1.背景和意义：
蛋白质定量分析LC-MS/MS平台是对一个基因组表达的蛋白质或一个复杂的混合体系内所关注的蛋白质进行精确定量，并通过全面的生物信息分析对所得数据进行整合，获得相关蛋白质的功能信息。
蛋白质定量分析不仅可以鉴定一个蛋白组，而且可以比较两个或多个不同的蛋白质组，可用于筛选和寻找任何有意义因素引起的两个或多个样本之间的表达差异蛋白质谱，揭示细胞生理和病理状态的进程和本质，对外界刺激的反应途径，以及细胞调控机制，同时获得对某些关键蛋白的定性和功能分析。
2. 适用范围：
抗逆性机理、发育过程、代谢调控研究、特殊蛋白筛选等。
3.分析内容：
1）. 图谱定量信息提取得到蛋白图谱定量信息,定量信息提取就是从一级或二级图谱中提取特征峰的信号强度。

图1. 蛋白质二级质谱峰图

2）. 据定量数据的肽段丰度比计算、蛋白质丰度比估计、差异显著性分析，得到确定的差异蛋白。

1. 通过蛋白质与肽段的对应关系，从肽段丰度比推断得出蛋白质丰度比；
2. 对一批蛋白质的丰度比进行统计分析，确定差异显著性，从而确定候选生物标志物。对样本间蛋白表达模式进行聚类。

图2 定量蛋白质组数据，蛋白质丰度比统计（A：500个组织特异性蛋白样本蛋白质丰度比的heatmap； B :选择和mRNA的丰度比一致的组织特异性蛋白）

图3 关键蛋白的GO分析结果

3）. 对筛选到的候选生物标志物进行结构和功能分析，对未知功能蛋白搜索同源蛋白预测其结构域及生物学功能。
4）. 构建整合蛋白质互作网络，确定候选生物标志物参与的主要生化代谢途径及信号转导途径，揭示细胞生理和病理状态的进程和本质。挖掘候选关键蛋白的相互作用关系。对外界刺激的反应途径，以及细胞调控机制。
4. 分析流程图

图4 蛋白质定量分析流程图

5. 参考文献
Zhang, X., Zhou, J., Chin, M. H., Schepmoes, A. A., Petyuk, V. A., Weitz, K. K., Petritis, B. O., et al. (2010). Region-Specific Protein Abundance Changes in the Brain of MPTP-induced Parkinson’s Disease Mouse Model. J Proteome Res, 9(3), 1496–1509.
Isabel Ruppen, Laura Grau, Keith Ashman. et al. Differential Protein Expression Profiling by iTRAQ-2DLC-MS/MS of human bladder cancer EJ138 cells transfected with the metastasis suppressor KiSS-1 gene. Mol Cell Proteomics. 2010. 9(10): 2276-91. 

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