(jié)構(gòu)（圖 1-1）中所包含的由約 30億個(gè)堿基對(duì)（ 3Gb）組成的核苷酸序列，從而繪制出人類基因組圖譜，并辨識(shí)其載有的基因及序列，達(dá)到破譯人類遺傳信息的*終目的。按照此計(jì)劃的*初設(shè)想，在 2005年之前，要把人體內(nèi)約 2.5萬(wàn)個(gè)基因的密碼全部解開，同時(shí)繪制出人類基因組圖譜。換句話說，就是要揭開組成人體 2.5萬(wàn)個(gè)基因的 3Gb核苷酸序列的秘密。人類基因組計(jì)劃是人類科學(xué)史上的一項(xiàng)偉大工程，被譽(yù)為生命科學(xué)的阿波羅登月計(jì)劃。 圖 1-1 人類 46條染色體（左）及 DNA雙螺旋（右）結(jié)構(gòu)示意圖 1.2.2 人類基因組計(jì)劃的產(chǎn)生及發(fā)展過程 早在 20世紀(jì) 70年代，以 1975年桑格（ Sanger）的雙脫氧鏈終止法（ Sanger法）和 1976年馬克西姆（ Maxam）的化學(xué)鏈降解法為基礎(chǔ)的**代 DNA測(cè)序技術(shù)的發(fā)明及推廣應(yīng)用，就促使科學(xué)家萌生了測(cè)定人類基因組完整序列的大膽設(shè)想。隨后，桑格于 1977年測(cè)定了**個(gè)基因組序列，是噬菌體 X174的基因組，發(fā)現(xiàn)其全長(zhǎng)共含有 5375個(gè)堿基（ Sanger and Nicklen，1977）。自此，人類獲得了窺探生命遺傳差異本質(zhì)的能力，并以此為開端步入基因組學(xué)時(shí)代。研究人員在 Sanger法的多年實(shí)踐之中不斷對(duì)其進(jìn)行改進(jìn)。從 1977年**代 DNA測(cè)序技術(shù)（Sanger法）發(fā)展至今，經(jīng)過 40多年積累，測(cè)序技術(shù)已取得了相當(dāng)大的發(fā)展，從**代到第三代乃至第四代 Nanopore，測(cè)序讀長(zhǎng)從長(zhǎng)到短，再?gòu)亩痰介L(zhǎng)，進(jìn)步神速。測(cè)序技術(shù)的每一次變革，都對(duì)基因組研究、疾病醫(yī)療研究、藥物研發(fā)和生物育種等領(lǐng)域產(chǎn)生巨大推動(dòng)作用。 20世紀(jì) 80年代，人類基因組研究已具有一定雛形，許多國(guó)家已經(jīng)開展前期探索性研究，并形成一定規(guī)模。這方面的研究進(jìn)展引起了美國(guó)政府的高度關(guān)注， 1984年，R. White和 M. Mendelsonhn受美國(guó)能源部的委托，在猶他州的 Alta召集全世界人類基因組研究專家召開了一個(gè)小型專業(yè)學(xué)術(shù)會(huì)議，專門討論測(cè)定整個(gè)人類基因組 DNA序列的可能性、意義和前景。隨后，1985年 5月在加利福尼亞州的 Santa Cruz，由美國(guó)能源部 R. L. Sinsheimer主持專門會(huì)議，正式提出測(cè)定人類基因組全序列的設(shè)想，并形成了由美國(guó)能源部牽頭組織的“人類基因組計(jì)劃”草案。 1986年 3月，在新墨西哥州的 Santa Fe，全世界人類基因組研究專家討論了這一計(jì)劃的可行性，隨后美國(guó)能源部正式宣布實(shí)施人類基因組研究計(jì)劃。 1986年，諾貝爾獎(jiǎng)得主杜爾貝科（ R. Dulbecco）在 Science上撰文回顧了腫瘤研究的進(jìn)展，指出要么依舊采用零敲碎打的策略，要么從整體上研究和分析人類基因組，明確指出如果人們想要理解人類腫瘤發(fā)生機(jī)制，就應(yīng)從人類基因組測(cè)序工作開始。 1986年，遺傳學(xué)家 V. McKusick提出“基因組學(xué)”概念，即從整個(gè)基因組的層次研究遺傳規(guī)律的一門學(xué)科。 1987年初，美國(guó)能源部和美國(guó)國(guó)立衛(wèi)生研究院共同為人類基因組計(jì)劃下?lián)芗s 550萬(wàn)美元啟動(dòng)經(jīng)費(fèi)，且當(dāng)年撥款金額達(dá)到 1.66億美元。 1988年，美國(guó)成立了“國(guó)家人類基因組研究中心”，由諾貝爾獎(jiǎng)得主、 DNA雙螺旋結(jié)構(gòu)的發(fā)現(xiàn)者 J. Watson博士出任**任研究中心主任，組織實(shí)施人類基因組計(jì)劃。 1990年 10月 1日，經(jīng)美國(guó)國(guó)會(huì)批準(zhǔn)美國(guó)人類基因組計(jì)劃正式啟動(dòng)，總體計(jì)劃在 15年內(nèi)投入至少 30億美元進(jìn)行人類全基因組的分析。 私營(yíng)公司也積極啟動(dòng)了人類基因組測(cè)序計(jì)劃。 1998年 5月 11日，世界上*大的測(cè)序儀生產(chǎn)商美國(guó) PE Biosystems公司，以其剛研制成功的 300臺(tái)*新毛細(xì)管自動(dòng)測(cè)序儀（ ABI 3700）和 2億美元資金，聯(lián)合克雷格 文特爾博士（Dr. Craig Venter）創(chuàng)立了塞萊拉基因組技術(shù)公司（Celera Genomics Corporation），總部設(shè)在美國(guó)馬里蘭州的羅克維爾，其主要目標(biāo)是開發(fā)基因信息并使之商品化。成立之初，公司就宣稱要在 3年內(nèi)，以所謂的人類全基因組鳥槍法（又稱霰彈法， shotgun sequencing）策略完成人類基因組測(cè)序，并聲稱要對(duì) 200～ 400個(gè)重要基因申請(qǐng)專利，并將所有序列信息保密 3個(gè)月。塞萊拉基因組技術(shù)公司成立之初就有雇員 300多人，購(gòu)買了當(dāng)時(shí)號(hào)稱“全球第三”的超大型計(jì)算機(jī)，號(hào)稱擁有了超過全球所有序列組裝解讀力量總和的實(shí)力。就在 6國(guó)共同宣布工作框架圖構(gòu)建完成的同一天，塞萊拉基因組技術(shù)公司宣稱已組裝出完整的人類遺傳密碼。塞萊拉基因組技術(shù)公司此舉，是對(duì)公益性 HGP的競(jìng)爭(zhēng)與挑戰(zhàn)，同時(shí)巨大地推進(jìn)了人類基因組測(cè)序的進(jìn)程。至此，兩個(gè)不同的組織使用不同的方法實(shí)現(xiàn)了它們共同的目標(biāo)：完成對(duì)整個(gè)人類基因組測(cè)序的工作，并且兩者的結(jié)果驚人的相似。 人類基因組計(jì)劃的研究目標(biāo)是，通過測(cè)出人類基因組 DNA的 3Gb序列，獲得人類基因組的遺傳圖譜、物理圖譜、序列圖譜和轉(zhuǎn)錄圖譜這 4張精細(xì)圖譜，發(fā)現(xiàn)所有人類基因，找出它們?cè)谌旧w上的具體位置，破譯人類全部遺傳信息，進(jìn)而解碼生命、了解生命起源、了解生命體生長(zhǎng)發(fā)育規(guī)律、認(rèn)識(shí)種屬之間和個(gè)體之間存在差異的原因、認(rèn)識(shí)疾病發(fā)生機(jī)制及長(zhǎng)壽與衰老等生命現(xiàn)象，并為疾病的診治提供科學(xué)依據(jù)。 在美國(guó)的主導(dǎo)和引領(lǐng)下，世界上其他幾個(gè)國(guó)家也積極配合開展人類基因組測(cè)序的工作。意大利國(guó)家研究委員會(huì)從 1987年開始實(shí)施 HGP，其特點(diǎn)是技術(shù)多樣、主要集中在人類基因組 Xq24-qter區(qū)域。英國(guó)于 1989年 2月開始啟動(dòng) HGP，由英國(guó)癌癥研究基金會(huì)與英國(guó)醫(yī)學(xué)研究委員會(huì)共同負(fù)責(zé)全國(guó)協(xié)調(diào)和資金調(diào)控，在劍橋大學(xué)附近 Sanger測(cè)序中心建立了“英國(guó)人類基因組資源中心”，具體負(fù)責(zé)該項(xiàng)目。法國(guó)的 HGP啟動(dòng)于 1990年 6月，由法國(guó)科學(xué)研究部委托國(guó)家醫(yī)學(xué)科學(xué)院制定 HGP研究框架，主要特點(diǎn)是注重整體基因組、 cDNA和自動(dòng)化研究，并建立了人類多態(tài)性研究中心，對(duì)全基因組重疊群、微衛(wèi)星標(biāo)記（遺傳圖）構(gòu)建及馳名世界的基因組經(jīng)典研究材料 CEPH家系方面產(chǎn)生了巨大影響。德國(guó)隨后于 1995年開始實(shí)施 HGP，雖然加入 HGP較晚，但進(jìn)展迅速，來勢(shì)迅猛，先后成立了人類基因組資源中心和基因掃描定位中心，并集中精力對(duì)人類 21號(hào)染色體開展大規(guī)模測(cè)序。 幾乎同時(shí)，歐盟于 1990年 6月通過了“歐洲人類基因組計(jì)劃”，主要資助 23個(gè)實(shí)驗(yàn)室，重點(diǎn)用于“人類基因資源中心”的建立和運(yùn)轉(zhuǎn)。另外，丹麥、俄羅斯、日本、韓國(guó)、澳大利亞等國(guó)家也開展了部分人類基因組測(cè)序工作，提交了大量寶貴的基因信息。 1.2.3 中國(guó)在人類基因組計(jì)劃中的作用 中國(guó)也積極參與并大力推進(jìn)了人類基因組計(jì)劃。早在 1994年，中國(guó) HGP就在吳旻、強(qiáng)伯勤、陳竺、楊煥明等科學(xué)家的倡導(dǎo)下啟動(dòng)，*初由國(guó)家自然科學(xué)基金委員會(huì)和 863計(jì)劃分別資助，先后啟動(dòng)了“中華民族基因組中若干位點(diǎn)基因結(jié)構(gòu)的研究”和“重大疾病相關(guān)基因的定位、克隆、結(jié)構(gòu)和功能研究”兩個(gè)重大研究專項(xiàng)。隨后， 1998年在科技部的領(lǐng)導(dǎo)和牽線下，在上海成立了南方基因中心。中國(guó)科學(xué)院通過整合遺傳與發(fā)育生物學(xué)研究所的部分資源，于 1998年在北京成立了國(guó)家人類基因組北方研究中心，并于 1999年 7月在國(guó)際人類基因組研究中心注冊(cè)，承擔(dān)人類 3號(hào)染色體短臂上一個(gè)約 30Mb的測(cè)序任務(wù)，該區(qū)域約占人類整個(gè)基因組的 1%。由于承擔(dān)該項(xiàng)目，中國(guó)成為參加這項(xiàng)國(guó)際合作研究龐大計(jì)劃的唯一發(fā)展中國(guó)家。 與此同時(shí)，我國(guó)人類基因組研究計(jì)劃隊(duì)伍中以汪建博士為代表的部分科學(xué)家，從中國(guó)科學(xué)院遺傳與發(fā)育生物學(xué)研究所分離，于 1999年 9月 9日成立了北京華大基因研究中心［ The Beijing Genomics Institute（BGI），以下簡(jiǎn)稱華大基因］，以公司化形式進(jìn)一步推進(jìn)中國(guó)人類基因組計(jì)劃。華大基因堅(jiān)持“以任務(wù)帶學(xué)科、帶隊(duì)伍、帶產(chǎn)業(yè)”，先后高效率、高質(zhì)量地參與、合作或獨(dú)立完成了國(guó)際人類基因組計(jì)劃“中國(guó)部分”（1%）、國(guó)際人類單體型圖計(jì)劃（ 10%）、水稻基因組計(jì)劃、家蠶基因組計(jì)劃、家雞基因組計(jì)劃、抗 SARS研究、“炎黃一號(hào)”等多項(xiàng)具有國(guó)際先進(jìn)水平的科研工作，為中國(guó)和世界基因組科學(xué)的發(fā)展做出了突出貢獻(xiàn)，奠定了中國(guó)基因組學(xué)科的國(guó)際領(lǐng)先地位，在 Nature、Science等國(guó)際一流的期刊上發(fā)表了多篇論文；同時(shí)，建立了大規(guī)模基因組測(cè)序、高性能生物信息處理
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