蛋白质是生命的物质基础，对蛋白的研究往往是在大规模水平上研究蛋白质的特征，从蛋白质的表达水平、翻译后修饰及蛋白间互做的方面进行分析，也称为蛋白组学分析。认识蛋白质要首先从了解蛋白质的性质入手，即蛋白组定性分析。除了利用蛋白质分析软件对其进行各类参数的预测外，通过仪器设备对其等电点、分子量、一级结构、二级结构进行验证分析，对蛋白质进行全方位的解析之后，进一步推断蛋白质的功能和作用机理。

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Q1. 如何来判定哪些蛋白是和自己研究相关的蛋白，挑选什么样的蛋白来进行后期的验证实验？

答：需要研究人员根据自己研究的相关生物学背景，再结合生物信息学分析的结果以及查看相关的文献资料来确认哪些蛋白可以用于后续深入研究。后期的蛋白验证实验，一般情况下是根据客户的需要，结合课题本身，在所筛选到的差异的蛋白中，找到自己关注的蛋白。并且在挑选的时候尽量挑蛋白可信度高的、差异变化较明显的蛋白。PS：目前验证实验的成功率较低，一般情况下达到50%的概率就是非常好的结果。

Q2. 做蛋白鉴定时，检索时为什么同一个编号对应了很多蛋白质？

答：因为一个蛋白家族中常常含有多个同源性很高的蛋白质，这些蛋白质被酶切之后，很可能会产生很多相同的肽段，软件在进行定性分析时，就会将这些肽段均归于得分最高的那种蛋白质，其他同源蛋白不计分，并且这些同源蛋白都采用同一编号。

Q3. 蛋白质谱鉴定不成功一般有哪些因素 ?

答：质谱鉴定不成功主要可以分为两类：一类是质谱效果不好，一类是没有可参考的蛋白数据库。质谱效果不好的原因又可以细分为蛋白点太淡以至于蛋白含量过低（常见银染的点）、蛋白酶解及质谱操作失误等，要避免这些因素需要尽量取颜色深一些的蛋白点，并且取的蛋白点面积需要适当大一些，对于某些很小但很清晰的蛋白点，取点的时候可适当选择孔径大一些的枪头，把边上空白处适当取到一些也不要紧，避免取点混入其他的蛋白点。其次，由于没有合适的数据库导致的鉴定效果较差，可以通过更换范围更大的数据库、近缘物种数据库、采用相关研究物种的蛋白、EST数据库等构建本地数据库的方式进行解决。