HUPO發(fā)文總結(jié)2024年國(guó)際人類(lèi)蛋白質(zhì)組計(jì)劃（HPP）研究進(jìn)展
文獻(xiàn)鏈接：
https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acs.jproteome.4c00776
Journal of Proteome ResearchVol 23/Issue 12Article
The 2024 Report on the Human Proteome from the HUPO Human Proteome Project
上月，來(lái)自美國(guó)、加拿大、法國(guó)、英國(guó)、德國(guó)、瑞士、瑞典、澳大利亞和中國(guó)的9個(gè)國(guó)家、18個(gè)機(jī)構(gòu)的20位學(xué)者，聯(lián)合撰文總結(jié)了國(guó)際人類(lèi)蛋白質(zhì)組計(jì)劃（HPP）的2024年度報(bào)告。報(bào)告以 The 2024 Report on the Human Proteome from the HUPO Human Proteome Project 為題發(fā)表于 Journal of Proteome Research。
報(bào)告全面總結(jié)了HPP在2024年的重大進(jìn)展和變革，包括知識(shí)庫(kù)轉(zhuǎn)型、目標(biāo)列表優(yōu)化、功能注釋改進(jìn)，以及各子項(xiàng)目在疾病研究中的成果。這份報(bào)告不僅是對(duì)蛋白質(zhì)組學(xué)研究的回顧，也為未來(lái)的發(fā)展指明了方向。在過(guò)去的一年里，HPP迎來(lái)了重要的轉(zhuǎn)型。首先，作為原始參考數(shù)據(jù)庫(kù)的neXtProt光榮「退休」，新的知識(shí)庫(kù)UniProtKB取而代之，成為參考蛋白質(zhì)知識(shí)庫(kù)。同時(shí)，Ensembl-GENCODE成為蛋白質(zhì)靶點(diǎn)列表的核心數(shù)據(jù)來(lái)源。這一轉(zhuǎn)型提升了數(shù)據(jù)的統(tǒng)一性和應(yīng)用范圍，為全球蛋白質(zhì)研究提供了更加權(quán)威和靈活的資源。報(bào)告介紹了HPP提供的關(guān)鍵技術(shù)和資源支持，包括人類(lèi)蛋白質(zhì)圖譜（Human Protein Atlas，HPA）提供的抗體和轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)、ProteomeXchange和MassIVE-KB支持的大規(guī)模質(zhì)譜數(shù)據(jù)共享，以及新開(kāi)發(fā)的HPP Portal，以提供最新的蛋白質(zhì)目標(biāo)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)。這些資源的協(xié)同整合為蛋白質(zhì)組學(xué)研究的深入開(kāi)展提供了堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。
報(bào)告還介紹了一個(gè)初步的Function Evidence FE1-5評(píng)分系統(tǒng)，用于根據(jù)UniProtKB中包含的Gene Ontology注釋對(duì)每種蛋白質(zhì)的分子功能現(xiàn)有理解的證據(jù)進(jìn)行排名，這是HPP重大挑戰(zhàn)項(xiàng)目“為每種蛋白質(zhì)找到功能”（A Function for Every Protein）的關(guān)鍵步驟之一。
同時(shí)，報(bào)告也指出了HPP目前面臨的兩大挑戰(zhàn)：一是尚未檢測(cè)到的蛋白質(zhì)數(shù)量仍需進(jìn)一步降低；二是未知功能蛋白的注釋覆蓋率不足，亟待更多實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的驗(yàn)證。
Part 1. HPP 2024年進(jìn)展
過(guò)去一年中，HPP指標(biāo)的計(jì)算和呈現(xiàn)方式發(fā)生了幾項(xiàng)重大變化，包括蛋白質(zhì)目標(biāo)列表、參考基因組以及蛋白質(zhì)功能評(píng)分的重大更新。
1. HPP參考目標(biāo)蛋白列表（Reference Target Protein）的變化● 從neXtProt到UniProtKB的過(guò)渡 neXtProt知識(shí)庫(kù)停止更新，其功能已由UniProtKB接替。UniProtKB繼承了neXtProt在高質(zhì)量質(zhì)譜數(shù)據(jù)（如PeptideAtlas和MassIVE-KB）中提升protein evidence（PE1）等級(jí)的標(biāo)準(zhǔn)化流程，從而保持了指標(biāo)的一致性?！?nbsp;從neXtProt到GENCODE的目標(biāo)列表轉(zhuǎn)變
GENCODE取代neXtProt成為參考目標(biāo)蛋白列表，刪除了許多歷史遺留但不具備現(xiàn)代蛋白質(zhì)編碼意義的條目（如免疫球蛋白可變區(qū)，immunoglobulin variable regions）。這一轉(zhuǎn)變共減少了978個(gè)蛋白質(zhì)條目（移除了1254個(gè)蛋白質(zhì)條目，同時(shí)新增了276個(gè)），并進(jìn)一步提高了列表的科學(xué)性和準(zhǔn)確性。
2. 當(dāng)前狀態(tài)截至2024年，HPP基于最新目標(biāo)列表，已成功鑒定出18,138個(gè)PE1（protein-level evidence，PE1）蛋白（覆蓋率達(dá)93%），而尚未鑒定的缺失蛋白（missing proteins）數(shù)量降至1,273個(gè)。2024年目標(biāo)列表中蛋白總數(shù)的減少，主要得益于對(duì)冗余和不必要條目的清理與優(yōu)化。此外，PeptideAtlas在2024年的數(shù)據(jù)構(gòu)建中新增了214個(gè)質(zhì)譜數(shù)據(jù)集，其中171個(gè)新發(fā)現(xiàn)的標(biāo)準(zhǔn)蛋白質(zhì)通過(guò)質(zhì)譜驗(yàn)證，特別是在阿爾茨海默癥等神經(jīng)退行性疾病的腦樣本中發(fā)現(xiàn)了大量新的蛋白質(zhì)。然而，大多數(shù)新增數(shù)據(jù)集對(duì)新蛋白鑒定的實(shí)際增量較為有限，表明現(xiàn)有數(shù)據(jù)資源的進(jìn)一步挖掘具有一定挑戰(zhàn)性。
3. 蛋白質(zhì)功能與功能證據(jù)評(píng)分（FE） 為了系統(tǒng)地評(píng)估蛋白質(zhì)的功能信息，HPP開(kāi)發(fā)了一個(gè)FE（function evidence）評(píng)分系統(tǒng)，類(lèi)似于PE（protein-level evidence）評(píng)分系統(tǒng)，采用FE1-5等級(jí)來(lái)衡量蛋白質(zhì)功能注釋的可靠性：FE1代表最高的功能注釋等級(jí)，表明對(duì)該蛋白質(zhì)功能有高度的可信證據(jù)；FE5則表示對(duì)蛋白質(zhì)功能幾乎沒(méi)有已知信息。該評(píng)分系統(tǒng)主要依賴于UniProtKB數(shù)據(jù)庫(kù)，利用其中的功能描述、基因本體論術(shù)語(yǔ)（Gene Ontology terms）和酶學(xué)委員會(huì)（Enzyme Commission，EC）編號(hào)等信息，快速計(jì)算和驗(yàn)證功能證據(jù)。根據(jù)最新的評(píng)分結(jié)果，19,411個(gè)目標(biāo)蛋白中，已有5,229個(gè)蛋白達(dá)到最高功能注釋等級(jí)（FE1），表明它們的功能已得到充分驗(yàn)證；其余的蛋白則分布在FE2到FE5的不同等級(jí)，反映出不同程度的功能理解和證據(jù)支持。這一評(píng)分體系為追蹤功能注釋進(jìn)展提供了標(biāo)準(zhǔn)化工具，并為未來(lái)深入研究奠定了基礎(chǔ)。
Part 2. 來(lái)自生物學(xué)和疾病驅(qū)動(dòng)的HPP亮點(diǎn)
報(bào)告展示了來(lái)自多個(gè) BD-HPP（biology and disease-driven HPP）團(tuán)隊(duì)的具體工作。
1. 人類(lèi)腦蛋白質(zhì)組計(jì)劃（HBPP）
人類(lèi)腦蛋白質(zhì)組計(jì)劃（Human Brain Proteome Project）匯聚了全球神經(jīng)蛋白質(zhì)組學(xué)專(zhuān)家，2024年5月，HBPP在愛(ài)爾蘭都柏林舉行了第33屆研討會(huì)，討論了與神經(jīng)退行性疾?。ㄈ绨柎暮ＤY、帕金森?。┖蜕窠?jīng)精神疾病（如精神分裂癥、自閉癥）相關(guān)的研究。大多數(shù)研究采用了以質(zhì)譜為主的蛋白質(zhì)組學(xué)技術(shù)，結(jié)合多組學(xué)平臺(tái)和多變量機(jī)器學(xué)習(xí)方法，揭示了疾病的分子機(jī)制，這些研究為神經(jīng)疾病的早期診斷和潛在治療策略提供了新視角：
● 確定與阿爾茨海默癥相關(guān)的腦源性蛋白質(zhì)標(biāo)志物（如PTPRN2、NCAN）；
● 使用開(kāi)放源碼工具M(jìn)aCProQC快速對(duì)腦脊液蛋白質(zhì)數(shù)據(jù)進(jìn)行質(zhì)量控制；
● 發(fā)現(xiàn)在精神分裂癥患者的神經(jīng)干細(xì)胞中，線粒體氧氣消耗降低和活性氧（ROS）水平升高。
2. 人類(lèi)肝臟蛋白質(zhì)組計(jì)劃（HLPP）
人類(lèi)肝臟蛋白質(zhì)組計(jì)劃（Human Liver Proteome Project）聚焦于通過(guò)蛋白質(zhì)組學(xué)驅(qū)動(dòng)的精準(zhǔn)醫(yī)學(xué)實(shí)現(xiàn)肝細(xì)胞癌（HCC）的早期診斷和個(gè)性化治療。項(xiàng)目的關(guān)鍵成果包括：
● 開(kāi)發(fā)了基于質(zhì)譜的無(wú)創(chuàng)早期診斷panel（P4），能比影像學(xué)方法提前11.4個(gè)月預(yù)測(cè)肝硬化轉(zhuǎn)變?yōu)镠CC，準(zhǔn)確率達(dá) 90%；
● 深度學(xué)習(xí)工具DeepRTAlign提高了HCC早期復(fù)發(fā)的預(yù)測(cè)精度，并在大規(guī)模蛋白質(zhì)組和代謝組研究中展現(xiàn)了廣泛應(yīng)用潛力；
● 多組學(xué)分析確定了HCC的三種分子亞型，揭示了其基因變異、微環(huán)境失調(diào)和治療反應(yīng)差異，支持了以分子亞型為基礎(chǔ)的精準(zhǔn)治療策略（如索拉非尼的應(yīng)用）；
● 通過(guò)蛋白質(zhì)組數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)了40種FDA批準(zhǔn)或正在臨床試驗(yàn)中的藥物，作為潛在干預(yù)手段；
● 確定溶菌酶（LYZ）為HCC的預(yù)后標(biāo)志物，發(fā)現(xiàn)其通過(guò)細(xì)胞表面GRP78介導(dǎo)的信號(hào)通路促進(jìn)腫瘤增殖，成為新的治療靶點(diǎn)。
3. 人類(lèi)糖蛋白組學(xué)計(jì)劃（HGI）
人類(lèi)糖蛋白組學(xué)計(jì)劃（The Human Glycoproteomics Initiative）一直專(zhuān)注于改進(jìn)N-和O-糖肽鑒定與定量的生物信息學(xué)工具。2024年，HGI推動(dòng)了第二次社區(qū)挑戰(zhàn)，計(jì)劃由全球20多個(gè)軟件團(tuán)隊(duì)參與，跨實(shí)驗(yàn)室的數(shù)據(jù)分析和軟件性能評(píng)估預(yù)計(jì)于2024年下半年啟動(dòng)，并在2025年上半年完成。為連接兩次研究，HGI于 2023年在中國(guó)臺(tái)北的Glyco26會(huì)議上組織了一場(chǎng)關(guān)于糖蛋白質(zhì)組學(xué)軟件的互動(dòng)會(huì)議，討論了該領(lǐng)域的機(jī)遇和未來(lái)方向。此外，HGI社區(qū)與德國(guó) Beilstein Institute 合作制定了糖蛋白質(zhì)組學(xué)實(shí)驗(yàn)的最低信息要求指南，預(yù)計(jì)將在2024年底發(fā)布。這些努力為糖蛋白質(zhì)組學(xué)研究提供了標(biāo)準(zhǔn)化支持，推動(dòng)了技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用。
4. 人類(lèi)免疫肽組計(jì)劃（HIPP）
人類(lèi)免疫肽組計(jì)劃（Human Immunopeptidomics Proteome Project）在提高肽抗原的獲取和鑒定方面取得了重要進(jìn)展。通過(guò)LC-MS和PASEF質(zhì)譜技術(shù)，HIPP提升了HLA（人類(lèi)白細(xì)胞抗原）肽鑒定的靈敏度和范圍，同時(shí)擴(kuò)展了非經(jīng)典HLA相關(guān)肽組的定義。研究還深入分析了腫瘤免疫識(shí)別機(jī)制及非小細(xì)胞肺癌（NSCLC）的腫瘤微環(huán)境，發(fā)現(xiàn)了炎癥腫瘤中的免疫編輯證據(jù)。此外，mRNA疫苗結(jié)合質(zhì)譜鑒定的癌癥抗原在胰腺癌和NSCLC的免疫治療中表現(xiàn)出潛力。最后，HIPP鑒定了TCR類(lèi)抗體藥物的生理相關(guān)脫靶抗原，為未來(lái)藥物篩選和優(yōu)化提供了新工具。這些進(jìn)展促進(jìn)了臨床轉(zhuǎn)化研究的發(fā)展，為免疫治療提供了新的思路。
5. 單細(xì)胞蛋白質(zhì)組學(xué)計(jì)劃
單細(xì)胞蛋白質(zhì)組學(xué)計(jì)劃旨在通過(guò)全局質(zhì)譜技術(shù)分析單細(xì)胞和小亞群蛋白質(zhì)，揭示組織的異質(zhì)性并深入理解復(fù)雜生物機(jī)制，如器官發(fā)育和疾病進(jìn)展。盡管在樣品制備、儀器靈敏度和數(shù)據(jù)分析上取得了進(jìn)展，該領(lǐng)域仍面臨高通量和深度蛋白質(zhì)組覆蓋的挑戰(zhàn)。新技術(shù)和數(shù)據(jù)分析pipeline提高了單細(xì)胞數(shù)據(jù)的鑒定和定量能力，特別是在研究蛋白質(zhì)翻譯后修飾、細(xì)胞異質(zhì)性以及不同疾?。ㄈ缌馨土龊桶籽。┲械膽?yīng)用。
6. 尿液蛋白質(zhì)組計(jì)劃
尿液蛋白質(zhì)組學(xué)計(jì)劃旨在尋找可用于診斷和監(jiān)測(cè)各種疾病的生物標(biāo)志物。尿液采樣非侵入性，能敏感反映全身各器官的變化。盡管尿液蛋白質(zhì)組的復(fù)雜性較血清或血漿低，但質(zhì)譜技術(shù)已擴(kuò)展了尿液中蛋白質(zhì)的檢測(cè)范圍。去年，研究發(fā)現(xiàn)了與卵巢癌、胰腺癌、急性胰腺炎、膀胱癌等疾病相關(guān)的尿液生物標(biāo)志物，還包括機(jī)器學(xué)習(xí)模型的應(yīng)用。其他研究關(guān)注了子宮內(nèi)膜異位癥、心力衰竭、糖尿病腎?。ê?種蛋白質(zhì)的標(biāo)志物panel）及新生兒壞死性小腸結(jié)腸炎等疾病。此外，監(jiān)測(cè)孕婦尿液蛋白質(zhì)組以評(píng)估胎兒發(fā)育也展現(xiàn)出潛力。
7. 人類(lèi)血漿蛋白質(zhì)組計(jì)劃（HPPP）
血漿蛋白質(zhì)組學(xué)計(jì)劃（Plasma Proteome Project, HPPP） 自2002年啟動(dòng)以來(lái)，不斷更新人類(lèi)血漿蛋白質(zhì)圖譜。最新報(bào)告討論了循環(huán)蛋白的個(gè)體內(nèi)外變異性，并介紹了針對(duì)大規(guī)模隊(duì)列分析的高精度方法，如Olink的親和平臺(tái)和NULISA。盡管質(zhì)譜檢測(cè)到的血漿蛋白數(shù)量較少，但通過(guò)Orbital Astral MS和富集技術(shù)的結(jié)合，檢測(cè)能力大幅提高。2023年4月的PeptideAtlas包含113個(gè)數(shù)據(jù)集，檢測(cè)到4608個(gè)符合HPP標(biāo)準(zhǔn)的經(jīng)典血漿蛋白，還識(shí)別了377個(gè)外泌體蛋白。此外，血漿中的糖蛋白、磷酸化蛋白及其共表達(dá)網(wǎng)絡(luò)分析在臨床中的潛在應(yīng)用也有了新進(jìn)展。
8. 癌癥人類(lèi)蛋白質(zhì)組計(jì)劃與病理學(xué)支柱及CPTAC
癌癥人類(lèi)蛋白質(zhì)組計(jì)劃（CHPP）與病理學(xué)支柱（Pathology Pillar）和美國(guó)臨床蛋白質(zhì)組學(xué)腫瘤分析聯(lián)盟（CPTAC）聯(lián)合開(kāi)展的研究，涵蓋腎臟、胰腺、結(jié)直腸、乳腺、肝臟、肺部、卵巢、前列腺、大腦和黑色素瘤等多種癌癥類(lèi)型。CPTAC研究人員通過(guò)分析過(guò)度表達(dá)/激活的蛋白質(zhì)、腫瘤抑制基因缺失相關(guān)的依賴性、腫瘤新抗原等，識(shí)別并驗(yàn)證了10種癌癥的潛在治療靶點(diǎn)。研究強(qiáng)調(diào)，直接分析蛋白質(zhì)的濃度、位置和相互作用對(duì)癌癥研究至關(guān)重要，因?yàn)檫@些信息無(wú)法從RNA或DNA研究中得到。近期的技術(shù)進(jìn)展包括高效、低成本的質(zhì)譜分析方法，如Echo MS+系統(tǒng)和Stellar快速離子阱質(zhì)譜儀，能夠?qū)崿F(xiàn)生物矩陣中肽段和蛋白質(zhì)的絕對(duì)定量。
9. 病理學(xué)資源支柱
病理學(xué)資源支柱（Pathology Resource Pillar） 關(guān)注個(gè)性化健康和疾病的表型組學(xué)（phenomics）轉(zhuǎn)型，研究從基因組學(xué)到表型學(xué)的趨勢(shì)。例如，CLIA認(rèn)證的質(zhì)譜檢測(cè)已被用于甲狀腺球蛋白的臨床應(yīng)用，以及SARS-CoV-2變異株的研究。為了提高臨床樣本處理的效率，CLINSPECT-M聯(lián)盟致力于開(kāi)發(fā)標(biāo)準(zhǔn)化的工作流程，尤其是針對(duì)血清和腦脊液樣本。此外，針對(duì)大量生成的數(shù)據(jù)，已制定了快速分析的protocol，如使用AlphaFold2預(yù)測(cè)蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)。這些研究為疾病狀態(tài)、療效評(píng)估和臨床結(jié)果提供了重要的生物標(biāo)志物。
10. 抗體支柱/人類(lèi)蛋白質(zhì)圖譜
抗體支柱/人類(lèi)蛋白質(zhì)圖譜（Antibody Pillar/Human Protein Atlas）致力于通過(guò)抗體技術(shù)映射健康和疾病中的蛋白質(zhì)，為HPP Grand Challenge提供資源，幫助理解蛋白質(zhì)在身體、細(xì)胞及亞細(xì)胞層級(jí)的空間定位。通過(guò)改進(jìn)抗體技術(shù)和研究新樣本，HPA不斷提高蛋白質(zhì)定位的精確度。特別是在組織部分，結(jié)合多重免疫熒光與單細(xì)胞轉(zhuǎn)錄組學(xué)分析，揭示了細(xì)胞子集中的蛋白表達(dá)模式，探索了腎小管、唾液腺、睪丸生精過(guò)程中的生殖細(xì)胞及其他組織中的運(yùn)動(dòng)纖毛等細(xì)胞亞結(jié)構(gòu)。預(yù)計(jì)2024年底發(fā)布的HPA第24版本將包括多個(gè)重大更新，整合來(lái)自其他生物學(xué)數(shù)據(jù)庫(kù)的數(shù)據(jù)，進(jìn)一步提升HPA作為重要知識(shí)資源的作用。
11. HPP：為每個(gè)蛋白質(zhì)找到功能
HPP正在推進(jìn) “為每個(gè)蛋白質(zhì)找到功能”（Finding Functions for Every Protein）的重大挑戰(zhàn)，目標(biāo)是為每個(gè)蛋白質(zhì)確定并驗(yàn)證至少一個(gè)分子功能。計(jì)劃已經(jīng)接近完成其首個(gè)目標(biāo)——確認(rèn)所有參考目標(biāo)蛋白的表達(dá)。至2023年，存在1181個(gè)缺乏功能注釋的蛋白質(zhì)（uPE1）。通過(guò)CHPP CP50倡議，出現(xiàn)了多個(gè)新功能注釋。該計(jì)劃還在與UniProtKB合作，建立功能證據(jù)評(píng)分系統(tǒng)（FE1-5），并推出了HPP Portal來(lái)支持這一挑戰(zhàn)。研究人員預(yù)計(jì)，來(lái)自于基于序列同源性、蛋白質(zhì)與蛋白質(zhì)、蛋白質(zhì)與 RNA 相互作用的預(yù)測(cè)，以及使用 AlphaFold2、AlphaFold3 和其他算法的詳細(xì)結(jié)構(gòu)的計(jì)算預(yù)測(cè)，將對(duì)這個(gè)挑戰(zhàn)做出貢獻(xiàn)。
12. 人體蛋白質(zhì)組導(dǎo)航國(guó)際大科學(xué)計(jì)劃（π-HuB）啟動(dòng)
由中國(guó)科學(xué)家發(fā)起的人體蛋白質(zhì)組導(dǎo)航國(guó)際大科學(xué)計(jì)劃（Proteomic Navigator of the Human Body，π-HuB）項(xiàng)目已正式啟動(dòng)，該計(jì)劃旨在通過(guò)多模態(tài)蛋白質(zhì)組數(shù)據(jù)集，推動(dòng)對(duì)人類(lèi)生物學(xué)的理解、疾病風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估、藥物靶點(diǎn)發(fā)現(xiàn)及智能醫(yī)療。該項(xiàng)目涉及蛋白質(zhì)組技術(shù)、蛋白質(zhì)組數(shù)據(jù)和AI、衰老研究和臨床轉(zhuǎn)化等領(lǐng)域，計(jì)劃通過(guò)跨國(guó)合作推動(dòng)未來(lái)30年內(nèi)人類(lèi)蛋白質(zhì)組學(xué)的發(fā)展。過(guò)去一年，π-HuB團(tuán)隊(duì)在單細(xì)胞和空間技術(shù)、計(jì)算模型等方面取得了進(jìn)展。衰老研究團(tuán)隊(duì)已建立了與中國(guó)人群衰老相關(guān)的血漿蛋白組譜，并設(shè)計(jì)了衰老蛋白鐘來(lái)量化和跟蹤衰老的進(jìn)程。臨床轉(zhuǎn)化方面，來(lái)自西湖大學(xué)的Guomics團(tuán)隊(duì)開(kāi)發(fā)了用于甲狀腺腫瘤的綜合譜庫(kù)和蛋白質(zhì)panel，并在2000名患者的細(xì)針穿刺活檢中開(kāi)發(fā)了多組學(xué)分類(lèi)器 “ThyroProt” 用于甲狀腺結(jié)節(jié)的診斷。此外，Tiannan Guo、Chris Sander、Ruedi Aebersold、Peter Buhlmann等人提出了 “微擾蛋白質(zhì)組學(xué)”（perturbation proteomics）和PMMP（Perturbations, Measurements, Modeling to Prediction）模型，開(kāi)展了對(duì)63種FDA批準(zhǔn)藥物的乳腺癌細(xì)胞系的微擾蛋白質(zhì)組學(xué)研究，并通過(guò)AI建立了用于預(yù)測(cè)乳腺癌藥物治療效果的模型。Guomics團(tuán)隊(duì)還在西湖CRISPR試點(diǎn)項(xiàng)目中利用基因編輯研究1000個(gè)與癌癥藥物機(jī)制相關(guān)的基因，并計(jì)劃通過(guò)分析這些基因的蛋白質(zhì)組和磷酸化組，深化對(duì)基因功能的理解。
13. HPP ChemBioFrance試點(diǎn)項(xiàng)目啟動(dòng)
ChemBioFrance項(xiàng)目的 “一個(gè)蛋白，一個(gè)配體，一個(gè)功能”（A Protein, a Ligand, a Function）旨在通過(guò)化學(xué)干擾策略，使用生物活性小分子研究其對(duì)特定細(xì)胞系蛋白質(zhì)組的影響。該項(xiàng)目通過(guò)評(píng)估蛋白質(zhì)組在處理后發(fā)生的變化，探索蛋白質(zhì)功能的細(xì)致特征。目前，八個(gè)試點(diǎn)項(xiàng)目已被選中，用于生成初步數(shù)據(jù)并推動(dòng)數(shù)據(jù)庫(kù)建設(shè)。目前，所有樣本都采用DIA-PASEF模式在大規(guī)模離子遷移質(zhì)譜儀（即timsTOF Pro）上進(jìn)行分析，數(shù)據(jù)分析使用SimpliFi工具，并通過(guò)Reactome平臺(tái)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行映射。項(xiàng)目的目標(biāo)是推動(dòng)蛋白質(zhì)功能的深入表征（例如針對(duì)標(biāo)記為FE2級(jí)別的蛋白質(zhì)）。此項(xiàng)討論正在進(jìn)行中，計(jì)劃在西班牙、韓國(guó)和德國(guó)復(fù)制該方法，并希望激勵(lì)更多生物學(xué)家參與其中。
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