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细菌裂解物免疫疗法的感染性疾病和癌症的进展
自2010年以来，人类蛋白质组计划（HPP）的人类蛋白质组计划（HPP）是人类蛋白质组组织（HUPO）的旗舰计划，一直追求两个目标：（1）可靠地识别蛋白质零件清单和（2）使蛋白质组学成为人类健康和疾病多组学研究的组成部分。HPP依赖于peptideatlas和Massive-kb对国际合作，数据共享，标准化重新分析，并使用HPP指南使用HPP指南，用于质量保证，NextProt的MS和非MS蛋白质数据的整合和策划，以及人类蛋白质蛋白质的广泛使用抗体，以及大量使用抗体。根据Next Prot版本2023-04-18，现在已经可靠地检测到蛋白质表达（PE1）（PE1），在19,778的19,778 Next Prot预测人类基因组中编码的蛋白质（93％）。通过质谱（MS）检测到17,453，并通过多种非MS方法检测到944。Next Prot PE2，PE3和PE4缺少蛋白的数量现在为1381。实现对从所有染色体中编码的93％的预测蛋白的明确鉴定代表了人类蛋白质组零件清单上的显着实验进度。同时，无论使用哪种基于蛋白质的方法，都有几类预测的蛋白质可抵抗检测。此外，还有一些PE1-4蛋白可能应重新分类为PE5，尤其是21个linc条目和〜30 HERV条目；这些正在今年解决。在广泛的生物学和临床研究中应用蛋白质组学可确保与生物学和疾病驱动的HPP团队以及抗体和病理资源支柱的报道，可确保与其他OMICS平台集成。当前的进步已将HPP定位为过渡到其大挑战项目，重点是确定每个蛋白质本身的主要功能以及在人类健康和疾病背景下的网络和途径中的主要功能。
蛋白质组分析技术-I
Edman降解是通过从肽链的氨基端依次去除一个残基来纯化蛋白质的过程。为解决通过水解条件损害蛋白质的问题，Pehr Edman创造了一种新的标记和切割肽的方法。埃德曼（Edman）想到了一次仅删除一个残留物的方法，这并没有损害整体测序。这是通过添加异硫氰酸苯基苯基苯基苯基苯基苯基苯甲酸苯基苯基苯甲酸苯甲酸苯甲酸苯甲酰胺的衍生物来完成的。然后在不太苛刻的酸性条件下裂解N末端，从而产生苯基噻吩家（PTH） - 氨基酸的环状化合物。可以重复其余残基的方法，一次将一个残基分开。Edman降解非常有用，因为它不会损害蛋白质并允许在更少的时间内对蛋白质进行测序。
nuxl中的蛋白质组发现器软件
伯纳德·德兰格（Bernard DeLanghe）1，蒂莫·萨克森伯格（Timo Sachsenberg）2,3，路易莎·韦尔普4，阿迪蒂·夏尔马1,9，阿尔斯兰·西拉吉3，亚历山大·沃尔夫4，法尼·巴兹索4，法尼·巴兹索4，艾莱克桑达尔·乔恩夫4，艾尔·塞恩夫4，yi he 8，yi he 8，yi he he he 8，henning henning Urlaub 4,7，1 Thermo Fisher Scientific（Bremen）GmbH，28199 Bremen，德国，2tübingen大学生物信息学和医学信息学研究所，德国72076Tübingen，德国，3次应用。德国图宾根大学72076，德国图宾根，4个生物分析质谱小组，麦克斯·普朗克多学科科学研究所，德国37077Göttingen，德国37077发展生物学，72076Tübingen，德国，7个生物分析小组，临床化学研究所，大学医学中心Göttingen，37075Göttingen，德国，德国Göttingen，8，美国圣何塞州8 Thermo Fisher Scientific，美国，9 TUM LIFE SCIENCE，9 TUM SCIICESS，DUM SCIICESS，DEM SCUICES，DEMICH DEMICH INSCELY，DEMICH，德国，德国，>德国图宾根大学72076，德国图宾根，4个生物分析质谱小组，麦克斯·普朗克多学科科学研究所，德国37077Göttingen，德国37077发展生物学，72076Tübingen，德国，7个生物分析小组，临床化学研究所，大学医学中心Göttingen，37075Göttingen，德国，德国Göttingen，8，美国圣何塞州8 Thermo Fisher Scientific，美国，9 TUM LIFE SCIENCE，9 TUM SCIICESS，DUM SCIICESS，DEM SCUICES，DEMICH DEMICH INSCELY，DEMICH，德国，德国，
蛋白质组编辑具有靶向蛋白质降解
•影响很大，可能会影响2ndary药理学，细胞毒性，PPB和其他体外测定•可能需要评估从体外系统中的化合物恢复•增加筛查方法的成本和复杂性 - 平衡速度与准确性与准确性之间的平衡
细菌周质捕食定量蛋白质组 1
。CC-BY-NC-ND 4.0 国际许可证永久有效。它是在预印本（未经同行评审认证）下提供的，作者/资助者已授予 bioRxiv 许可，可以在该版本中显示预印本。版权所有者于 2024 年 12 月 23 日发布了此版本。；https://doi.org/10.1101/2024.12.23.630089 doi：bioRxiv 预印本
深度蛋白质组分析促进食管鳞状细胞癌的全蛋白质组表征和药物发现
蛋白质是各种细胞过程的关键参与者。作为细胞过程的最终执行者，它们在连接基因型和表型方面发挥着至关重要的作用。蛋白质表达和翻译后修饰（PTM）异常与癌症的发生和发展密切相关，它们携带着基因组学和转录组学无法获得的生物学信息1。蛋白质组学补充了基因组和转录组数据，从而能够全面分析癌症的发病机制并加速生物医学研究2。由于蛋白质定量仪器和方法的局限性，蛋白质组学的发展大大落后于基因组学和转录组学。幸运的是，基于质谱的蛋白质组学技术的最新进展大大增加了可定量的蛋白质数量（高分辨率）和可在合理时间范围内分析的样本数量（高通量）3。因此，现在可以大规模地进行全蛋白质组定量，从而能够以更高的统计意义进行蛋白质组表征、鉴定蛋白质组亚型以及发现潜在药物。我们指的是高分辨率、高通量
血浆蛋白质组和皮质的综合分析单 -
结果：我们在成年人（44-58岁），早期（69-79岁）和较早的阶段（85-94岁）阶段的14名受试者和阶段（85-94岁）阶段的14名受试者和阶段。基于既定标记物进行了七种主要细胞类型，包括少突胶质细胞，兴奋性神经元，少突胶质细胞祖细胞，星形胶质细胞，小胶质细胞，抑制性神经元和内皮细胞。总共确定了93个细胞基因与年龄显着相关。Afterward, plasma proteomics data from 2,925 plasma proteins across 4,263 young adults to nonagenarians (18–95 years old) were combined with the outcomes from snRNA-seq data to obtain 12 differential genes/proteins (GPC5, CA10, DGKB, ST6GALNAC5, DSCAM, IL1RAPL2, TMEM132C, VCAN，APOE，PYH1R，CNTN2，SPOCK3）。最后，我们通过ELISA验证了12个差异基因，发现五个生物标志物（DSCAM，CNTN2，IL1RAPL2，CA10，GPC5）的表达趋势与脑老化相关。
TOPAS 项目：利用肿瘤蛋白质组活性……
在本次演讲中，我将介绍我们分析癌症患者（磷酸化）蛋白质组的方法，以及我们如何获得有关单个疾病可能的分子驱动因素的信息。我还将介绍 decryptT、decryptM 和 decryptE 技术，它们分别以完全剂量依赖的方式测量靶标反卷积、通路参与和细胞重编程。最后，我将展示我们如何将这两个方面结合起来，以便在分子肿瘤委员会中得出个性化治疗建议。除了药物和患者蛋白质组学的临床潜力之外，与科学界共享数据也很重要，这样就可以形成和测试比任何单个实验室都希望完成的更多的假设。我们采用的方法是 ProteomicsDB，它包含数百万条剂量反应曲线和 150 多种癌症药物以及数百种癌细胞系的（磷酸化）蛋白质组。
整合遗传学和血浆蛋白质组来预测 2 型糖尿病的风险
摘要 综述目的 蛋白质是从基因组到表型组的信息传递的核心层，是最大的药物靶标类别。我们回顾了高通量技术的最新进展，这些技术提供了全面、可扩展的血浆蛋白质组分析，有可能提高对 2 型糖尿病 (T2D) 的预测和机制理解。 最新发现 技术和分析的进步使得人们能够识别新的蛋白质生物标志物和特征，这有助于解决现有方法预测和筛查 2 型糖尿病的挑战。到目前为止，基因研究仅揭示了与 2 型糖尿病相关的少数蛋白质的推定因果作用，但正在进行的大规模血浆蛋白质组基因研究将有助于解决这一问题，并增加我们对导致糖尿病的病因途径和机制的理解。 摘要 人类血浆蛋白质组的研究已经开始阐明其在 2 型糖尿病预测和生物标志物发现方面的潜力。未来整合基因组和蛋白质组数据的研究将提供机会优先考虑药物靶标并确定将遗传易感性与 2 型糖尿病发展联系起来的途径。
CRISPR-TAPE：以蛋白质为中心的 CRISPR 引导设计，用于靶向蛋白质组工程
CRISPR 原核防御系统 (Barrangou et al , 2007; Jinek et al , 2012) 的发现及其转化为有效且高效的基因组工程机制 (Cong et al , 2013; Mali et al , 2013; Ran et al , 2013) 的发现彻底改变了功能基因组学。CRISPR 技术依赖于将 RNA 引导的核酸内切酶靶向基因组内的特定序列位置。该系统已用于各种基因组修饰策略，包括基因敲除（通过错误修复断裂）和定点诱变（通过提高同源性定向修复的效率，在靠近断裂的基因组区域整合 DNA 模板）。在大多数应用中，将核酸酶准确靶向基因组位点比酶活性的特定核苷酸位置优先。虽然核酸酶工程化推动了该系统可支持的技术多样化（Pickar-Oliver & Gersbach，2019），但控制核酸酶靶向的分子规则保持不变；基因组地址编码在向导 RNA 序列 (gRNA) 中，该序列定义为位于原间隔区相邻基序 (PAM) 之前的 20 个核苷酸的基因组 DNA 片段。有大量的生物信息学工具可用