多肽测序技术优缺点全解析：你该选择哪种方法？

多肽（peptides）作为连接蛋白质功能与生命活动的关键中介，在疾病标志物发现、免疫治疗靶点筛选、天然产物研究等领域发挥着日益重要的作用。多肽测序技术是指用于确定多肽分子中氨基酸排列顺序的一类分析方法。多肽由20种标准氨基酸通过肽键连接形成，序列的不同决定了其生物学功能、稳定性以及与靶标的结合能力。在基础研究、药物开发和临床诊断中，了解多肽的准确序列是解析其功能机制、发现新型活性分子及设计合成肽类药物的前提。然而，多肽测序技术众多，性能各异，如何选择最适合自己研究目标的技术，多肽测序技术优缺点进行全解析，深入理解不同测序技术的适用场景与局限性，才能做出最符合研究目标的决策。

 

一、主流多肽测序技术全解析

1、质谱（Mass Spectrometry, MS）测序

技术原理：通过酶解肽段的质量/电荷比（m/z）和碎片离子信息反推其氨基酸序列。可采用数据库搜索或de novo算法解析

优点：

（1）高灵敏度：可检测低丰度甚至痕量多肽

（2）高通量：适合复杂混合样品，一次可测数千肽段

（3）可识别翻译后修饰（PTMs），如磷酸化、乙酰化等

（4）与蛋白质组学高度兼容，便于整合分析

 

缺点：

（1）序列重建依赖数据库匹配，de novo能力虽在提升，但仍具挑战

（2）对样本前处理和仪器参数优化要求高

（3）对环肽、异构肽的解析存在一定局限

适用场景：天然产物肽段鉴定、功能肽筛选、翻译后修饰分析、新抗原预测

 

2、Edman降解法

技术原理：利用PITC化学试剂逐步切除并鉴定N端氨基酸残基，逐步确定序列

优点：

（1）不依赖数据库，真正的de novo测序

（2）序列识别精度高，适合纯化肽段结构确认

 

缺点：

（1）通量低，仅适用于单一肽段

（2）无法识别修饰残基（如PTMs）

（3）对样本纯度要求极高

适用场景：标准品验证、结构确证、小分子肽段验证

 

3、转录组结合预测法（RNA-seq + Ribosome Profiling）

技术原理：通过测序mRNA或翻译位点，预测可能的短肽翻译产物

优点：

（1）可发现非典型翻译产物，如非编码区翻译的微肽

（2）在缺乏蛋白质组数据时提供线索来源

 

缺点：

（1）预测结果不等于肽段表达，需质谱确认

（2）翻译起始位点预测仍存在偏差

适用场景：新抗原发现、非编码肽探索、新型肽段来源挖掘

 

二、如何选择最合适的测序策略？

1、根据研究目标决策：

 



 

2、根据样本类型决策：

（1）复杂样本（如天然产物、混合发酵液）：优选质谱

（2）高纯度标准肽段：适合Edman降解

（3）具备转录组数据的细胞/组织：可尝试Ribo-seq路径

 

三、趋势：技术整合是未来主流

现代多肽测序已不仅依赖单一手段，而是趋向于多技术整合：

• MS + RNA-seq联合验证非编码翻译肽

• de novo + AI算法提升未知肽段识别率

• LC-MS结合修饰组学解析功能肽活性机制

 

在百泰派克生物科技，我们基于高分辨率Orbitrap平台，结合自主开发的反卷积算法与de novo测序流程，为科研客户提供高准确度、高覆盖率的多肽测序数据。尤其适用于环肽、抗菌肽等复杂结构肽段的解析。百泰派克生物科技支持从样本准备、分离纯化到质谱分析、数据解读的全流程服务，帮助客户精准解析复杂样本中的功能多肽。

 

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