2020年初，一场突如其来的疫情打乱了大家的生活节奏。截止编者发稿时，我国确诊人数已经达到31248例，死亡637例，治愈1624例。面对来势汹涌的疫情，全国上下正在积聚力量，全力战胜新型高致病性冠状病毒（2019-nCoV）。医护人员、解放军战士、志愿者们纷纷奔赴武汉，与疫魔竞速，守卫着国民的生命安全，致敬Z美逆行者！

同时疫情研究者一样没有停下自己的脚步，特别是在分子水平，我们调研了基于Or-bitrap超高分辨的蛋白质组学和结构组学技术在病毒学研究中的应用，谨以此文致敬白衣天使和深耕医学研究的学者。

Orbitrap技术促进病毒机理研究 ●

病毒与宿主共同进化，获得捕获和操纵宿主细胞过程进行复制的机制传播。同样，宿主细胞会通过部署防御机制或通过适应感染环境。在整个感染过程中，细胞严重依赖于时空调控的病毒-宿主蛋白-蛋白相互作用的形成。

蛋白质组学方法与病毒学的结合促进了对病毒复制、抗病毒宿主反应和病毒对宿主防御的颠覆机制的深入研究。而Orbitrap技术依靠其高灵敏度、高精度，高通量等特性在该方面表现出色。

案例一：Orbitrap技术深度挖掘病毒-宿主蛋白质相互作用

2019年Viruses杂志上发表了基于组学技术研究宿主变化的综述，质谱技术中基于亲和纯化分离蛋白质复合物随后进行MS分析（AP-MS）的方法可以用于分离病毒-病毒和病毒-宿主多蛋白复合物，可识别间接和直接的蛋白质相互作用，提供相互作用事件的瞬时信息，或跟踪单个病毒基因产物的过表达，以深入了解单个蛋白质的功能；表达蛋白质组学技术（定量蛋白质组学和翻译后修饰组学）可以研究病毒蛋白的组成，宿主在病毒入侵过程中蛋白质和翻译后修饰的动态变化。（Viruses 2019, 11, 878; doi:10.3390/v11090878）

Viruses 2019, 11, 878; doi:10.3390/v11090878

迄今为止，基于蛋白质组学方法的进展已经为识别数量惊人的病毒-宿主蛋白关联铺平了道路，科学家基于这些数据构建了包含了5000多种病毒成分和宿主细胞之间的非冗余蛋白相互作用数据库。这些有价值的信息库包括相互作用蛋白数据库、

VirHostNet(http://virhostnet.prabi.fr/)、VirusMentha(Nucleic Acids Res. 2015; 43(D1):D588–D592)、IntAct-MINT(Nucleic Acids Res. 2015; 43(D1):D583–D587)和Uniprot。

案例二：Orbitrap技术揭示新型塞卡病毒宿主因子

Pietro, Scaturro, Alexey, et al. Nature, 2018

寨卡病毒(ZIKV)Z近成为健康问题，由于它的广泛传播和与严重的联系新生儿神经症状和小头症。然而,与致病性相关的分子机制关于ZIKV的大部分仍然未知。

技术路线：利用赛默飞 LTQ-Orbitrap和Orbitrap Q Exactive HF质谱进行全蛋白质组学和修饰蛋白质组学（实验路线见下图a），研究对象为神经细胞系SK-N-BE2和NPC细胞，表征细胞对病毒的反应，在蛋白质组和磷酸化蛋白质组水平上的变化，利用亲和蛋白组学方法鉴定ZIKV蛋白的细胞靶点。使用这种方法，找到了386个与zikv相互作用的蛋白质，导致宿主在神经发育受损，视网膜缺陷和不孕。此外，确定了寨卡病毒感染后1216个磷酸化位点存在上调或下调，来自AKT, MAPK-ERK和ATM-ATR信号通路中，为防范ZIKV感染扩散提供机制基础。在功能上，系统地理解了ZIKV诱导后的宿主的蛋白质和细胞通路水平的扰动，并对感染后细胞施加RockYZ剂药物干预,利用非标定量蛋白质组学方法分析差异蛋白进行验证（下图热图），补充这一空白。

技术路线图

案例三：Orbitrap技术深入探寻寨卡病毒病毒与宿主的相互作用

Etienne Coyaud, et al.  Molecular & Cellular Proteomics，2018,

技术路线

技术路线：本文利用生物素识别以及IPMS亲和纯化结合MS 方法，研究寨卡病毒侵染后病毒与宿主细胞蛋白质的相互作用（技术路线见上图），实验结果揭示了1224个蛋白3033多肽形成的相互作用网络（见下图a）。相互作用包括多肽加工和质量控制、囊泡方面的作用运输，RNA处理和脂质代谢。40%的 作用都是以新报道的相互作用。通过数据挖掘分析，揭示过氧化物酶体在ZIKV感染中的关键作用。

病毒宿主蛋白相互作用网络图

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生物质谱，蛋白质组学？

近期，来自法兰克福大学医学病毒学研究所和歌德大学医学院团队利用一种新颖的蛋白质组学方法对新冠病毒进行研究，加速确证病毒致病性相关的生物途径以及寻找潜在的药物靶标，提出新冠ZL新疗法。

ZL选择·细胞层面理解

从2019年底由SARS-CoV-2（2型严重急性呼吸综合征冠状病毒）引起的新型冠状病毒疾病（COVID-19）具有高传染性，该病已发展至大流行。迫切需要开发YZ病毒感染或复制的疗法。SARS-CoV-2与其他冠状病毒有相似之处，所以目前主要通过对已用于其他适应症的药物库进行高通量筛选，鉴定出许多临床上认可的药物，但却缺乏对SARS-CoV-2感染的ZL选择和细胞层面理解。

莫慌，科学家正在积极行动！

法兰克福大学医学病毒学研究所的Jindrich Cinatl教授和歌德大学医学院的Christian Münch教授团队发表Z新研究中，建立感染SARS-CoV-2的Caco-212细胞模型，运用一种新颖的多重增强蛋白质动力学(multiplexed enhanced protein dynamicsme, mePROD)方法进行蛋白质组学分析，能够在高时间分辨率下确定转录组和蛋白质组的变化，加速确证病毒致病性相关的生物途径以及寻找潜在的药物靶标。

接下来，小编带你一起探索病毒研究之旅

一、构建细胞感染模型

想要开展该研究的ZD取决于两点

01 是否有合适的允许病毒感染的细胞培养模型；

02 对蛋白质进行时间感染特征分析的敏感蛋白质组学方法。

该研究建立针对SARS-CoV-2高度兼容的细胞模型，在病毒感染24小时后就能迅速见到细胞致病作用 (图1A)。在病毒感染细胞后的2h、6h、10h和24h，分别用定量PCR技术测量上清液中的病毒RNA拷贝数，发现感染后SARS-CoV-2 RNA数量不断增加（图1B）。这表明模型可以用于研究细胞中SARS-CoV-2。

图1.  SARS-CoV-2 在细胞内快速复制模型。A, 病毒感染24小时后的细胞形态变化;  B, 细胞上清液中病毒RNA拷贝数的增加。

二、翻译YZ剂防止SARS-CoV-2病毒复制

建立好模型，研究人员需要利用一种GX的方法确定SARS-CoV-2感染的时间分布，这时候mePROD蛋白质组学方法应运而生，即基于Orbitrap高分辨质谱仪联用新蛋白代谢标记（SILAC）和串联质量标签（TMT）两种标记方法，进行蛋白差异分析。

图2. mePROD蛋白质组学实验流程

YZ宿主翻译先前已被用作ZLMERS-CoV等多种冠状病毒感染性疾病。与其他病毒YZ宿主蛋白的合成从而增加病毒蛋白的合成不同，该方法挖掘数据表明SARS-CoV–2仅引起宿主翻译能力的微小变化，作者推测SARS-CoV-2复制可能对翻译YZ更为敏感。通过测试了两种翻译YZ剂，即环己酰亚胺（cycloheximide, 翻译延伸YZ剂）和曲美汀（emetine, YZ40S核糖体蛋白S14）。在无毒浓度下，两个化合物均对SARS-CoV-2复制产生了显着YZ作用从而发现翻译YZ剂是细胞中SARS-CoV-2复制的有效YZ剂。

图3. 环己酰亚胺和曲美汀对病毒复制的YZ作用

三、发现潜在的抗病毒靶标

ZD来了，通过前期蛋白质组学大数据挖掘，目前一张蓝图已展现在眼前，下一步的重中之重就是探究与病毒蛋白共同增加的宿主蛋白，从而寻求潜在的SARS-CoV-2复制YZ剂。

作者分析了与病毒蛋白变化趋势相似的蛋白，在数据中富集的代谢途径主要由不同的核酸代谢子途径组成。基于此，研究者测试核苷酸合成YZ剂对细胞中SARS-CoV-2复制的影响，高达10 µM的布雷奎纳（brequinar，YZ双氢乳清酸脱氢酶并不具有抗病毒的作用。相比之下，低浓度下的利巴韦林（ribavirine，YZ肌苷一磷酸脱氢酶）即可YZSARS-CoV-2复制（图4C），这表明利巴韦林是可以进行进一步检测的候选药物。

此外，与蛋白质折叠相关的蛋白变化与病毒蛋白质较为一致，p97是AAA家族的六聚体ATPase酶，也是真核生物Z丰富的蛋白之一，通过调节蛋白的稳定性来执行一系列生物学功能，参与膜融合、蛋白降解等过程。测试p97的小分子YZ剂NMS–873对SARS-CoV-2复制的影响。研究表明，NMS–873在低纳摩尔浓度下即可完全YZSARS-CoV–2（图4D）。

图4. 核酸代谢相关的蛋白水平与病毒基因表达相关。A, 病毒蛋白随感染时间的变化；B, 宿主蛋白与病毒蛋白关联的GO分析；C, D, Ribavirin和NMS–873的抗病毒实验。

结论

对于病毒GXZL方案的需求非常紧迫，深入了解病毒机理及致病性相关的生物途径变得非常关键。

定量蛋白质组学是病毒机理研究的主要手段之一，文中提及的mePROD蛋白质组学研究方案均基于Orbitrap组学金标准技术，能够提供超高分辨率和灵敏度，可为病毒蛋白质组学研究者所面临的挑战“样本基质复杂、蛋白质鉴定数量不足、假阴性/假阳性结果”提供强大的技术保障。

小编相信随着科学家不断努力，一定能快速找到克服病毒 药物及疗法，帮助世界远离病毒侵害，此役必胜！

参考文献：

SARS-CoV-2 infected host cell proteomics reveal potential therapy targets, DOI:10.21203/rs.3.rs-17218/v1

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摩擦学研究是关系国民经济发展的重要学科之一,在解决国家重大工程和装备关键问题中发挥着重要作用。全国青年摩擦学学术会议聚焦摩擦学领域的前沿动态和科研成果，开展摩擦学领域Z新的学术交流工作。本次会议将采用网络视频会议的方式举行，分为大会主旨报告和分会场报告，特设编辑时刻，邀请国内外知名学者、专家、编辑，交流Z新工作动态，了解国内摩擦学领域学术期刊，促进科研交流与深入合作，推进摩擦学科学、工程与技术的可持续发展。

PHI CHINA鞠焕鑫博士应邀参加“2020年全国青年摩擦学学术会议”,在6月3日上午10:55-11:10为大家讲解了微区表面分析技术（XPS）在摩擦学研究中的应用。

让我们一起回顾一下鞠焕鑫博士报告的ZD吧！

欲了解更多或对表面分析感兴趣的，请扫描下方二维码，让PHI小助手拉您进群，一起讨论学习吧！

如何快速了解活体成像技术

       肿瘤免疫ZL作为一种创新的ZL方式，被誉为Z有望攻克癌症的技术，2013年在各大ding级科学杂志评选的十大科学进展中，位列榜首。

       现代药物的发展，到目前为止出现了三次大的革命。对于肿瘤研究，科学家们所知的输入信息是不同的ZL方向，输出信息是肿瘤消退。但其反应过程仍然是黑匣子，所知不多。

       肿瘤微环境复杂多变，且肿瘤或免疫细胞的功能与时间密切相关。为了能更好地从整体上系统分析肿瘤发生机制和治LX果等，我们需要借助于一定的成像设备。比如活体光学成像，它具有高时空分辨率、多色、高灵敏度、多维度、活体动态等优点，是研究肿瘤微环境的利器。不仅能实时观测肿瘤的位置、大小，还能对肿瘤的迁移进行示踪分析，并观测与其它药物或免疫分子的相互作用等。

       但目前的活体成像设备纷繁复杂，我们需要根据不同的研究方向，选择不同的成像机制和效果，对动物实验操作尤其是肿瘤造模的技术要求也比较高，另外在基础医学研究领域，活体成像应用得还不够普遍，因此大家的知识储备可能不够。

       那么怎么少走弯路，快速了解和掌握活体成像技术的运用，更好地从事肿瘤领域的研究呢？ 4月28日下午3:00-4:30 ，来听祁淑红博士讲解活体成像技术！本次课程着重介绍了活体成像在肿瘤免疫研究中的具体应用，希望给各位老师的研究提供更好的借鉴。

讲师介绍

祁淑红丨博士后

       博士研究生期间，主要从事肿瘤免疫ZL的活体光学成像研究，具有肿瘤免疫学、生物医学光子学、光学成像等学科背景，精通活体光学成像技术、动物实验技术等研究手段。现任华中科技大学武汉光电国家研究ZX博士后。

课程大纲

       ·光学成像原理简介

       ·肿瘤免疫ZL发展史简介

       ·活体光学成像在肿瘤免疫ZL中的应用

       ·活体光学成像的相关技术简介

       成像系统

       标记技术

       成像窗口（模型）

       ·稳定表达荧光蛋白的肿瘤细胞株的筛选

       ·小鼠皮窗的制备

报名方式

扫描下方二维码免费报名

4月28日下午3:00-4:30

名校生物医学工程博士

带你系统了解活体成像技术

利用深层视觉蛋白质组学，结合激光显微切割、人工智能（AI）和质谱分析进行单细胞鉴别和细胞异质性研究。

尽管可使用基于成像和质谱的方法进行空间蛋白质组学研究，但是图像与单细胞分辨率蛋白丰度测量值的关联仍然是个巨大的挑战。最近引入的一种方法，深层视觉蛋白质组学（DVP），将细胞表型的人工智能图像分析与自动化的单细胞或单核激光显微切割及超高灵敏度的质谱分析结合在了一起。DVP在保留空间背景的同时，将蛋白丰度与复杂的细胞或亚细胞表型关联在一起。

阅读完整文章：

A. Mund, F. Coscia, A. Kriston, R. Hollandi, F. Kovács, A.-D. Brunner, E. Migh, L. Schweizer, A. Santos, M. Bzorek, S. Naimy, L.M.Rahbek-Gjerdrum, B. Dyring-Andersen, J. Bulkescher, C. Lukas, M.A. Eckert, E. Lengyel, C. Gnann, E. Lundberg, P. Horvath, M. Mann:深层视觉蛋白质组学定义单细胞的同一性和异质性《Nature Biotechnology》（2022年）第40卷，1231–1240页DOI：10.1038/s41587-022-01302-5

关于本文章

单独切除细胞培养物中的细胞核，使用已知且未表征蛋白定义的蛋白质组学谱对不同的细胞状态进行分类。在存档的原发性黑色素瘤组织中，DVP [1] 将空间分辨的蛋白质组变化鉴别为正常的黑色素细胞转化为完全侵袭性黑色素瘤，这揭示了随着肿瘤进展而以空间方式变化的路径，如转移性垂直生长中的mRNA剪接调节异常与干扰素信号和抗原呈递降低同时进行。DVP在组织背景中保留精密空间蛋白质组学信息的能力对临床样本分子表达谱具有一定的意义。

在本研究中，细胞或细胞核使用LMD7激光显微切割显微镜进行切割，该显微镜经过调整，适用于自动化的单细胞自动切割[1]。

图1：A) 输卵管上皮细胞激光显微切割前在LMD7软件中的轮廓对齐B) 激光显微切割后的截图。C) 单个输卵管上皮细胞激光显微切割后的384孔检查。

视频1：自动化LDM单细胞分离

References：

1.Automated Laser Microdissection for Proteome Analysis (Deep Visual Proteomics), Flyer, Leica Microsystems, 2022.

2.Rosenberger FA, Thielert M, Strauss MT, Ammar C, Mädler SC, Schweizer L, Metousis A, Skowronek P, Wahle M, Gote-Schniering J, Semenova A, Schiller HB, Rodriguez E, Nordmann TM, Mund A, Mann M: Spatial single-cell mass spectrometry defines zonation of the hepatocyte proteome, bioRxiv, 3. Dec 2022, doi: https://doi.org/10.1101/2022.12.03.518957

基于吸收光谱技术的分析仪器研究？