在醫(yī)學(xué)研究中，我們近年更關(guān)注的是 RNA-seq，各種 RNA-seq：測整體的 bulk RNA-seq，測單細胞的 RNA-seq，還有近期興起的空間轉(zhuǎn)錄組（Spacial gene expression）……國自然中，非編碼 RNA 的研究也受到了很大的關(guān)注。這些似乎都在告訴我們：得了 RNA，就得天下！

是的，我們知道，細胞內(nèi)的 RNA，只有組 2% 會翻譯成蛋白質(zhì)，而 98%，都不會翻譯成蛋白質(zhì)，是非編碼 RNA，并且由于研究得相對少，留下了非常非常多未知的部分。這是一個巨大的黑洞，或者說金礦，等待人們?nèi)グl(fā)掘。

那么，其它的檢測，比如蛋白質(zhì)的檢測，就要打入冷宮了么？

當(dāng)然不是！

我們熟悉的中心法則，用文字寫下，是 DNA-RNA- 蛋白質(zhì)。DNA 到 RNA 的過程，稱為轉(zhuǎn)錄，RNA 到蛋白質(zhì)的過程，稱為翻譯。這些分子，含有的信息都非常復(fù)雜，不止一維的序列可以代表。比如 DNA 會有甲基化修飾，進而影響到基因的表達，這被稱為“表觀遺傳”。RNA 的修飾也有甲基化修飾，近年來 m6A RNA 研究正如火如荼，風(fēng)頭正盛。至于說蛋白質(zhì)，修飾就更多了，比如磷酸化在信號通路中非常重要，乙酰化了參與了幾乎所有的生物學(xué)過程。我們看到，這些分子本身含有多維的信息，不是 RNA-seq 一招鮮能全部解決的。

關(guān)注到蛋白質(zhì)。為什么蛋白質(zhì)檢測非常重要？

蛋白檢測的重要性

（1）蛋白質(zhì)是功能的執(zhí)行者

當(dāng)然非編碼 RNA 也是功能的持行者，不過我們想想，現(xiàn)在非編碼研究得多的 ceRNA 的落腳點，miRNA 的靶基因，基本上還是回到了編碼蛋白的基因上。非編碼 RNA 還有其它的功能，也有很多功能是需要蛋白質(zhì)參與的。

基因的水平和蛋白水平不一致性。在全基因組中，mRNA 和蛋白質(zhì)表達水平之間的相關(guān)性很差，在許多研究中的解釋力（explanatory power）徘徊在 40% 左右 ^[1]。蛋白質(zhì)種類遠多于基因數(shù)量，分類也比基因復(fù)雜。所以，僅從單定量或者單定性上來看，蛋白質(zhì)檢測是非常有必要的。

（2）蛋白的表達調(diào)控非常地復(fù)雜

時間上，有發(fā)育的各種的時序調(diào)控，也有翻譯前和翻譯后的調(diào)控。空間上，有各種細胞器，各種組織、器官。蛋白質(zhì)功能發(fā)揮機制也很復(fù)雜，涉及到蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)、相互作用等等。因此，蛋白質(zhì)研究有其獨特的復(fù)雜性，無可替代！

（3）現(xiàn)在的多組學(xué)聯(lián)合的研究，蛋白質(zhì)的檢測與其它組學(xué)的結(jié)合，會更深入的了解到生物學(xué)現(xiàn)象背后的作用機制

比如，轉(zhuǎn)錄組 + 蛋白組的組合。轉(zhuǎn)錄組代表了基因表達的中間狀態(tài)，可以反映諸如轉(zhuǎn)錄調(diào)控、轉(zhuǎn)錄后調(diào)控的機理；而蛋白是生物體直接的功能執(zhí)行者，因而對其表達水平的研究有著不可替代的優(yōu)勢。聯(lián)合轉(zhuǎn)錄組學(xué)和蛋白組學(xué)數(shù)據(jù)對生物樣本進行系統(tǒng)研究，能真正觀察到 mRNA- 蛋白質(zhì)關(guān)聯(lián)性，進而從整體上解釋生物學(xué)問題。甚至，可用轉(zhuǎn)錄組 + 蛋白組 + 代謝組，更多組學(xué)聯(lián)合分析。2017 年一篇 PNAS 的文章 ^[2]，作者以成年斑馬魚魚尾為研究模型，并沿著空間軸（近端，中部，遠端）對未受傷以及造模后魚尾的轉(zhuǎn)錄組、蛋白質(zhì)組和代謝組進行了定量分析和聯(lián)合分析。與其他研究的結(jié)果類似，作者發(fā)現(xiàn)轉(zhuǎn)錄組和蛋白質(zhì)組關(guān)聯(lián)度比較有限；同時代謝組的結(jié)果不僅能夠很好的印證分子層面對表型的調(diào)控效應(yīng)，而且還能夠?qū)Ψ肿訖C制作用進行補充。因此，轉(zhuǎn)錄、蛋白、代謝水平的聯(lián)合研究，能促進我們更好地研究組織變化過程。

檢測方法                                                  

在從 DNA 到 RNA 到蛋白質(zhì)的流程中，有各種檢測方法，用圖來表示則如下：

蛋白質(zhì)的檢測，包括蛋白組、修飾組、芯片等，還包括細胞因子的檢測。下次我們來詳細介紹蛋白質(zhì)檢測的各種方法及應(yīng)用。

參考文獻：

[1]De Sousa Abreu R, Penalva LO, Marcotte EM, Vogel C. Global signatures of protein and mRNA expression levels. Mol Biosyst. 2009 Dec;5(12):1512-26.

[2]Jeremy S. Rabinowitz Aaron M. Robitaille. Transcriptomic, proteomic, and metabolomic landscape of positional memory in the caudal fin of zebrafish. Proc Natl Acad Sci U S A. 2017 Jan 31; 114(5): E717-E726.

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