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在生命科學研究中，組蛋白翻譯后修飾（Post-Translational Modification, PTM）一直是表觀遺傳學研究的核心內容之一。近年來，組蛋白賴氨酸 2-羥基丁酰化（Lysine 2-hydroxyisobutyrylation, Khib）作為一種新型翻譯后修飾，引起了廣泛關注。Khib 不僅影響染色質結構和基因轉錄，還與能量代謝、細胞增殖及腫瘤發生密切相關。因此，準確鑒定組蛋白 Khib 位點對于深入理解其生物學功能至關重要。

一、Khib 背景與研究意義

組蛋白 Khib 是一種非典型的賴氨酸修飾，其化學結構類似于乙酰化，但附加了一個羥基丁酰基團，使得修飾后的組蛋白帶有不同的化學性質和空間構象。這種修飾通常發生在組蛋白 H3 和 H4 的尾部賴氨酸殘基上，通過改變染色質的疏水性和正電荷狀態，從而調控基因表達。

研究表明，Khib 在細胞能量代謝、糖酵解途徑調控以及腫瘤細胞增殖中發揮重要作用。例如，在肝癌模型中，高水平 Khib 可激活多條代謝相關基因的轉錄。因此，系統鑒定 Khib 位點對于表觀遺傳學和代謝組學研究具有重要意義。

二、組蛋白 Khib 位點鑒定的總體流程

一個標準的組蛋白 Khib 位點鑒定流程通常包括以下幾個關鍵步驟：

1、樣本制備

• 樣本類型可以是細胞裂解液、組織樣本或純化的組蛋白。
• 樣本處理需盡量減少蛋白降解和非特異性修飾。常用方法包括 SDS 溶解、超聲破碎和蛋白濃縮。
• 特別注意組蛋白的富集，通常通過酸性提取方法（如 0.4 M H2SO4）獲得組蛋白粗提物。

2、蛋白質酶解

• 酶解是 Khib 鑒定的核心環節。常用胰蛋白酶（Trypsin）切割蛋白質生成可被質譜分析的肽段。
• 為保證 Khib 位點覆蓋率，可以結合賴氨酸特異性酶（如 Lys-C）進行聯合酶解。

3、Khib 肽段富集

• 因為 Khib 修飾通常低豐度，直接質譜檢測不易發現。
• 使用特異性抗體進行免疫富集是主流方法：Khib 修飾肽段通過抗 Khib 抗體捕獲，從而提高檢測靈敏度。
• 富集后的肽段需進行洗脫和凈化，去除非特異性結合的肽段。

4、高分辨質譜分析

• 富集后的肽段通常通過液相色譜-串聯質譜（LC-MS/MS）進行分析。
• 高分辨質譜（如 Orbitrap、Q-TOF）能夠同時提供肽段質量和碎片離子信息，確保 Khib 位點的精確定位。
• 數據采集模式包括數據依賴采集（DDA）和數據獨立采集（DIA），可根據實驗需求選擇。

5、數據處理與 Khib 位點鑒定

• 使用專業軟件（如 MaxQuant、Proteome Discoverer）進行譜圖匹配和修飾位點定位。
• 需設置 Khib 為可變修飾（Variable Modification），并嚴格控制假陽性率（FDR ≤ 1%）。
• 可進一步進行定量分析（Label-free 或 TMT 標記），比較不同處理條件下 Khib 的豐度變化。

6、功能注釋與生物信息學分析

• Khib 位點鑒定完成后，可結合 GO 注釋、KEGG 通路富集分析或蛋白互作網絡，挖掘其潛在生物學功能。
• 例如，某些 Khib 位點可能集中在能量代謝相關蛋白上，提示其在代謝調控中的作用。

三、設計 Khib 鑒定流程的優化策略

1、提高蛋白質覆蓋率

• 可通過聯合多酶解或不同分子量切割策略，提高組蛋白尾部修飾肽段的覆蓋率。
• 結合高 pH 反相分級液相色譜（High-pH RP）可進一步減少樣本復雜性。

2、增強修飾肽段富集效率

• 使用商業化高親和力 Khib 抗體，并優化洗脫緩沖條件。
• 多輪富集可以增加低豐度修飾肽段的檢出率。

3、選擇適合的質譜策略

• 對于低豐度修飾，Orbitrap 系列高分辨質譜更適合精準定位。
• 數據獨立采集（DIA）可以在定量和復現性上提供優勢，尤其適合大規模樣本分析。

4、嚴格的數據質控

• 設置 FDR ≤ 1%，并結合手動核查關鍵肽段譜圖，避免假陽性。
• 對重復實驗結果進行交叉驗證，提高位點鑒定可信度。

四、科研應用

近期研究表明，Khib 修飾在肝臟、肌肉及腫瘤細胞中分布廣泛。例如，H3K9、H3K14、H4K8 等位點的高 Khib 修飾與能量代謝相關基因轉錄密切相關。通過結合質譜和功能注釋，科研人員可以明確 Khib 的作用網絡，從而為代謝疾病或腫瘤治療提供潛在靶點。

組蛋白 Khib 位點鑒定是一項系統性實驗設計，涵蓋樣本制備、蛋白酶解、修飾肽富集、質譜分析及數據處理等環節。通過優化各步驟，不僅可以獲得高覆蓋率的 Khib 位點數據，還能為后續生物學研究提供堅實基礎。在實際操作中，選擇有經驗的質譜平臺和專業服務團隊至關重要。百泰派克生物科技結合先進的 Orbitrap 質譜系統、特異性 Khib 抗體以及優化的富集和數據分析流程，能夠為科研團隊提供高靈敏度、高可靠性的組蛋白 Khib 位點鑒定服務，幫助研究者快速獲得可重復、可定量的蛋白組學數據。

百泰派克生物科技特色項目

一、蛋白測序

百泰派克生物科技使用Thermo公司新推出的Obitrap Fusion Lumos質譜儀及島津公司埃德曼降解測序系統對蛋白質序列進行分析，提供基于質譜的蛋白測序分析服務，包括對蛋白質的氨基酸組成分析，N端測序，C端測序和全序列分析，以及基于埃德曼降解的蛋白質N端序列分析服務。對于未知理論序列的蛋白質，提供基于從頭測序法的蛋白質從頭測序服務，對蛋白序列進行分析。

※服務優勢：

1.采用目前世界上先進的質譜儀器 Obitrap Fusion Lumos;

2.可實現對所測定靶蛋白序列 100% 的覆蓋;

3.可測定蛋白N端多達 70個氨基酸序列;

4.可測定多種形式的樣品: 蛋白溶液、PVDF 蛋白條帶;

5.樣品用量低: 蛋白樣品僅需 5-10ug，即可完成檢測;

6.測序不受N端封閉，PEC和和糖基化等N端修飾的影響。

二、蛋白質組學

百泰派克生物科技采用Thermo Fisher的Orbitrap Fusion Lumos質譜平臺結合Nano-LC，提供定量蛋白質組學、靶向蛋白質組學、多肽組學、翻譯后修飾蛋白組學等多種蛋白質組學分析服務。此外，百泰派克生物科技新推出基于timsTOF Pro的4D蛋白質組學服務，助力微量樣本蛋白組學、大樣本群醫學及高通量修飾組學等研究工作。

※服務優勢：

1 .高通量定量蛋白分析:多對照組大規模實驗分析，發現新的生物標記物;

2.體內體外多種蛋白質標記方法，適用于分析組織、細胞、血液等多種樣品;

3.質譜分析靈敏度高，實驗結果重復度高;

4.可檢測較低豐度蛋白，線性范圍廣;

5.專業生物信息學分析，分析更系統準確。

三、單細胞質譜流式技術分析

百泰派克生物科技采用Fluidigm質譜流式系統進行單細胞質譜流式技術分析，采用金屬元素標記物（通常是金屬元素標記的特異抗體）標記細胞表面和內部的分子，然后用流式細胞原理分離單個細胞，再用電感耦合等離子體質譜（ICP-MS）分析單個細胞的原子質量譜，最后將原子質量譜數據轉換為細胞表面和內部的信號分子表達量。

※服務優勢：

1.技術先進，填補技術空白

采用金屬標記抗體技術，避免了傳統流式熒光通道少且易相互影響的問題。可在單細胞層面上對多種指標同時進行表征，百泰派克生物科技可做到同時檢測51個目標蛋白。

2.分析數量大，成本較低

單細胞RNAseq受成本等因素限制，所有樣本細胞匯總的分析數目一般在2x10^4個左右，而流式質譜技術一次（單樣本）就可分析至少10^5的細胞，實現了數量級的提高，且成本不高于單細胞RNAseq。

3.應用前景大

①流式質譜結果可以給出細胞亞群的變化，在臨床診斷、疾病機制研究等方面具有極大的研究前景；

②將金屬標簽技術與其他技術結合會有新應用方向。除常規蛋白外，質譜流式細胞技術還可用于蛋白翻譯后修飾；

③可檢測細胞存活率、細胞大小、mRNA轉錄子表達量、DNA合成速率以及蛋白酶活性等。

四、基于高精度質譜的免疫多肽組學分析及新抗原發現

百泰派克生物科技的基于高精度質譜的免疫多肽組學分析及新抗原發現一站式解決方案包括我們專有的、高度敏感的免疫肽富集和鑒定方案。我們能夠幫助您實現10,000個以上I型多肽和10,000個以上II型多肽的鑒定和識別。通過我們優化的高通量免疫多肽組學分析平臺進行免疫肽組學分析，可從最小的樣品材料中進行可重復的識別和定量。該服務可以應用于大規模的研究，旨在助力科研工作者尋找癌癥、免疫疾病及傳染病的解決方案，深入挖掘未知的靶標。

五、生物藥物表征

百泰派克基于高分辨率質譜技術，MALDI TOF，高效色譜分離技術，提供一系列完善的生物藥物分析方案，從蛋白質、多肽、抗體、疫苗等生物制品的氨基酸組成和一級結構分析，到產品變異性和純度分析。旨在提供優質生物藥物分析服務，幫助生物醫藥生產商提高生物藥物品質。

百泰派克生物科技七大檢測平臺

百泰派克生物科技-生物制品表征，生物質譜多組學優質服務商

北京百泰派克生物科技有限公司致力于為生物/制藥和醫療器械行業提供質量控制檢測和項目驗證等專業服務。公司實驗室遵循NMPA、ICH、FDA和EMA等的法規和指導原則，通過CNAS/ISO9001雙重質量體系認證，建立了完備的質量體系，數據冷熱/異地備份，設備定期計量/期間核查，軟件審計追蹤，為客戶提供一體化解決方案和技術服務，支持新藥研發、藥物申報注冊和生產放行。

1.公司采用ISO9001質量控制體系，專業提供以質譜為基礎的CRO檢測分析服務；

2.獲國家CNAS實驗室認可，為客戶提供符合全球藥政法規的藥物質量研究服務；

3.業務范圍覆蓋蛋白質組學、多肽組學、代謝組學、生物藥物表征、單細胞分析、單細胞質譜流式、生信云分析以及多組學生物質譜整合分析等；

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