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蛋白質(zhì)相互作用質(zhì)譜分析是研究蛋白質(zhì)間相互作用網(wǎng)絡(luò)的重要技術(shù)，廣泛應(yīng)用于疾病機(jī)制、信號(hào)通路解析和藥物靶點(diǎn)發(fā)現(xiàn)等領(lǐng)域。以下是其核心內(nèi)容和關(guān)鍵步驟的整理：
1. 基本原理
目標(biāo)：通過(guò)質(zhì)譜技術(shù)鑒定與目標(biāo)蛋白（bait protein）直接或間接結(jié)合的蛋白質(zhì)。
策略：結(jié)合生化富集（如免疫共沉淀、親和純化）和高靈敏度質(zhì)譜分析。
2. 實(shí)驗(yàn)流程
(1) 樣品制備
蛋白復(fù)合體富集：
免疫共沉淀（Co-IP）：利用抗體捕獲目標(biāo)蛋白及其互作蛋白。
親和純化（AP-MS）：使用標(biāo)簽（如Flag、HA）純化重組蛋白復(fù)合物。
交聯(lián)技術(shù)（Crosslinking）：穩(wěn)定瞬時(shí)或弱相互作用（如甲醛交聯(lián)）。
裂解條件優(yōu)化：使用溫和裂解緩沖液避免復(fù)合體解離，添加蛋白酶抑制劑。
(2) 質(zhì)譜分析
液相色譜-質(zhì)譜聯(lián)用（LC-MS/MS）：
酶解：用胰蛋白酶消化蛋白質(zhì)為肽段。
分離：通過(guò)液相色譜分離肽段。
檢測(cè)：高分辨率質(zhì)譜（如Orbitrap、Q-TOF）分析肽段序列。
定量方法：
標(biāo)記定量：TMT、SILAC（標(biāo)記不同樣本的蛋白質(zhì)）。
無(wú)標(biāo)記定量（Label-free）：基于肽段信號(hào)強(qiáng)度比較。
(3) 數(shù)據(jù)分析
數(shù)據(jù)庫(kù)搜索：
工具：MaxQuant、Proteome Discoverer、Mascot。
數(shù)據(jù)庫(kù)：UniProt、Swiss-Prot。
互作蛋白篩選：
排除污染物（如角蛋白）和常見非特異性結(jié)合蛋白。
對(duì)比陰性對(duì)照組（如空載體或無(wú)關(guān)抗體樣本）。
生物信息學(xué)分析：
功能注釋：GO、KEGG分析互作蛋白的生物學(xué)功能。
網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建：使用Cytoscape可視化互作網(wǎng)絡(luò)。
驗(yàn)證工具：STRING數(shù)據(jù)庫(kù)預(yù)測(cè)互作可靠性。
3. 關(guān)鍵挑戰(zhàn)與解決方案
假陽(yáng)性/假陰性：
嚴(yán)格對(duì)照：設(shè)置多個(gè)陰性對(duì)照（如IgG對(duì)照、敲除目標(biāo)蛋白的細(xì)胞）。
統(tǒng)計(jì)學(xué)過(guò)濾：基于顯著性（p-value）和豐度倍數(shù)變化篩選。
弱/瞬時(shí)相互作用：
使用交聯(lián)劑（如DSS）穩(wěn)定復(fù)合物。
提高質(zhì)譜靈敏度（如DIA模式）。
數(shù)據(jù)復(fù)雜性：
機(jī)器學(xué)習(xí)輔助篩選（如SAINT、CRAPome數(shù)據(jù)庫(kù)去污染）。
4. 應(yīng)用場(chǎng)景
疾病機(jī)制：發(fā)現(xiàn)癌癥中異?；プ鞯牡鞍祝ㄈ鏓GFR信號(hào)網(wǎng)絡(luò)）。
藥物靶點(diǎn)：鑒定藥物（如激酶抑制劑）結(jié)合的蛋白復(fù)合物。
結(jié)構(gòu)生物學(xué)：結(jié)合冷凍電鏡解析復(fù)合體結(jié)構(gòu)。
5. 前沿技術(shù)
交聯(lián)質(zhì)譜（CX-MS）：直接鑒定互作位點(diǎn)。
鄰近標(biāo)記技術(shù)（如BioID、TurboID）：在活細(xì)胞中標(biāo)記鄰近蛋白，提高空間特異性。
單細(xì)胞質(zhì)譜：研究細(xì)胞異質(zhì)性中的蛋白互作。
6. 注意事項(xiàng)
實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)：至少3次生物學(xué)重復(fù)以提高可信度。
樣本處理：避免反復(fù)凍融和過(guò)度離心。
數(shù)據(jù)分析：多軟件交叉驗(yàn)證結(jié)果（如同時(shí)使用MaxQuant和PD）。
如果需要進(jìn)一步探討具體實(shí)驗(yàn)方案或數(shù)據(jù)分析工具，可以提出更詳細(xì)的問(wèn)題！
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