曾 菊，程肖蕊，周文霞，張永祥，王仲孚，黃琳娟

(1.西北大學(xué)生命科學(xué)學(xué)院西部資源生物與現(xiàn)代生物技術(shù)教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，陜西西安 710069；2.軍事醫(yī)學(xué)科學(xué)院毒物藥物研究所，北京 100850；3.抗毒藥物與毒理學(xué)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，北京 100850)

糖組學(xué)研究技術(shù)進(jìn)展

曾 菊1，2，3，程肖蕊2，3，周文霞2，3，張永祥2，3，王仲孚1，黃琳娟1

(1.西北大學(xué)生命科學(xué)學(xué)院西部資源生物與現(xiàn)代生物技術(shù)教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，陜西西安 710069；2.軍事醫(yī)學(xué)科學(xué)院毒物藥物研究所，北京 100850；3.抗毒藥物與毒理學(xué)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，北京 100850)

糖組學(xué)研究通常包括聚糖組的分離與純化、糖鏈組的分離和富集糖鏈的結(jié)構(gòu)解析和定量以及糖鏈的性質(zhì)和功能研究。根據(jù)糖蛋白組、蛋白聚糖組和糖脂組生物化學(xué)性質(zhì)的不同,可相應(yīng)采用分步沉淀法、硼酸親和法、二氧化鈦法、親和層析法、體積排阻法、凝膠過(guò)濾層析和柱層析法等進(jìn)行分離與純化,進(jìn)而通過(guò)植物凝集素、親水色譜和固相萃取等技術(shù)富集高純度且特異性的糖鏈。通過(guò)凝集素芯片技術(shù)、各種生物質(zhì)譜及其聯(lián)用并輔以糖鏈的衍生化標(biāo)記對(duì)糖鏈進(jìn)行結(jié)構(gòu)解析,并用同位素標(biāo)記法和代謝標(biāo)記法對(duì)糖鏈進(jìn)行相對(duì)定量。最后,借助糖鏈結(jié)構(gòu)解析軟件工具及糖鏈相關(guān)數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行生物信息學(xué)分析,可對(duì)糖鏈的生物學(xué)功能進(jìn)行更全面的解析。本文對(duì)復(fù)合糖的分離純化、結(jié)構(gòu)分析以及糖組生物信息研究方法進(jìn)行了綜述。

糖組；糖組學(xué)；糖蛋白；蛋白聚糖；糖脂

糖類成分根據(jù)分子大小可分為單糖、寡糖、多糖及復(fù)合糖，大分子糖鏈可單獨(dú)存在，但在生物體主要以復(fù)合糖的形式存在，即糖蛋白、蛋白聚糖和糖脂。復(fù)合糖的糖鏈合成是由糖基的供體、受體和糖基轉(zhuǎn)移酶三者相互協(xié)調(diào)完成，而其降解則靠糖苷水解酶，因此，糖基轉(zhuǎn)移酶和糖苷水解酶的表達(dá)和活性在很大程度上調(diào)控著復(fù)合糖的狀態(tài)。糖蛋白通常有N-糖基化、O-糖基化、C-甘露糖糖基化和磷脂酰肌醇錨蛋白4種類型。蛋白聚糖是以糖胺聚糖為主通過(guò)共價(jià)鍵與若干肽鏈連接的化合物。糖脂則是通過(guò)糖的還原末端以糖苷鍵與脂類連接起來(lái)的化合物，通常包括分子中含鞘氨醇或甘油酯的鞘糖脂、由磷酸多茚醇或類固醇衍生的糖脂4類。糖組(glycome)是一個(gè)生物體、一個(gè)器官、一種特定組織或某個(gè)細(xì)胞、細(xì)胞器在某一條件所具有的整套(全部)聚糖。高等動(dòng)物的糖組可分為糖蛋白糖組、蛋白聚糖糖組和糖脂糖組。糖組學(xué)(glycomics)則是研究糖組結(jié)構(gòu)與功能的科學(xué)，糖組學(xué)研究包括聚糖組(糖蛋白組、蛋白聚糖組和糖脂組)的分離與純化、糖鏈組(糖蛋白糖鏈組、蛋白聚糖糖鏈組和糖脂糖鏈組)的分離、糖鏈的結(jié)構(gòu)解析和定量及糖鏈性質(zhì)和功能的研究。糖組學(xué)的研究離不開(kāi)糖組研究技術(shù)的發(fā)展，關(guān)于糖組研究技術(shù)的綜述報(bào)道已有多篇[1－6]，但均是關(guān)于糖蛋白或其糖鏈分析的研究，關(guān)于蛋白聚糖和糖脂的研究方法甚少。本文不僅對(duì)糖蛋白、蛋白聚糖和糖脂的分離純化及其糖鏈的分離、結(jié)構(gòu)分析及定量等研究方法進(jìn)行了綜述，而且對(duì)糖組的生物信息學(xué)研究方法進(jìn)行了綜述，可為研究者全面了解糖組學(xué)研究方法提供參考。

1 聚糖組的分離與純化

從生物樣品中分離和純化聚糖組，需要根據(jù)所需的目標(biāo)糖蛋白、蛋白聚糖和糖脂特有的生物化學(xué)性質(zhì)來(lái)進(jìn)行。

1.1 糖蛋白組

糖蛋白組的分離首先是將總蛋白從生物樣品如組織或血液等中分離出來(lái)，其次是將糖蛋白從提取分離的總蛋白中分離出來(lái)，用于后續(xù)的研究。糖蛋白兼有多糖和蛋白質(zhì)的性質(zhì)，大多可溶于水、稀酸或稀堿溶液，可根據(jù)需要用不同的溶劑進(jìn)行提取分離。

可利用糖蛋白特有的性質(zhì)將糖蛋白與非糖蛋白進(jìn)行分離。如游離糖、單糖和寡糖可與凝集素特異結(jié)合，可使用親和層析法分離[7]，但其缺點(diǎn)在于只能針對(duì)具備特定結(jié)構(gòu)的糖鏈。二維凝膠電泳結(jié)合熒光染色技術(shù)可將糖氧化成醛后易于熒光標(biāo)記[8]，進(jìn)而進(jìn)行分離；該檢測(cè)方法比較直觀，能針對(duì)大部分糖鏈，但糖鏈結(jié)構(gòu)容易被破壞，不能進(jìn)行糖鏈組成分析。因?yàn)榈鞍踪|(zhì)在氯仿等有機(jī)溶劑變性而不溶于水，糖則與色素結(jié)合后易被二乙氧乙基(DEAE)-纖維素吸附，所以可采用Sevage法、三氯乙酸法和三氟三氯乙烷法和脫色素法等將糖蛋白與非糖蛋白進(jìn)行分離。

從糖蛋白中純化特定類型的糖蛋白，需根據(jù)糖蛋白的性質(zhì)采用不同的方法。如獲取不含無(wú)機(jī)鹽等小分子雜質(zhì)的糖蛋白可用透析法；獲取特定溶解度的糖蛋白可用乙醇、硫酸銨、丙酮進(jìn)行分級(jí)分離的分步沉淀法；獲取酸性和中性糖蛋白可用季胺鹽沉淀法，如十六烷基三甲基溴化銨、十六烷基吡啶沉淀法等；獲取特定分子直徑的糖蛋白可用濾膜超濾法；獲取特定分子質(zhì)量和等電點(diǎn)的糖蛋白可用區(qū)域電泳法。

富集血清樣品中混合的糖肽和非糖肽可用硼酸親和法。硼酸配基幾乎可與所有含順式二醇結(jié)構(gòu)的化合物發(fā)生親和作用，而糖蛋白的糖鏈結(jié)構(gòu)中幾乎都含有順式鄰位羥基，因而硼酸親和技術(shù)可有效富集含順式二醇的糖蛋白。硼酸功能化的介孔硅膠材料對(duì)于富集血清樣品中混合的糖肽和非糖肽具有良好的選擇性，具有較高的收率[9]。

含唾液酸的糖蛋白和糖肽的分離富集可用二氧化鈦法。二氧化鈦是一種兩性物質(zhì)，可通過(guò)控制pH值達(dá)到富集目的。唾液酸化的糖蛋白和糖肽的羧基和羥基帶有負(fù)電，為 Ti4＋提供了結(jié)合配基，Palmisano等[10]從817個(gè)唾液酸化的糖蛋白中鑒定得到1632個(gè)唾液酸化糖肽。

體積排阻法用于糖蛋白的分離，其原理是基于含有糖鏈的糖蛋白相對(duì)分子質(zhì)量稍大于非糖蛋白的特點(diǎn)。因此，該方法對(duì)糖鏈結(jié)構(gòu)無(wú)偏向性，若只需獲得糖蛋白則不需要衍生化及多次分離，操作簡(jiǎn)單，但缺點(diǎn)是并不能分離得到所有的糖蛋白，相對(duì)分子質(zhì)量小于非糖蛋白的糖蛋白會(huì)被排出，同時(shí)相對(duì)分子質(zhì)量較大的非糖蛋白則會(huì)留在分離得到的糖蛋白樣品中。相對(duì)于此無(wú)特異性的分離方法，Klement等[11]將傳統(tǒng)用于N-鏈接的糖蛋白分離的酰肼化學(xué)法予以改進(jìn)，增加高碘酸鈉的氧化時(shí)間并升高氧化溫度，基于酰肼微球?qū)崿F(xiàn)了對(duì)O-鏈接的糖蛋白的特異性分離富集。

1.2 蛋白聚糖組

蛋白聚糖是一類特殊的糖蛋白，除含有糖胺聚糖外，還有一些O-連接或N-連接的寡糖鏈。根據(jù)所含糖胺聚糖鏈的多少，存在于細(xì)胞外基質(zhì)的蛋白聚糖可分為大分子型和小分子型。由于蛋白聚糖的分子結(jié)構(gòu)及分子間相互作用復(fù)雜且呈多樣性，故現(xiàn)在還沒(méi)有一種分離方法能適用于所有的蛋白聚糖的分離。這也是蛋白聚糖組研究少有進(jìn)展的原因之一。分離純化蛋白聚糖方法與糖蛋白的純化方法基本一致。但由于蛋白聚糖中糖胺聚糖含量多，親水性強(qiáng)，及其分子具有微觀不均一性，凝膠電泳對(duì)蛋白聚糖的分離不能達(dá)到理想的效果[12]，故利用不同孔徑的凝膠過(guò)濾層析來(lái)分離蛋白聚糖[13]，如聚集蛋白聚糖(aggrecan)和基底膜蛋白聚糖(perlecan)可用聚丙烯酰胺葡聚糖S-500或S-1000、瓊脂糖凝膠CL-2B來(lái)分離；核心蛋白聚糖(decorin)和雙糖鏈蛋白聚糖(biglycan)，部分降解的蛋白聚糖等可用Superose-6分離；此外，膜聯(lián)蛋白(annexin)和半乳糖凝集素對(duì)糖胺聚糖有特異識(shí)別[14]，可用凝集素親和色譜對(duì)含膜聯(lián)蛋白糖胺聚糖進(jìn)行分離。

1.3 糖脂組

真核生物糖脂中，含鞘氨醇或甘油酯的鞘糖脂因與人類生命活動(dòng)及生物、醫(yī)藥關(guān)系更為密切，是糖脂研究的主要類型。從生物樣品(如組織和體液)中提取含鞘氨醇或甘油酯的鞘糖脂，可首先從生物樣品中提取總脂肪，然后根據(jù)鞘糖脂既具有極性的羥基和羧基，又具有疏水性的脂肪鏈，既可聚集溶于水中，又能溶于氯仿-甲醇混合液中的性質(zhì)，再?gòu)目傊局刑崛∏侍侵?，可采用大孔吸附樹脂柱層析法[15]、柱層析色譜法、薄層層析印跡法、高效液相色譜和逆流色譜[16]等。從糖脂中純化特定類型的鞘糖脂，可通過(guò)DEAE-Sephadex A-25、硅膠柱層析及薄層層析、基于支持液-液分離系統(tǒng)的逆流色譜、離心分配色譜和液滴逆流色譜等進(jìn)行[16]。

2 糖鏈組的分離和富集

將糖鏈從糖蛋白、蛋白聚糖或糖脂(或鞘糖脂)上有效分離下來(lái)并進(jìn)行高效富集，以及糖鏈結(jié)構(gòu)的解析和定量是糖組學(xué)研究中闡明其生物學(xué)功能的重要基石。

2.1 糖鏈的分離

N-糖基化和O-糖基化是糖基化最常見(jiàn)的兩種形式，也是糖組中研究的主要對(duì)象。對(duì)于N-糖鏈的分離，常用的方法有化學(xué)法和酶法。對(duì)O-糖鏈的分離常用化學(xué)法，由于O-糖鏈結(jié)構(gòu)多樣，目前仍然缺乏能夠特異性地切割O-糖鏈的糖苷酶。內(nèi)切α-N-乙酰半乳糖胺酶可識(shí)別O-糖鏈中乙酰半乳糖與半乳糖之間的連接[17]?；瘜W(xué)法中肼解法和還原性β-消除法[18]，常分別用于N-糖鏈和O-糖鏈的釋放。在此基礎(chǔ)上，本課題組建立了不同于傳統(tǒng)的β-消除反應(yīng)一鍋法[19]，用于O-糖鏈的釋放。相對(duì)于傳統(tǒng)的β-消除反應(yīng)，一鍋法在同一體系中同時(shí)對(duì)O-糖鏈進(jìn)行非還原性解離和1-苯基-3-甲基-5-吡唑啉酮(PMP)衍生化標(biāo)記，有效簡(jiǎn)化了實(shí)驗(yàn)過(guò)程。一鍋法用氨水代替氫氧化鈉溶液提供O-糖鏈解離的堿性環(huán)境，其優(yōu)勢(shì)在于氨水易揮發(fā)除去，PMP在溫和堿性條件下可使解離下來(lái)的O-糖鏈的還原性末端衍生化帶上發(fā)色基團(tuán)，且糖鏈的完整性也得到了保護(hù)。此外，三氟乙酸[20]和三氟甲磺酸[21]也可水解糖蛋白上連接的糖鏈，但會(huì)對(duì)糖鏈造成不同程度的損傷，所以通常不用于糖鏈的解離。酶法是利用特異性的內(nèi)切酶在復(fù)合糖的特異部位進(jìn)行切割獲得所需糖鏈。常用于N-糖鏈解離的酶有糖肽酶A、肽N-糖苷酶F(peptide-N-glycosidase F，PNGase F)[22]、內(nèi)切β-N-乙酰葡萄糖胺酶H。用PNGase F切斷糖鏈與天冬酰胺間的糖肽鍵釋放N-糖鏈?zhǔn)亲钇毡榈姆椒?。該方法反?yīng)條件溫和、效率高，能夠在溶液中或直接在一維或二維電泳的凝膠中進(jìn)行膠內(nèi)酶切，但PNGase F對(duì)于與肽段直接相連的N-乙酰葡萄糖胺(N-acetylglucosamine，GlcNAc)上發(fā)生α-1-3巖藻糖基化的 N-糖鏈不起作用，需要用PNGase A進(jìn)行酶切[22]。酶法也受一定的限制，因?yàn)椴⒉皇撬械奶擎湺加衅鋵?duì)應(yīng)的酶。

2.2 糖鏈的富集

為了制備可用于結(jié)構(gòu)解析的糖鏈，要對(duì)目標(biāo)糖鏈進(jìn)行富集以增強(qiáng)其檢測(cè)信號(hào)。各種糖鏈的富集方法各有利弊，要根據(jù)所分析目標(biāo)物的特點(diǎn)進(jìn)行選擇，同時(shí)可將多種糖鏈富集方法聯(lián)合使用，以達(dá)到最好的富集效果。

2.2.1 植物凝集素

一些游離糖、單糖和寡糖可與植物凝集素(lectin)特異結(jié)合，通過(guò)不同凝集素柱可直接富集得到目標(biāo)糖鏈(表1)，但缺點(diǎn)在于不是每一種糖蛋白都能找到與其對(duì)應(yīng)的凝集素。Zielinska等[23]用刀豆凝集素，荊豆凝集素和 蓖麻凝集素3種凝集素對(duì)幾種模式生物N-糖基化糖蛋白進(jìn)行富集，鑒定了6種模式生物中上千個(gè)N-糖基化位點(diǎn)，發(fā)現(xiàn)真核生物的N-糖蛋白組都有不變的特征，包括序列識(shí)別模式、結(jié)構(gòu)限制和亞細(xì)胞定位。

表1 能與單糖特異結(jié)合的凝集素

2.2.2 親水色譜法

因糖鏈具有較強(qiáng)的親水性，從而可利用這一特性對(duì)其進(jìn)行富集。親水色譜的固定相是具有強(qiáng)親水性的極性吸附劑，流動(dòng)相是水或有機(jī)溶劑[24]。將與待純化樣品有專一可逆結(jié)合的配基連接在水不溶性載體上，制成親和吸附劑并裝柱，使混合物通過(guò)親和柱，純化對(duì)象被吸附而其他物質(zhì)隨流動(dòng)相流出，再用緩沖液將純化的目標(biāo)物質(zhì)洗脫下來(lái)從而達(dá)到富集的目的。如 Hua等[25]用石墨炭柱和石墨烯、Karg等[26]采用纖維素和瓊脂糖來(lái)有效富集糖鏈。

2.2.3 弱陰離子交換色譜

弱陰離子交換色譜基于糖鏈所帶有的帶電基團(tuán)對(duì)其進(jìn)行富集[27]，如唾液酸或羧基所具有的陰離子。在進(jìn)行富集時(shí)，糖鏈中單糖的數(shù)目會(huì)影響保留時(shí)間，在帶電基團(tuán)數(shù)目相同的情況下糖單位數(shù)目多的糖鏈保留時(shí)間短。為避免在檢測(cè)混合樣品時(shí)相似聚糖會(huì)共流出峰，Kalay等[28]使用弱陰離子交換-HPLC根據(jù)樣品中唾液酸的含量，進(jìn)行輕度去唾液酸而將其分開(kāi)。

2.2.4 固相萃取技術(shù)

固相萃取是由色譜理論發(fā)展的一種固-液相萃取的物理過(guò)程。樣品中目標(biāo)成分通過(guò)溶劑流通被吸附在固相上，而其他雜質(zhì)則隨溶劑流出，再通過(guò)合適的洗脫劑將目標(biāo)成分洗脫下來(lái)，獲得所需目標(biāo)成分。現(xiàn)常用石墨碳固相萃取小柱和C18小柱富集純化糖鏈。C18小柱用鍵合硅膠C18做填料為反相吸附劑，石墨碳小柱填料即為活性炭，二者常用于分離糖鏈與蛋白質(zhì)及除去鹽等雜質(zhì)。

3 糖鏈的結(jié)構(gòu)解析和定量

對(duì)于糖組學(xué)的研究，獲取某一特定類型糖鏈組中所含有的所有糖鏈結(jié)構(gòu)和含量信息是其核心內(nèi)容。因此，解析合適濃度和合適純度糖鏈組中的糖鏈結(jié)構(gòu)并對(duì)其進(jìn)行定量分析的技術(shù)和方法至關(guān)重要。

3.1 結(jié)構(gòu)解析

對(duì)于糖鏈結(jié)構(gòu)的解析，生物質(zhì)譜、核磁共振、色譜技術(shù)、凝集素芯片等技術(shù)是重要手段。

3.1.1 生物質(zhì)譜

基于物理手段的主要有生物質(zhì)譜技術(shù)和核磁共振技術(shù)[29]。用于糖組學(xué)的生物質(zhì)譜目前主要有電噴霧電離質(zhì)譜、基質(zhì)輔助激光解吸電離時(shí)間飛行質(zhì)譜[26，30]、傅立葉變換離子回旋共振質(zhì)譜等。

為了提高質(zhì)譜解析的靈敏度，通常需要對(duì)待測(cè)糖樣品進(jìn)行衍生化。全甲基化和還原氨化法是最常使用的衍生化方法。全甲基化常用碘甲烷等試劑，使糖鏈上高極性的OH-，NH-和COOH-變?yōu)榉菢O性的OCH3-，NCH3-和COOCH3-，增加了質(zhì)譜分析的靈敏性。此衍生還可使中性和酸性聚糖在基質(zhì)輔助激光解吸電離時(shí)間飛行質(zhì)譜正離子模式下同時(shí)被檢測(cè)出。新近產(chǎn)生的將氫氧化鈉填充在毛細(xì)管或純化柱中的固相全甲基化，增加了其衍生化分析的再現(xiàn)性，此方法已成功用于定量分析不同癌癥間相關(guān)的糖組的變化，如食管癌[31]和卵巢癌[32]。還原氨化法所用的衍生化試劑都帶有一個(gè)活性伯氨基或肼基，可在酸催化的條件下與糖鏈還原端自由醛基縮合生成希夫堿，而希夫堿的雙鍵被硼氫氰化鈉(NaBH3CN)還原為穩(wěn)定的單鍵。此類衍生化試劑常見(jiàn)的有2-氨基吡啶、氨基苯甲酰胺、對(duì)氨基苯甲酸乙酯、1-氨基吡-3，6，8-三磺酸、8-氨基萘-1，3，6-三磺酸和2-氨基苯甲酸等[33]。對(duì)糖鏈進(jìn)行衍生化，增強(qiáng)其疏水性，不僅消除了中性和酸性糖之間不同的電離效率而且促進(jìn)了質(zhì)譜的分離效率。

另外，為了提高質(zhì)譜解析的效率和準(zhǔn)確性，通常在質(zhì)譜解析前，采用分離技術(shù)與質(zhì)譜聯(lián)用將待測(cè)糖樣品進(jìn)行進(jìn)一步預(yù)分離純化。如毛細(xì)管電泳結(jié)合質(zhì)譜技術(shù)可以用于細(xì)胞、組織內(nèi)低豐度糖蛋白、蛋白聚糖中糖鏈的結(jié)構(gòu)分析，其優(yōu)勢(shì)在于進(jìn)樣量少、靈敏度高，與串聯(lián)質(zhì)譜聯(lián)用結(jié)合外切糖苷酶可獲得每個(gè)聚糖的定位和結(jié)構(gòu)。又如氣相色譜-質(zhì)譜聯(lián)用就在糖類物質(zhì)結(jié)構(gòu)分析方面具有獨(dú)特優(yōu)勢(shì)，將糖鏈全甲基化、乙酰化或三甲基硅醚化之后進(jìn)行氣相色譜-質(zhì)譜聯(lián)用分析可確定糖鏈內(nèi)部單糖間的連接方式。

3.1.2 凝集素芯片技術(shù)

基于芯片的原理，發(fā)明了用于糖組研究的糖芯片，能以高通量的方式提供糖結(jié)構(gòu)信息。其中，凝集素芯片是發(fā)展較快的芯片技術(shù)。通常是將各種植物凝集素以一定的空間距離固定在固體支持物上，再用熒光標(biāo)記的樣本與芯片上的凝集素反應(yīng)，標(biāo)記的樣本通過(guò)自身糖鏈和固定的凝集素實(shí)現(xiàn)特異識(shí)別，然后通過(guò)芯片掃描儀分析熒光的強(qiáng)度來(lái)確定樣品的糖結(jié)構(gòu)。如吲哚類菁染料Cy3和Cy5，這類染料可以與賴氨酸結(jié)合，因此把糖蛋白的蛋白部分標(biāo)記后并不影響其糖鏈部分與凝集素的親和。簡(jiǎn)強(qiáng)等[34]對(duì)實(shí)驗(yàn)條件進(jìn)行了優(yōu)化，將刀豆凝集素和雪蓮花凝集素固定于環(huán)氧化修飾的玻片表面，用Cy3標(biāo)記標(biāo)準(zhǔn)糖蛋白核糖核酸酶B，利用凝集素識(shí)別特異糖鏈的原理建立凝集素芯片檢測(cè)糖蛋白的方法，初步檢測(cè)分析了正常肝細(xì)胞總蛋白中糖蛋白的糖鏈構(gòu)成。

3.2 結(jié)構(gòu)注解

隨著糖組學(xué)研究的不斷深入，國(guó)內(nèi)外學(xué)者通過(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證建立起了相當(dāng)多的高可信度結(jié)構(gòu)注釋數(shù)據(jù)庫(kù)。表2中列舉了一些網(wǎng)絡(luò)資源信息，如SWEET-DB，CFG和KEGG都是關(guān)于糖鏈結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)庫(kù)。

為便于數(shù)據(jù)分析，學(xué)者們也開(kāi)發(fā)了許多注解軟件工具用于分析糖鏈結(jié)構(gòu)。如Cartoonis是第一個(gè)基于質(zhì)譜峰數(shù)據(jù)自動(dòng)注解N-糖鏈的軟件工具[35]，GlycoPeakFinder是基于串聯(lián)質(zhì)譜數(shù)據(jù)的軟件，GlycoPep DB是用于分析糖肽的軟件，這些軟件都可以快速完成對(duì)糖鏈質(zhì)譜數(shù)據(jù)的自動(dòng)化歸屬。Mechref等[36]研發(fā)了一種開(kāi)放資源型軟件MultiGlycan，是基于基質(zhì)輔助激光解吸電離時(shí)間飛行質(zhì)譜和液質(zhì)聯(lián)用的糖定量分析的軟件工具。Vakhrushev等[37]開(kāi)發(fā)了SysBioWare軟件對(duì)原始聚糖質(zhì)譜進(jìn)行處理和注釋。由Kronewitter等[38]開(kāi)發(fā)的Glycolyzer軟件，集成了一套工具能從原始質(zhì)譜數(shù)據(jù)中識(shí)別聚糖峰信息，與SysBioWare相似。另外，還有 GlycosidIQ[35]，Oscar[35]，GLych[35]，peptoonist[35]和Glyco-Workbench等軟件可對(duì)糖鏈質(zhì)譜數(shù)據(jù)進(jìn)行處理及自動(dòng)化歸屬其結(jié)構(gòu)類型。表3列舉了一些軟件的應(yīng)用范圍。每種軟件都有自己的適用范圍和局限性，所以在使用這些軟件前應(yīng)充分了解其算法特點(diǎn)，并對(duì)其歸屬結(jié)果進(jìn)行最終的人工篩選和確定。

目前，借助生物信息學(xué)構(gòu)建的標(biāo)準(zhǔn)糖譜已成為樣品糖鏈結(jié)構(gòu)鑒定的主要工具，是糖組學(xué)分析技術(shù)中不可或缺的，它為糖鏈結(jié)構(gòu)的測(cè)定和新糖鏈結(jié)構(gòu)的發(fā)現(xiàn)提供了強(qiáng)大的技術(shù)支持。但由于缺乏一致的算法，各個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)的相關(guān)數(shù)據(jù)不能實(shí)現(xiàn)共享，其強(qiáng)大功能的發(fā)揮還有賴于相關(guān)應(yīng)用軟件、數(shù)據(jù)庫(kù)資源和計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)的建立、發(fā)展和完善。

3.3 定量研究

糖組學(xué)的研究除了要獲得不同生物樣品中糖的種類和結(jié)構(gòu)信息外，非常重要的信息還包括同種或(和)不同種糖在不同生物樣品中的含量高低，這在生物標(biāo)志物和疾病診斷中極其重要。對(duì)于糖組的定量研究包括絕對(duì)定量和相對(duì)定量研究，通常與結(jié)構(gòu)解析同步進(jìn)行。

絕對(duì)定量需要獲得≥1待測(cè)糖樣品中某種糖或所有糖的絕對(duì)含量。絕對(duì)定量需要待測(cè)物的標(biāo)準(zhǔn)品，因生物體中糖鏈的組成復(fù)雜，標(biāo)準(zhǔn)品不易獲得，故對(duì)糖鏈的絕對(duì)定量分析目前尚無(wú)較為成熟的方法。相對(duì)定量則不要求獲得待測(cè)糖樣品中某種糖的絕對(duì)含量，只需獲得≥2個(gè)待測(cè)樣品中某種糖或所有糖的含量的差值即相對(duì)含量。相對(duì)定量常用內(nèi)標(biāo)法，如同位素標(biāo)記法和代謝標(biāo)記法。

表2 用于糖鏈結(jié)構(gòu)注解的數(shù)據(jù)庫(kù)

表3 用于糖鏈結(jié)構(gòu)注解的軟件

3.3.1 穩(wěn)定同位素標(biāo)記法

對(duì)糖鏈進(jìn)行化學(xué)衍生后用穩(wěn)定同位素標(biāo)記，結(jié)合質(zhì)譜對(duì)其進(jìn)行相對(duì)定量分析。對(duì)不同樣品糖鏈進(jìn)行標(biāo)記，再將其按比例混合進(jìn)行質(zhì)譜分析，相同的糖鏈因所帶同位素質(zhì)量不同而產(chǎn)生一對(duì)特征峰，對(duì)不同來(lái)源的同種糖鏈之間的豐度進(jìn)行比對(duì)，從而達(dá)到相對(duì)定量。全甲基化或還原胺化衍生與同位素標(biāo)記通過(guò)液質(zhì)聯(lián)用進(jìn)行糖鏈的定量研究是目前應(yīng)用較多的方法。全甲基化結(jié)合同位素標(biāo)記的優(yōu)點(diǎn)是便于多種質(zhì)譜檢測(cè)，但缺點(diǎn)在于其要求甲基化效率必須相同，但由于寡糖中存在許多羥基、羧基和氨基，要得到準(zhǔn)確的定量就需使甲基化效率完全相同是比較困難的。Wells等[40]用[13C]H3I和[12C]H3I對(duì)不同時(shí)期黑腹果蠅的糖鏈進(jìn)行相對(duì)定量研究，發(fā)現(xiàn)一些源于早期胚胎的聚糖隨著生長(zhǎng)有明顯的減少。Zaia等[41]將還原氨試劑與不同數(shù)目的氘原子進(jìn)行結(jié)合用4種不同的標(biāo)簽方式(＋0，＋4，＋8，＋12)進(jìn)行標(biāo)記，再通過(guò)質(zhì)譜對(duì)4種樣品中的硫酸軟骨素蛋白多糖、肝素和源于酸性糖蛋白的N-糖鏈進(jìn)行了相對(duì)定量，這是第一個(gè)用于對(duì)四鏈聚糖進(jìn)行定量分析的試劑。但此方法在檢測(cè)中也有一定缺陷，對(duì)樣品進(jìn)行標(biāo)記后試劑會(huì)使質(zhì)量位移產(chǎn)生4 U的差異，由于同位素分布差異較小會(huì)造成同位素分布區(qū)域的重疊，這樣就會(huì)涉及到后續(xù)對(duì)正確的四鏈聚糖離子豐度的理論模擬提取。此外，氘的引入在檢測(cè)中可能會(huì)導(dǎo)致色譜行為發(fā)生轉(zhuǎn)變，引起離子化和質(zhì)譜圖方面產(chǎn)生差異。薛向東等[42]對(duì)母乳中游離寡糖和牛奶中游離寡糖分別進(jìn)行d0/d5(不含“氯”的苯胺/含5個(gè)“氯”的苯胺)苯胺穩(wěn)定同位素標(biāo)記，發(fā)現(xiàn)母乳中的乳糖含量高于牛奶、母乳游離寡糖比牛奶游離寡糖種類復(fù)雜，且?guī)r藻糖基化程度高。另外，12[C6]-苯胺和13[C6]-苯胺也已用于糖胺聚糖的相對(duì)定量[43]。

3.3.2 代謝標(biāo)記法

己糖合成中谷氨酰胺側(cè)鏈氨基上的氮是GlcNAc、N-乙酰 半乳糖糖胺 (N-acetylgalactosamine，GalNAc)和唾液酸生物合成中唯一的氮源，在培養(yǎng)基中加入重氮標(biāo)記的酰胺-[15N]-Gln便可在代謝過(guò)程中將15N標(biāo)記到細(xì)胞中所有的氨基糖上，則N-和O-連接的聚糖、糖脂以及在細(xì)胞外基質(zhì)的蛋白聚糖中的每個(gè)氨基糖均增加1 U。通過(guò)對(duì)分別加入輕重兩種谷氨酰胺培養(yǎng)基培養(yǎng)細(xì)胞的糖蛋白糖鏈質(zhì)譜檢測(cè)的同位素標(biāo)記的對(duì)峰的信號(hào)強(qiáng)度進(jìn)行比較即可進(jìn)行定量，這種方法稱為含谷氨酰胺氨基糖的同位素檢測(cè)法。Orlando等[44]利用GlcNAc、GalNAc和唾液酸生物合成的基本路徑，開(kāi)發(fā)了上述檢測(cè)方法，即將小鼠干細(xì)胞在含酰胺-[15N]-Gln的混合介質(zhì)中培養(yǎng)72 h以使細(xì)胞中聚糖得以標(biāo)記，通過(guò)MS和MS/MS檢測(cè)對(duì)其N-和O-糖鏈進(jìn)行了成功的定量分析。

4 糖鏈的性質(zhì)和功能研究

糖組中結(jié)構(gòu)清楚、含量準(zhǔn)確、理化性質(zhì)明確的某種糖或所有糖所具有的生物學(xué)功能一直是生命科學(xué)領(lǐng)域最為關(guān)注的問(wèn)題，也是從基礎(chǔ)走向應(yīng)用的關(guān)鍵問(wèn)題。為了能有效解決結(jié)構(gòu)與功能間的關(guān)系，人們基于DNA芯片的原理建立了糖微陣列技術(shù)[45]，即將大量的寡糖序列以點(diǎn)陣形式固定在固相基質(zhì)表面構(gòu)建微型生物化學(xué)分析系統(tǒng)，如共價(jià)連接單糖或二糖微陣列、非共價(jià)吸附多糖微陣列及寡糖微陣列等?？捎糜诮鉀Q聚糖與其他生物分子間的相互作用及作用機(jī)制等問(wèn)題，還可用于發(fā)現(xiàn)與聚糖相關(guān)的生物標(biāo)記物。如Aranzamendi等[46]通過(guò)糖微陣列技術(shù)從上百種不同的糖抗原中篩選出能與感染旋毛蟲病個(gè)體的抗體結(jié)合的抗原。

目前，在臨床診斷方面，一些巖藻糖化和唾液酸化的糖鏈被人們廣為關(guān)注。臨床研究發(fā)現(xiàn)肝癌患者體內(nèi)，巖藻糖苷酶活性異常，其與肝癌細(xì)胞中含巖藻糖的糖鏈結(jié)構(gòu)的改變密不可分[47]。α1-抗胰蛋白酶和α-甲胎蛋白的核心巖藻糖基化的增加已經(jīng)成為肝癌預(yù)測(cè)與診斷的指標(biāo)之一。含巖藻糖-α(1-2)-半乳糖的聚糖在認(rèn)知過(guò)程中具有不可忽視的作用[48]。前列腺特異性抗原在早期前列腺癌患者血清中的表達(dá)水平升高，但在良性前列腺增生中也存在該現(xiàn)象，α-1，6-巖藻糖轉(zhuǎn)移酶在轉(zhuǎn)移性前列腺癌組織中高表達(dá)[49]。因此，人們通過(guò)前列腺特異抗原糖基化結(jié)構(gòu)的變化進(jìn)一步區(qū)分良性和惡性前列腺疾病。唾液酸也會(huì)因疾病的發(fā)生和發(fā)展而改變，由唾液酸殘基形成的糖鏈——多聚唾液酸附著在神經(jīng)細(xì)胞黏附因子上，在細(xì)胞間黏附、細(xì)胞遷移、神經(jīng)發(fā)育和重塑過(guò)程中發(fā)揮關(guān)鍵作用[50]。α-(2，3)/(2，6)連接的唾液酸在肝癌中占有很高比例，不同連接方式唾液酸的分布有望成為不同類型肝病診斷的重要標(biāo)志之一[51]。另一方面，將特異存在的糖基化位點(diǎn)或糖鏈作為靶標(biāo)開(kāi)發(fā)抑制腫瘤轉(zhuǎn)移的藥物也具有一定的臨床意義。

5 展望

糖組學(xué)的研究完全依賴于糖組學(xué)技術(shù)的發(fā)展，糖組學(xué)技術(shù)近年來(lái)已取得明顯進(jìn)展，有力地促進(jìn)了糖組學(xué)的發(fā)展。但因糖鏈本身結(jié)構(gòu)的復(fù)雜性，在技術(shù)上仍然面臨許多問(wèn)題需要解決，如糖鏈的結(jié)構(gòu)分析和共價(jià)鍵的確定仍是低通量的工作，尚缺乏快速、大量測(cè)定細(xì)胞所有糖鏈結(jié)構(gòu)的技術(shù)，在糖鏈的性質(zhì)和功能研究尤其是功能研究方面進(jìn)展緩慢。上述問(wèn)題的解決尚需研究者艱苦卓絕的努力。

[1] Han HH，Zhang YJ，Qian XH.The application of microarray technique in glycomics[J].Chem Life (生命的化學(xué))，2008，28(6):763-766.

[2] Wang S，Li Y.Progress in glycomics[J].Chin J Cell Biol(中國(guó)細(xì)胞生物學(xué)報(bào))，2006，28:127-131.

[3] Sun XD， Li JM， Geng MY， Guan HS.Analysis techniques of glycoprotein glycan structure for the glycomics study[J].Prog Chem(化學(xué)進(jìn)展)，2007，19(1):130-135.

[4] Feizi T， Fazio F， Chai W，Wong CH.Carbohydrate microarrays－a new set of technologies at the frontiers of glycomics[J].Curr Opin Struc Biol，2003，13(5):637-645.

[5] Guo LN，Wang HR，Li XZ.Progress in strategy and technologies at the frontier for glycomics[J]. Chin J Biochem Mol Biol(中國(guó)生物化學(xué)與分子生物學(xué)報(bào))，2006，22(9):685-690.

[6] Yang J，Cai SX，Zou QM.Advances in analysis techniques of glycomics[J].Prog Biochem Biophys (生物化學(xué)與生物物理進(jìn)展)，2005，32(1):9-12.

[7] Lee LY， Hincapie M， Packer N， Baker MS，Hancock WS，F(xiàn)anayan S.An optimized approach for enrichment of glycoproteins from cell culture lysates using native multi-lectin affinity chromatography[J].J Sep Sci，2012，35(18):2445-2452.

[8] Zhang Y，Huang LJ，Wang ZF.Techniques for staining glycoprotein on gelelectrophoresis or electroblotting[J].Prog Chem(化學(xué)進(jìn)展)，2008，20(7/8):1158-1164.

[9] Liu L，Zhang Y，Zhang L，Yan G，Yao J，Yang P，et al.Highly specific revelation of rat serum glycopeptidome by boronic acid-functionalized mesoporous silica[J].Anal Chim Acta，2012，753:64-72.

[10] Palmisano G， Lendal SE， Engholm-Keller K，Leth-Larsen R，Parker BL，Larsen MR.Selective enrichment of sialic acid-containing glycopeptides using titanium dioxide chromatography with analysis by HILIC and mass spectrometry[J].Nat Protoc，2010，5(12):1974-1982.

[11] Klement E，Lipinszki Z，Kupihár Z，Udvardy A，Medzihradszky KF.Enrichment of O-GlcNAc modified proteins by the periodate oxidation-hydrazide resin capture approach[J].J Proteome Res， 2010，9(5):2200-2206.

[12] Laremore TN，Ly M，Solakyildirim K，Zagorevski DV，Linhardt RJ.High-resolution preparative separation of glycosaminoglycan oligosaccharides by polyacrylamide gelelectrophoresis[J].Anal Biochem，2010，401(2):236-241.

[13] Yanagishita M，Podyma-Inoue KA，Yokoyama M. Extraction and separation of proteoglycans[J]. Glycoconj J，2009，26(8):953-959.

[14] Horlacher T，Noti C，de Paz JL，Bindsch?dler P，Hecht ML，Smith DF，et al.Characterization of annexin A1 glycan binding reveals binding to highly sulfated glycans with preference for highly sulfated heparan sulfate and heparin[J].Biochemistry，2011，50(13):2650-2659.

[15] Cao DX，Yang SW，Liu JJ，Wang YW，Liu AJ. Isolation and antitumor activities of glycolipids from carp head[J].Food Sci(食品科學(xué))，2009，30 (13):245-249.

[16] Hubert J，Plé K，Hamzaoui M，Nuissier G，Hadef I，Reynaud R，et al.New perspectives for microbial glycolipid fractionation and purification processes [J].Comptes Rendus Chimie，2012，15(1):18-28.

[17] Umemoto J， Bhavanandan VP， Davidson EA. Purification and properties of an endo-alpha-N-acetyl-D-galactosaminidase from Diplococcus pneumoniae [J].J Biol Chem，1977，252(23):8609-8614.

[18] Kozak RP，Royle L，Gardner RA，F(xiàn)ernandes DL，Wuhrer M.Suppression of peeling during the release of O-glycans by hydrazinolysis[J].Anal Biochem，2012，423(1):119-128.

[19] Wang C，F(xiàn)an W，Zhang P，Wang Z，Huang L. One-pot nonreductive O-glycan release and labeling with 1-phenyl-3-methyl-5-pyrazolone followed by ESI-MS analysis[J].Proteomics，2011，11 (21):4229-4242.

[20] Hansen R，Dickson AJ，Goodacre R，Stephens GM，Sellick CA.Rapid characterization of N-linked glycans from secreted and gel-purified monoclonal antibodies using MALDI-ToF mass spectrometry [J].Biotechnol Bioeng，2010，107(5):902-908.

[21] Lebeer S， Claes IJ， Balog CI， Schoofs G，Verhoeven TL，Nys K，et al.The major secreted protein Msp1/p75 is O-glycosylated in Lactobacillus rhamnosus GG[J].Microb Cell Fact，2012，11:15.

[22] Triguero A，Cabrera G，Royle L，Harvey DJ，Rudd PM，Dwek RA，et al.Chemical and enzymatic N-glycan release comparison for N-glycan profiling of monoclonal antibodies expressed in plants[J]. Anal Biochem，2010，400(2):173-183.

[23] Zielinska DF，Gnad F，Schropp K，Wi'sniewski JR，Mann M.Mapping N-glycosylation sitesacross seven evolutionarily distant species reveals a divergent substrate proteome despite a common core machinery[J].Mol Cell，2012，46(4):542-548.

[24] Robbe-Masselot C，Herrmann A，Maes E，Carlstedt I，Michalski JC，Capon C.Expression of a core 3 disialyl-Le(x)hexasaccharide in human colorectal cancers:a potential marker of malignant transformation in colon[J].J Proteome Res，2009，8 (2):702-711.

[25] Hua S，Lebrilla C，An HJ.Application of nano-LC-based glycomics towards biomarker discovery[J]. Bioanalysis，2011，3(22):2573-2585.

[26] Karg SR， Frey AD， Ferrara C， Streich DK，Uma?a P，Kallio PT.A small-scale method for the preparation of plant N-linked glycans from soluble proteins for analysis by MALDI-TOF mass spectrometry[J].Plant Physiol Biochem，2009，47 (2):160-166.

[27] Gil GC，Iliff B，Cerny R，Velander WH，Van Cott KE.High throughput quantification of N-glycans using one-pot sialic acid modification and matrix assisted laser desorption ionization time-of-flight mass spectrometry[J].Anal Chem，2010，82 (15):6613-6620.

[28] Kalay H，Ambrosini M，Chiodo F，van Kooyk Y，García-Vallejo JJ.Enhanced glycan nanoprofiling by weak anion exchange preparative chromatography，mild acid desialylation，and nanoliquid chromatography-mass spectrometry with nanofluorescence detection[J].Electrophoresis，2013，34 (16):2350-2356.

[29] Miller MC，Klyosov A，Platt D，Mayo KH.Using pulse field gradient NMR diffusion measurements to define molecular size distributions in glycan preparations[J].Carbohydr Res，2009，344 (10):1205-1212.

[30] Franc V，Sebela M，Rehulka P，Konˇcitíková R，Lenobel R，Madzak C，et al.Analysis of N-glycosylation in maize cytokinin oxidase/dehydrogenase 1 using a manual microgradient chromatographic separation coupled offlineto MALDI-TOF/TOF mass spectrometry[J].J Proteomics，2012，75 (13):4027-4037.

[31] Mechref Y，Hussein A，Bekesova S，Pungpapong V，Zhang M，Dobrolecki LE，et al.Quantitative serum glycomics of esophageal adenocarcinoma and other esophageal disease onsets[J].J Proteome Res，2009，8(6):2656-2666.

[32] Alley WR Jr，Vasseur JA，Goetz JA，Svoboda M，Mann BF，Matei DE，et al.N-linked glycan structures and their expressions change in the blood sera of ovarian cancer patients[J].J Proteome Res，2012，11(4):2282-2300.

[33] Ruhaak LR， Zauner G， Huhn C， Bruggink C，Deelder AM，Wuhrer M.Glycan labeling strategies and their use in identification and quantification[J]. Anal Bioanal Chem，2010，397(8):3457-3481.

[34] Jian Q，Yu HJ，Chen C，Li Z.Establishment of a lectin microarray method for the rapid analysis of glycoprotein and its application[J].Prog Biochem Biophys(生物化學(xué)與生物物理進(jìn)展)，2009，36 (2):254-259.

[35] Li F，Glinskii OV，Glinsky VV.Glycobioinformatics: current strategies and tools for data mining in MS-based glycoproteomics[J].Proteomics，2013，13 (2):341-354.

[36] Mechref Y，Hu Y，Desantos-Garcia JL，Hussein A，Tang H.Quantitative glycomics strategies[J]. Mol Cell Proteomics，2013，12(4):874-884.

[37] Vakhrushev SY， Dadimov D， Peter-Katalini'c J. Software platform for high-throughput glycomics [J].Anal Chem，2009，81(9):3252-3260.

[38] Kronewitter SR，De Leoz ML，Strum JS，An HJ，Dimapasoc LM，Guerrero A，et al.The glycolyzer: automated glycan annotation software for high performance mass spectrometry and its application to ovarian cancer glycan biomarker discovery[J]. Proteomics，2012，12(15-16):2523-2538.

[39] Hayes CA，Karlsson NG，Struwe WB，Lisacek F，Rudd PM，Packer NH，et al.UniCarb-DB:a database resource for glycomic discovery[J].Bioinformatics，2011，27(9):1343-1344.

[40] Aoki K，Perlman M，Lim JM，Cantu R，Wells L，Tiemeyer M.Dynamic developmental elaboration of N-linked glycan complexity in the Drosophila melanogaster embryo[J].J Biol Chem，2007，282(12):9127-9142.

[41] Bowman MJ，Zaia J.Comparative glycomics using a tetraplex stable-isotope coded tag[J].Anal Chem，2010，82(7):3023-3031.

[42] Xue XD，Zhang P，Wang ZF，Huang LJ.Analysis method for relative quantitation and qualitation of reductive glycans v/a aniline stable lsotopic labeling and ESI-MS[J].Chen J Chin Univ(高等學(xué)?；瘜W(xué)學(xué)報(bào))，2010，31(11):2173-2180.

[43] Lawrence R，Olson SK，Steele RE，Wang L，Warrior R，Cummings RD，et al.Evolutionary differences in glycosaminoglycan fine structure detected by quanti-tative glycan reductive isotope labeling[J].J Biol Chem，2008，283(48):33674-33684.

[44] Orlando R，Lim JM，Atwood JA 3rd，Angel PM，F(xiàn)ang M，Aoki K，et al.IDAWG:metabolic incorporation of stable isotope labels for quantitative glycomics of cultured cells[J].J Proteome Res，2009，8(8):3816-3823.

[45] Oyelaran O， Gildersleeve JC.Glycan arrays: recent advances and future challenges[J].Curr Opin Chem Biol，2009，13(4):406-413.

[46] Aranzamendi C，Tefsen B，Jansen M，Chiumiento L，Bruschi F，Kortbeek T，et al.Glycan microarray profiling of parasite infection sera identifies the LDNF glycan as a potential antigen for serodiagnosis of trichinellosis[J].Exp Parasitol，2011，129 (3):221-226.

[47] Ji J，Gu X，F(xiàn)ang M，Zhao Y，Yi C，Wang A，et al. Expression of alpha 1，6-fucosyltransferase 8 in hepatitis B virus-related hepatocellular carcinoma influences tumour progression[J].Dig Liver Dis， 2013，45(5):414-421.

[48] Wibowo A，Peters EC，Hsieh-Wilson LC.Photoactivatable glycopolymers forthe proteome-wide identification of fucose-α(1-2)-galactose binding proteins[J].J Am Chem Soc，2014，136(27): 9528-9531.

[49] Wang X，Chen J，Li QK，Peskoe SB，Zhang B，Choi C，et al.Overexpression of α(1，6)fucosyltransferase associated with aggressive prostate cancer[J].Glycobiology，2014，24(10):935-944.

[50] Schnaar RL，Gerardy-Schahn R，Hildebrandt H. Sialic acids in the brain:gangliosides and polysialic acid in nervous system development，stability，disease，and regeneration[J].Physiol Rev，2014，94(2):461-518.

[51] Mondal G，Chatterjee U，Chawla YK，Chatterjee BP.Alterations of glycan branching and differential expression ofsialic acid on alpha fetoprotein among hepatitis patients[J].Glycoconj J，2011，28(1):1-9.

Progress in technoIogy for gIycomics

ZENG Ju1，2，3，CHENG Xiao-rui2，3，ZHOU Wen-xia2，3，ZHANG Yong-xiang2，3，WANG Zhong-fu1，HUANG Lin-juan1
(1.Ministry of Education Key Laboratory of Resource Biology and Biotechnology in Western China，College of Life Sciences，Northwest University，Xi′an 710069；2.Beijing Institute of Pharmacology and Toxicology，Beijing 100850，China；3.State Key Laboratory of Toxicology and Medical Countermeasures，Beijing100850，China)

Technologies for glycomics usually involve methods for separation and purification of polysaccharides，and separation，structure resolution，quantification，property investigation and function comment of glycan chains.Because of the different biochemical properties of glycoproteins，proteoglycans and glycolipids，the separation and purification of polysaccharides involve corresponding fractional precipitation，boric acid affinity，titanium dioxide，affinity chromatography，size exclusion method，and gel filtration chromatography column chromatography methods.The lectins，water affinity chromatography，solid phase extraction and other technologies could be applied to the oil enrichment of high pure and specific glycan chains.The structure of glycan chains can be analyzed using lectin microarray technology，mass spectrometry，and derivatization markers of glycan chains.Isotope labelling and metabolic labeling can be used to quantify glycan chains.The glycan biological function can be better understood using glycan chain structure analysis software and database of glycan chains by bioinformatics.

glycome；glycomics；glycoprotein；proteoglycan；glycolipid

ZHOU Wen-xia，Tel:(010)66931625，E-mail:zhouwx＠bmi.ac.cn，HUANG Lin-juan，E-mail:Huanglj＠nwu.edu.cn

R965

:A

:1000-3002(2014)06-0923-09

10.3867/j.issn.1000-3002.2014.06.016

Foundation item:The project supported by Major Science Foundation of China(2012ZX09301003-002-001)；and Major Science Foundation of China(2013ZX09508104)

2014-05-26 接受日期:2014-10-23)

(本文編輯:齊春會(huì))

國(guó)家科技重大專項(xiàng)(2012ZX09301003-002-001)；國(guó)家科技重大專項(xiàng)(2013ZX09508104)

曾 菊(1989－)，女，碩士研究生，主要從事中藥藥理學(xué)研究；周文霞(1968－)，女，研究員，博士生導(dǎo)師，主要從事中藥和神經(jīng)免疫藥理學(xué)研究；黃琳娟(1969－)，女，教授，博士生導(dǎo)師，主要從事糖生物學(xué)與糖工程研究。

周文霞，Tel:(010)66931625，E-mail: zhouwx＠bmi.ac.cn；黃琳娟，E-mail:Huanglj＠nwu.edu.cn