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关键词：
市场,应用领域,前景
发表时间：
2012-12-26 15:58:48
摘要 金属组学是一门新兴的前沿交叉学科, 是对若干涉及金属相关生命过程的分子机制以及对细胞与组织内全部金属离子和金属配合物进行综合研究的学科. 在金属组学中, 生命体系中所有的金属蛋白质、金属酶以及其他含金属的生物分子统称为金属组, 这个概念与基因组学中的基因组和蛋白质组学中的蛋白质组相类似.本文对金属组学中涉及的若干概念进行阐述, 并将着重介绍金属组学中的研究技术和方法, 特别是“组和技术”, 即把一种高分辨率分离技术如凝胶电泳/激光切除、色谱或者毛细管电泳与一项高灵敏度检测方法, 如电感耦合等离子体质谱、电喷雾电离质谱、基质辅助激光解吸附质谱或者X 射线荧光/吸收光谱联合起来. 并重点分析了这些方法的优缺点以及在分离鉴别金属蛋白、磷酸化蛋白以及硒蛋白、确定金属蛋白的结构与功能的关系和医药中的金属药物活性抗药性方面的研究中的应用.
尽管矿物元素在自然界中只是痕量存在, 但它们在生物体系的生理和病理中起到十分重要的作用.至少有20 种矿物元素, 例如铁、铜、钴、钼、硒和锌, 是生命必需的元素; 有些元素, 例如镉、汞和铅,是潜在的毒素, 这类元素在细胞内的浓度必须得到精确的控制[1]. 据估计, 每三个蛋白质中, 就有一个需要一种金属离子(通常为过渡金属离子, 比如铜、铁、锌或钼)作为协同因子来完成催化、调节或者结构功能, 因此这种蛋白质被称为“ 金属蛋白质(metalloprotein)”[2]. 某些金属蛋白质, 比如金属硫蛋白(metallothionein), Hpn(一种幽门螺杆菌中的镍结合蛋白)和铁蛋白(ferritin)对于细胞内的金属动态平衡和解毒过程起到决定性作用[3~5]; 金属伴侣蛋白(metallochaperone) 保护并且协助金属酶(metalloenzyme)的功能化[6,7]; 某些金属蛋白质, 比如
Fur(ferric uptake regulator)、PerR(peroxide regulator)、MtsR(metal transport repressor)和NikR(nickel responsiveregulator)调控细胞内金属离子浓度和输运[8,9];金属酶催化特定的酶反应, 比如核酸合成、代谢、抗氧化等. 因此, 化学元素分析成为诸多领域, 如生物化学、生物学、药学、药理学、营养学、农学和环境科学等中的重要学科, 并被广泛地发展, 以便在分子 层 次 上了解其对生物的重要性和毒性[10,11].
随着1995 年第一个生命体的基因组被测序[12],特别是2000 年人类基因组的完成[13,14], 生物学中各类“组学(omics)”得到长足的发展. 组学着眼于利用大通量分子分析技术来研究生命体系中的一个特定组分, 其中比较常见的是基因组学和蛋白质组学, 前者侧重于生命体系的全基因序列的测定, 而后者研究细胞、组织和器官中蛋白质的分布、结构、功能和相互作用[15]. 目前在高通量样品分离技术, 特别是软电离质谱的长足发展, 使得系统生物学中蛋白质组的表征成为可能[16~18].
“金属组(metallome)”特指对于细胞或者组织中所有的金属离子组分的研究, 例如元素分布、自由金属离子的平衡浓度或者在某个组织、细胞和器官中的自由元素的组成[19~21]. 对于金属组的研究, 以及金属组与基因组、转录组、蛋白组和代谢组的关系被称为“金属组学(metallomics)”[22]. 对于金属组学的研究,通常需要特定的分析手段, 以完成体内分布、识别、量化, 体外功能分析和生物信息学的预测(图1)[21].因此金属组学是一门跨学科的, 致力于全面系统生
物体系中金属离子的转运、利用和功能的研究, 从而与基因组学和蛋白质组学相辅相成. 金属组学其中一个重要的领域是金属蛋白质组学(metalloproteomics),即对与蛋白质结合的金属离子功能的研
图1 金属组学涉及的实验方法对组织或细胞样品进行体内分布、识别、量化, 体外功能分析和生物信息学的预测. 蛋白质混合物经过若干技术的分离后利用质谱或者X 射线荧光/吸收光谱进行化学元素分析. 纯化的蛋白质通过结构基因组学平台(X 衍射或者核磁共振)和高通量X 射线吸收光谱识别金属蛋白质. 生物信息学利用蛋白质的一级序列结构来预测金属离子结合位点, 在前面分析步骤中获得的信息可以修正生物信息学的预测. 高通量X 射线吸收光谱、序列分析以及比较模拟对金属蛋白质进行综合分析, 能够有效地提高结构基因组学平台的效率究[23~25]. 金属组学相对于基因组学和蛋白质组学而言仍处于初级阶段, 但基因组学与蛋白质组学为金属组学提供了大量的数据资料以及若干能快速推进其发展的关键技术. 金属组学的几个重要研究方向：(1) 金属蛋白质及其模拟物的结构-功能分析; (2) 环境和生物体系中金属蛋白质的分析识别和生物痕量元素的化学分析; (3) 金属离子的生物调控及代谢; (4)与痕量金属元素有关的疾病的医学诊断以及金属药物(metallodrug)的医疗(前)应用. 蛋白质组学是在蛋白质层次上大规模研究基因及其细胞功能[15,26], 因此金属组学与蛋白质组学之间的共同点是对金属蛋白质结构与功能的研究. 由于篇幅的限制, 本综述将着眼于硒/磷酸化/金属蛋白质的识别、金属蛋白质的结构-功能以及金属药物的医疗应用, 同时会涉及相关的分析技术. 有兴趣的读者可以参阅本领域的相关文献, 一般性的(比如Haraguchi[22], Łobinśki 等[27],Sun 等[28], Chance 等[24], Szpunar[20], Bettmer[23],López-Barea 和Gómez-Ariza[29])或者以方法为中心(比如Łobinśki 等[10,17], Shah 和Caruso[18], Aebersold 和Mann[16], Szpunar[30], Chance 等[31], Gao 等[32], Prange和Pröfrock[33]).
Fur(ferric uptake regulator)、PerR(peroxide regulator)、MtsR(metal transport repressor)和NikR(nickel responsiveregulator)调控细胞内金属离子浓度和输运[8,9];金属酶催化特定的酶反应, 比如核酸合成、代谢、抗氧化等. 因此, 化学元素分析成为诸多领域, 如生物化学、生物学、药学、药理学、营养学、农学和环境科学等中的重要学科, 并被广泛地发展, 以便在分子 层 次 上了解其对生物的重要性和毒性[10,11].
随着1995 年第一个生命体的基因组被测序[12],特别是2000 年人类基因组的完成[13,14], 生物学中各类“组学(omics)”得到长足的发展. 组学着眼于利用大通量分子分析技术来研究生命体系中的一个特定组分, 其中比较常见的是基因组学和蛋白质组学, 前者侧重于生命体系的全基因序列的测定, 而后者研究细胞、组织和器官中蛋白质的分布、结构、功能和相互作用[15]. 目前在高通量样品分离技术, 特别是软电离质谱的长足发展, 使得系统生物学中蛋白质组的表征成为可能[16~18].
“金属组(metallome)”特指对于细胞或者组织中所有的金属离子组分的研究, 例如元素分布、自由金属离子的平衡浓度或者在某个组织、细胞和器官中的自由元素的组成[19~21]. 对于金属组的研究, 以及金属组与基因组、转录组、蛋白组和代谢组的关系被称为“金属组学(metallomics)”[22]. 对于金属组学的研究,通常需要特定的分析手段, 以完成体内分布、识别、量化, 体外功能分析和生物信息学的预测(图1)[21].因此金属组学是一门跨学科的, 致力于全面系统生
物体系中金属离子的转运、利用和功能的研究, 从而与基因组学和蛋白质组学相辅相成. 金属组学其中一个重要的领域是金属蛋白质组学(metalloproteomics),即对与蛋白质结合的金属离子功能的研
图1 金属组学涉及的实验方法对组织或细胞样品进行体内分布、识别、量化, 体外功能分析和生物信息学的预测. 蛋白质混合物经过若干技术的分离后利用质谱或者X 射线荧光/吸收光谱进行化学元素分析. 纯化的蛋白质通过结构基因组学平台(X 衍射或者核磁共振)和高通量X 射线吸收光谱识别金属蛋白质. 生物信息学利用蛋白质的一级序列结构来预测金属离子结合位点, 在前面分析步骤中获得的信息可以修正生物信息学的预测. 高通量X 射线吸收光谱、序列分析以及比较模拟对金属蛋白质进行综合分析, 能够有效地提高结构基因组学平台的效率究[23~25]. 金属组学相对于基因组学和蛋白质组学而言仍处于初级阶段, 但基因组学与蛋白质组学为金属组学提供了大量的数据资料以及若干能快速推进其发展的关键技术. 金属组学的几个重要研究方向：(1) 金属蛋白质及其模拟物的结构-功能分析; (2) 环境和生物体系中金属蛋白质的分析识别和生物痕量元素的化学分析; (3) 金属离子的生物调控及代谢; (4)与痕量金属元素有关的疾病的医学诊断以及金属药物(metallodrug)的医疗(前)应用. 蛋白质组学是在蛋白质层次上大规模研究基因及其细胞功能[15,26], 因此金属组学与蛋白质组学之间的共同点是对金属蛋白质结构与功能的研究. 由于篇幅的限制, 本综述将着眼于硒/磷酸化/金属蛋白质的识别、金属蛋白质的结构-功能以及金属药物的医疗应用, 同时会涉及相关的分析技术. 有兴趣的读者可以参阅本领域的相关文献, 一般性的(比如Haraguchi[22], Łobinśki 等[27],Sun 等[28], Chance 等[24], Szpunar[20], Bettmer[23],López-Barea 和Gómez-Ariza[29])或者以方法为中心(比如Łobinśki 等[10,17], Shah 和Caruso[18], Aebersold 和Mann[16], Szpunar[30], Chance 等[31], Gao 等[32], Prange和Pröfrock[33]).
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