微生物的世界不再神秘，宏蛋白組學正以其獨特視角解讀食品中的蛋白質動態，為食品安全、品質控制和營養健康帶來革命性突破。
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，成為食品科學研究中不可或缺的強大工具。
主要組學技術的示意圖以及使用它們表征微生物群和優化發酵過程的可能性
（//doi.org/10.1016/j.tifs.2022.09.017）
針對食品領域熱點的典型分析方案
1. 發酵過程監控
研究思路：
解析發酵過程中微生物群落結構、功能動態變化及風味形成機制。
數據挖掘與分析方案：
時間序列分析：將不同時間點的樣品作為一組，進行差異分析和趨勢分析（聚類）。
關聯分析：將特定酶（如酯酶、淀粉酶）的豐度與關鍵風味物質（代謝組數據）的含量進行相關性分析（如Spearman相關）。
功能聚焦：重點注釋CAZy（碳水化合物代謝）、氨基酸代謝（KEGG）、次級代謝產物合成通路。
2. 食品安全與溯源
研究思路：
快速鑒別致病菌、腐敗菌及其活性毒力因子，追溯污染源。
數據挖掘與分析方案：
標志物篩選：通過差異分析，篩選在污染樣本中顯著高豐度的物種特異性蛋白和毒力因子（如毒素、黏附素）。
機器學習：使用隨機森林等算法，基于蛋白豐度 profile 構建分類模型，預測樣品狀態（如新鮮/腐敗）。
3. 宿主-微生物互作
研究思路：
研究益生菌/發酵食品如何通過調節腸道菌群影響健康。
數據挖掘與分析方案：
整合分析：（核心）將食用食品后的動物/人腸道宏蛋白組數據與宿主蛋白（如免疫標志物、腸道屏障蛋白）表達量進行關聯。
通路富集分析：特別關注微生物的短鏈脂肪酸合成通路、宿主炎癥反應通路（如NF-κB信號通路）的富集情況。
核心數據挖掘步驟與思路
1. 數據預處理與質控
這是所有分析的基礎，確保數據質量。
思路：對原始質譜數據進行校準、去噪，并評估數據質量。
2. 蛋白質鑒定與定量
思路：將質譜圖譜與蛋白質數據庫進行匹配，鑒定肽段和蛋白質，并進行相對或絕對定量。
數據庫選擇（關鍵！）：
使用來自同一樣本的宏基因組測序數據組裝、預測的基因集作為搜索數據庫。這最大程度減少了數據庫偏差。如沒有宏基因組數據，也可以混合一個樣本進行宏基因組測序做為數據庫，建議測序數據量20G-30G，可確保數據庫的完整性。
3.物種與功能注釋
思路：回答“誰在那里？”（物種）和“他們在做什么？”（功能）的問題。
物種溯源：
使用Unipept (//unipept.ugent.be) 工具，通過鑒定到的肽段序列（通常是種屬特異性肽段）回溯到最低分類等級（種/屬）。
輸出：各樣本在門、綱、目、科、屬、種水平的物種豐度表格。
功能注釋 (Functional Annotation)：
工具：將鑒定到的蛋白質序列與各類功能數據庫進行比對。
常用數據庫：
GO (Gene Ontology)：描述蛋白質的生物學過程（BP）、分子功能（MF）和細胞組分（CC）。
KEGG (Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes)：映射到代謝通路、酶促反應。
COG (Clusters of Orthologous Groups) ：蛋白功能分類。
CAZy (Carbohydrate-Active Enzymes)：針對碳水化合物活性酶，在食品發酵、腸道微生物研究中非常重要。
CARD (Comprehensive Antibiotic Resistance Database)：針對抗生素抗性基因分析。
VFDB (Virulence Factors of Pathogenic Bacteria)：致病菌毒力因子注釋數據庫。
4. 差異豐度分析
思路：比較不同組別（如：發酵第1天 vs 第7天、健康樣品 vs 污染樣品）之間蛋白質/物種/功能的豐度差異，尋找標志物。
統計檢驗：為了分析不同組間具有表達差異的蛋白質，對實驗數據進一步進行差異篩選，其中 Fold change 用來評估某一蛋白在樣品間的表達水平變化倍數；經計算的 P value 展現樣品間差異的顯著程度。該項目差異篩選條件為 Fold change > 1.5 倍且 P value < 0.05。
5. 高級整合與可視化分析
思路：挖掘數據中更深層次的模式、關聯和網絡關系。
多組學整合：
與宏基因組整合：比較宏蛋白組（表達層面）和宏基因組（潛能層面）的差異，揭示哪些功能基因被 actively expressed。例如，基因組里有某個毒素基因，但蛋白組未檢測到，則風險較低。
與代謝組整合：將顯著變化的代謝物與差異表達的酶/通路進行關聯，構建“酶-代謝物”網絡，解釋代謝表型的驅動因素。
網絡分析 (Network Analysis)：
共現網絡 (Co-occurrence Network)：分析不同物種或蛋白質之間的共生或互斥關系。
物種-功能關聯網絡：將物種信息與它們所執行的功能聯系起來，揭示功能冗余或特定功能的關鍵貢獻者。
派森諾生物全新的宏蛋白組學分析內容包含五大分析模塊、四十二項分析內容。除了常規的質控分析、差異蛋白及功能分析，重點是增加了物種和微生物功能相關的分析內容，從蛋白的維度解析微生物的多樣性和功能。
宏蛋白組分析報告繼承了前面常規蛋白組升級的內容，不僅框架更加合理，可讀性、便捷性等各方面都有了提升，與常規蛋白組的不同之處，就是微生物物種注釋分析的升級，我們采用了全新的物種注釋算法，使得基于宏蛋白的物種注釋更加的科學、準確，同時增加了很多優美的圖片展示，包括物種組成柱形圖、和弦圖、熱圖、群落KRONA分析等多種形式。
宏蛋白組的功能分析不僅涵蓋了常規的GO、KEGG和結構域注釋，還特別新增了與微生物密切相關的功能分析模塊，例如抗生素抗性基因分析（CARD）、糖基水解酶分析（CAZy）以及毒力因子分析（VFD）等。這些新增分析內容顯著拓展了宏蛋白組研究視角，為深入探索微生物群落的抗性機制、代謝潛能和毒力特征提供了更全面的數據支持。
同時也增加了一些新的圖形和展現形式，基于微生物不同分類水平、不同功能注釋模塊等，提供了更加多樣化的分析內容。
總 結
宏蛋白組的數據挖掘是一個假設驅動的過程。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：生物學重復至關重要，它是所有統計學意義的基礎。對于食品這種復雜基質，基于宏基因組的定制數據庫是獲得可靠結果的黃金標準。
