传统技术与挑战

• 基于LC-MS（液相色谱-质谱联用）的蛋白质组学（Proteomics）是发现型驱动（discovery-driven）的蛋白质筛选技术。借助LC-MS，可同时实现对不同组的血浆/血清（比如健康对照 vs. 疾病组）蛋白质组的定性（鉴定）和相对定量分析，从而筛选在不同状态下的血浆/血浆中差异表达蛋白质，最终发现与疾病相关的血浆/血清蛋白（biomarker）。

• 由于血浆/血清中约有20种高丰度蛋白约占据血浆总蛋白的99%，为了能让质谱“看见”更多的血浆/血清低丰度蛋白，高丰度蛋白去除（depletion）和肽段馏分分离（fractionation）是常用的前处理步骤（图1），实验的整体流程和步骤繁琐，周期长，通量低，以手动操作为主，系统误差大。

图1. 传统LC-MS驱动的血浆/血清差异蛋白质组分析流程。DEPs：Differentially Expressed Proteins. 

• 即使通过上述复杂的流程，蛋白质鉴定数目也就几百种，并且绝大部蛋白仍然是高丰度，低丰度蛋白（<=10ng/ml）的占比很低（图2）。

图2. 传统的LC-MS流程进行血浆/血清蛋白质组分析的代表性研究数据。

宽度（width）：蛋白质鉴定的数目；深度（depth）：鉴定的蛋白质浓度跨度。