微生物的世界不再神秘，宏蛋白組學正(zheng)以其獨(du)特(te)視角解讀食品中的蛋白質(zhi)動態，為食品安全、品質(zhi)控制和營(ying)養(yang)健康帶來革(ge)命性突(tu)破。
在過去，食品科學大多依賴傳統微生物培養和化學分析方法，難以全面洞察復雜食品基質中的微生物功能活(huo)性及其對健康的影響。如今，宏蛋白組學能夠直接鑒定和量化食品生態系統中的蛋白質組成，揭示微生(sheng)物的實際功能活動。
通過整合宏基因組學與蛋白質組學信息，宏蛋白組學不僅告訴我們食品中“有什么”微生物，更能解答這些微生物“在做什么”的關鍵問題，成為食品科學(xue)研究中不可或缺(que)的強大工具(ju)。
主(zhu)要組學技術(shu)的示意圖以及使用它(ta)們表(biao)征微生物群和優化(hua)發(fa)酵過程的可能(neng)性(xing)
（//doi.org/10.1016/j.tifs.2022.09.017）
針對食品(pin)領(ling)域(yu)熱(re)點的典型分(fen)析方案
1. 發酵(jiao)過程監控
研究思路：
解析發酵過程中微生物群落(luo)結(jie)構、功能動(dong)態變化及風味形成機制。
數(shu)據挖掘與分析方案：
時間(jian)序(xu)列分析：將不同時間(jian)點的樣品作為一(yi)組，進行差異分析和(he)趨勢分析（聚類(lei)）。
關聯分析：將特定酶(mei)（如酯(zhi)酶(mei)、淀粉(fen)酶(mei)）的豐度與(yu)關鍵風(feng)味物(wu)質（代謝組數據）的含(han)量進(jin)行相關性分析（如Spearman相關）。
功能聚焦：重點注釋CAZy（碳(tan)水化(hua)合物(wu)代謝）、氨(an)基酸(suan)代謝（KEGG）、次(ci)級(ji)代謝產物(wu)合成通路(lu)。
2. 食品(pin)安全(quan)與溯源
研究思路：
快速鑒(jian)別致病菌(jun)、腐(fu)敗菌(jun)及其活性(xing)毒力因子，追(zhui)溯(su)污染源(yuan)。
數(shu)據(ju)挖掘與分(fen)析方案：
標志物(wu)篩(shai)選：通過差(cha)異分析，篩(shai)選在污染樣本(ben)中(zhong)顯(xian)著高豐度(du)的(de)物(wu)種特異性蛋白和毒力因子（如毒素、黏附素）。
機(ji)器(qi)學習：使用(yong)隨機(ji)森林等算法，基于(yu)蛋(dan)白豐度 profile 構建分類(lei)模型(xing)，預測樣品狀態（如新鮮/腐(fu)敗）。
3. 宿(su)主-微生(sheng)物(wu)互作
研究(jiu)思路(lu)：
研究益生菌/發酵(jiao)食品如何通過調節腸道菌群影(ying)響健(jian)康。
數據挖(wa)掘(jue)與(yu)分析方案：
整合分析：（核心）將食用食品后的動物/人(ren)腸道(dao)宏蛋(dan)白組數據(ju)與宿主蛋(dan)白（如(ru)免疫標志物、腸道(dao)屏(ping)障蛋(dan)白）表達量進行(xing)關聯。
通路富(fu)集分析：特別(bie)關注微生物的短鏈脂肪酸(suan)合成通路、宿主炎(yan)癥反(fan)應通路（如(ru)NF-κB信號通路）的富(fu)集情況。
核心數(shu)據(ju)挖(wa)掘(jue)步驟與思路(lu)
1. 數據預處(chu)理與(yu)質控(kong)
這(zhe)是所有分(fen)析的基礎，確保數據質量。
思路(lu)：對(dui)原(yuan)始質(zhi)譜(pu)數據進行校準(zhun)、去(qu)噪，并(bing)評估數據質(zhi)量。
2. 蛋白質鑒定(ding)與定(ding)量
思路(lu)：將質(zhi)譜圖譜與蛋白(bai)質(zhi)數據庫進行(xing)匹配，鑒定肽段和蛋白(bai)質(zhi)，并(bing)進行(xing)相對或(huo)絕(jue)對定量。
數據庫選擇(ze)（關鍵！）：
使(shi)用來自同(tong)一樣本(ben)(ben)的宏基因(yin)組(zu)測序數(shu)據(ju)組(zu)裝、預測的基因(yin)集作為搜(sou)索數(shu)據(ju)庫(ku)。這最大程度減少了數(shu)據(ju)庫(ku)偏差(cha)。如沒有宏基因(yin)組(zu)數(shu)據(ju)，也可以(yi)混合一個樣本(ben)(ben)進行宏基因(yin)組(zu)測序做(zuo)為數(shu)據(ju)庫(ku)，建議測序數(shu)據(ju)量20G-30G，可確保數(shu)據(ju)庫(ku)的完(wan)整性。
3.物(wu)種與功(gong)能注(zhu)釋
思路：回(hui)答(da)“誰在(zai)那里(li)？”（物種）和“他們在(zai)做什么？”（功能）的問題。
物種溯(su)源：
使用(yong)Unipept (//unipept.ugent.be) 工具，通過鑒定到(dao)的(de)肽段序列(lie)（通常是種屬特異性肽段）回溯(su)到(dao)最低分類等(deng)級（種/屬）。
輸(shu)出：各(ge)樣(yang)本在門(men)、綱、目(mu)、科、屬、種(zhong)水平(ping)的物種(zhong)豐度(du)表格。
功能注(zhu)釋 (Functional Annotation)：
工具(ju)：將鑒(jian)定(ding)到的蛋(dan)白質序(xu)列與各類功(gong)能數據庫進行(xing)比對(dui)。
常用數據庫：
GO (Gene Ontology)：描述蛋白質的生物學過程（BP）、分(fen)子(zi)功(gong)能（MF）和細胞組分(fen)（CC）。
KEGG (Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes)：映射到代謝(xie)通路、酶促反應。
COG (Clusters of Orthologous Groups) ：蛋白功能分類。
CAZy (Carbohydrate-Active Enzymes)：針對碳(tan)水化合物(wu)活性酶，在(zai)食(shi)品發酵、腸(chang)道微生物(wu)研究中(zhong)非常重要。
CARD (Comprehensive Antibiotic Resistance Database)：針(zhen)對抗生素抗性(xing)基(ji)因(yin)分(fen)析(xi)。
VFDB (Virulence Factors of Pathogenic Bacteria)：致病菌毒力因子注釋數據庫。
4. 差(cha)異(yi)豐(feng)度(du)分析
思(si)路：比較(jiao)不同組別（如：發酵第(di)(di)1天(tian) vs 第(di)(di)7天(tian)、健康樣(yang)品(pin) vs 污染樣(yang)品(pin)）之間蛋白質/物(wu)種/功能(neng)的(de)豐(feng)度差異，尋找標(biao)志物(wu)。
統(tong)計(ji)檢驗：為了分(fen)析不同(tong)組間(jian)具有表達差(cha)異的(de)蛋白質，對實驗數據進一(yi)步進行(xing)差(cha)異篩(shai)(shai)選，其中 Fold change 用來評估某一(yi)蛋白在樣品間(jian)的(de)表達水(shui)平變化倍(bei)數；經計算(suan)的(de) P value 展現(xian)樣品間(jian)差(cha)異的(de)顯著程度(du)。該項目差(cha)異篩(shai)(shai)選條件為 Fold change > 1.5 倍(bei)且(qie) P value < 0.05。
5. 高級整合(he)與(yu)可視化分(fen)析
思路：挖掘數據中(zhong)更深層次的模式、關聯和網絡關系。
多組學整合：
與宏基因組(zu)整合(he)：比較(jiao)宏蛋白組（表(biao)達層面(mian)）和宏基(ji)因(yin)組（潛能層面(mian)）的(de)差異，揭(jie)示哪些功能基(ji)因(yin)被 actively expressed。例如，基(ji)因(yin)組里有某個毒素(su)基(ji)因(yin)，但蛋白組未檢測(ce)到，則風險(xian)較(jiao)低。
與代謝組整合(he)：將顯著變(bian)化(hua)的代(dai)謝(xie)(xie)物與差異(yi)表達的酶/通路進(jin)行關聯(lian)，構建(jian)“酶-代(dai)謝(xie)(xie)物”網絡，解(jie)釋代(dai)謝(xie)(xie)表型的驅(qu)動因素。
網絡分析 (Network Analysis)：
共(gong)現網絡 (Co-occurrence Network)：分析不(bu)同物種(zhong)或蛋白質之(zhi)間的共(gong)生或互(hu)斥關系。
物種(zhong)-功(gong)(gong)能(neng)關聯網(wang)絡：將物種(zhong)信息與(yu)它們所執行(xing)的功(gong)(gong)能(neng)聯系(xi)起來，揭(jie)示功(gong)(gong)能(neng)冗余或特定功(gong)(gong)能(neng)的關鍵貢獻者。
派森諾生物全新的宏蛋白組學分析內容包含五大分(fen)析模塊、四十二(er)項分(fen)析內(nei)容。除了常規的質控分析、差異蛋白及功能分析，重點是增加了物(wu)(wu)種和(he)微生(sheng)物(wu)(wu)功(gong)能(neng)相關的分析內容，從蛋白的維度解析(xi)微生物的多(duo)樣(yang)性(xing)和功能。
宏(hong)蛋(dan)(dan)白(bai)(bai)組分析(xi)報告繼承了前面常(chang)規蛋(dan)(dan)白(bai)(bai)組升(sheng)級(ji)的內(nei)容，不僅框架更加合理(li)，可讀(du)性(xing)、便捷性(xing)等(deng)各方面都(dou)有了提升(sheng)，與(yu)常(chang)規蛋(dan)(dan)白(bai)(bai)組的不同之處，就(jiu)是(shi)微生物(wu)物(wu)種(zhong)注(zhu)釋分析(xi)的升(sheng)級(ji)，我們采用了全新的物(wu)種(zhong)注(zhu)釋算法(fa)，使(shi)得基于宏(hong)蛋(dan)(dan)白(bai)(bai)的物(wu)種(zhong)注(zhu)釋更加的科學(xue)、準確，同時增加了很(hen)多優(you)美的圖(tu)片展示，包括物(wu)種(zhong)組成柱(zhu)形圖(tu)、和弦圖(tu)、熱圖(tu)、群落KRONA分析(xi)等(deng)多種(zhong)形式。
宏蛋白組的(de)功能(neng)分(fen)(fen)析(xi)(xi)不僅(jin)涵蓋了(le)常規的(de)GO、KEGG和結構域(yu)注(zhu)釋，還特(te)別新增了(le)與微(wei)生物(wu)密切相關的(de)功能(neng)分(fen)(fen)析(xi)(xi)模塊(kuai)，例如抗生素抗性(xing)基因分(fen)(fen)析(xi)(xi)（CARD）、糖基水解酶分(fen)(fen)析(xi)(xi)（CAZy）以及毒力(li)因子分(fen)(fen)析(xi)(xi)（VFD）等(deng)。這(zhe)些新增分(fen)(fen)析(xi)(xi)內容顯著拓展(zhan)了(le)宏蛋白組研究視角，為深(shen)入(ru)探索(suo)微(wei)生物(wu)群落的(de)抗性(xing)機制、代謝潛能(neng)和毒力(li)特(te)征提供了(le)更全面的(de)數據支持。
同(tong)時也增加了一些新的(de)圖形和展現(xian)形式，基于微(wei)生物不(bu)同(tong)分類水平、不(bu)同(tong)功能注釋模塊(kuai)等(deng)，提(ti)供了更加多樣化的(de)分析(xi)內容。
總 結
宏蛋白組的數據挖掘是一個假設驅動(dong)的過程。從簡單的物種功能列表，到復雜的多組學網絡，其深度取決于你的科學問題。始終牢記：生物學重(zhong)復(fu)至(zhi)關重(zhong)要，它是所(suo)有統(tong)計學(xue)意義的(de)(de)(de)基礎。對于食品這種復雜(za)基質，基于宏基因組的(de)(de)(de)定制數據庫是獲得可靠結果的(de)(de)(de)黃(huang)金標準(zhun)。
