蛋白质组学/蛋白质组学简介/蛋白质组学与其他领域的联系
生物信息学和蛋白质组学的交叉使大量数据的生成和管理成为可能。高通量计算方法是蛋白质组学中数据获取、存储和分析不可或缺的一部分。互联网允许研究人员和非专业人士轻松共享数据集和信息。现在，大型公共和私有数据库很常见，来自世界各地的不同专业水平的科学家都可以为其做出贡献。蛋白质数据库（PDB）就是一个这样的数据库，它处理具有已确定晶体结构的蛋白质的结构和序列数据。迄今为止，最大的数据库之一是美国国家生物技术信息中心 (NCBI)。它包含经过整理的文献以及到许多数据库和资源的链接，这些数据库和资源用于蛋白质组学和生物学一般领域。
这些“计算机模拟”方法得到的预测和数据不能总是替代实验室数据。它们是否可以使用取决于数据类型和使用情况。然而，作为一般规则，计算生物信息学方法应该用于支持现有的实验室数据或根据先前存在的数据生成假设。在蛋白质组学领域，生物信息学常用于蛋白质结构预测 [1]，蛋白质组学/生物信息学的“圣杯”是创建一个能够通过氨基酸序列单独预测蛋白质最终结构的生物信息学应用程序。虽然这种预测需要像生物信息学工具的任何其他预测一样进行验证，但如果可能，这些预测可以加速蛋白质结构和功能的分析，而这本身就是蛋白质组学的重点。
基因组学与生物信息学一样，通过物理实验室工作和计算数据与蛋白质组学相关。蛋白质组学中使用的许多相同的实验室技术也用于基因组学，尽管这两个科学的重点从根本上不同。基因组学侧重于生物体的遗传构成，而蛋白质组学侧重于基因产物。 [2] 从某种意义上说，基因组学是蛋白质组学的垫脚石，因为基因组学的最终目标是确定基因如何运作，而没有研究产生的蛋白质就无法获得这些信息。
在某些领域，蛋白质组学可以替代基因组学的功能应用。有时，原始基因结构数据不足以检验假设，必须了解基因如何相互作用才能全面了解其工作方式。蛋白质组学允许这种分析发生，而且深度远超基因组学所能达到的水平。基因组学绝不是过时的科学，但在蛋白质分析、结构预测和功能预测的情况下，它可以被蛋白质组学超越。最主要的原因是蛋白质组学技术围绕分离方法（将在后面详细介绍）展开，这些方法利用蛋白质的独特特性，如结构和分子量来识别和纯化它们。
代谢组学是一个比蛋白质组学年轻得多的领域，它扩展了蛋白质组学的许多方法。代谢组学的重点与基因组学非常相似，不同于蛋白质组学，可以被认为是对前两个领域的扩展。代谢组学试图了解和量化代谢组，以绘制生物体表型的影响和形式。
这个领域实现了基因组学和蛋白质组学都无法实现的目标，即从分子和生化角度对代谢生物学功能给出完整的系统生物学视图。以前通过先前的领域实现这一目标的尝试是基于使用化学知识扩展其数据。 [3] 并不是说代谢组学是蛋白质组学或基因组学的替代品。相反，这三个领域可以从相互整合中获益匪浅。 [4]
转录组学对蛋白质组学作为一门科学有直接影响。如果没有细胞中的 mRNA（转录组学的重点以及转录组的内容），就不会产生任何蛋白质。因此，转录组中的问题会影响并经常影响生物体的蛋白质组。与蛋白质组学类似，转录组学可用于探索基因的表达水平 [5] 并对疾病进行分类。转录组学可以与蛋白质组学相结合，用于各种应用，包括药物发现和功能基因组注释。
表型组学是表型的研究，即细胞到物种的所有表型的集合。 [6] 表型组包括由环境引起的特征，使其范围超出了其他组学领域真正提供的范围。然而，这并不意味着表型组学与蛋白质组学无关。蛋白质组的功能是造成大量表型特征的原因。因此，从蛋白质组学获得的信息是表型组学作为科学领域的可行性的部分。
- ^ Graves, P. R. 和 Timothy A. J. Haystead。“分子生物学家的蛋白质组学指南”。微生物分子生物学评论。2002 年 3 月；66(1): 39-63。
- ^ 生物信息学维基百科页面：“蛋白质表达分析”、“蛋白质结构预测”
- ^ 这类似于通常称为从头方法的蛋白质预测方法。
- ^ Vemuri, Goutham N 和 Aristidou, Aristos A。“组学时代的代谢工程：阐明和调节调控网络”。微生物分子生物学评论。2005 年 6 月
- ^ Twyman, Richard。“转录组学”。http://genome.wellcome.ac.uk/doc_wtd020758.html
- ^ 维基百科关于表型组的文章