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从看见蛋白，到读懂作物 | 质谱技术如何推动植物蛋白质组学与多组学研究？

发布时间：2026/8/21 8:30:56关注度：118

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范自全

炎炎盛夏，烈日当空，林间蝉鸣阵阵。持续高温炙烤之下，枝叶蔫垂萎靡，静待转机。一场阵雨倏忽而至，燥热尽数消散，草木叶片重归鲜亮翠绿，仿佛从倦怠之中缓缓苏醒。

大自然这些直观的表象变化背后，藏着大量肉眼无法捕捉的微观运行规律。当外界环境骤然波动，植物与环境的每一次互动，都依托着一套精密且快速的内部调控体系。在环境胁迫发生后的数秒至数分钟内，植物可通过蛋白磷酸化和蛋白复合物重组启动早期信号；随后，糖类、氨基酸、黄酮和脂质等代谢网络逐步发生调整，推动植物从正常生长状态转向逆境适应状态。

在过去的植物研究体系中，受限于检测技术的灵敏度与通量，研究者往往只能从单一维度观察植物的逆境响应，捕捉局部的分子变化，较难将不同层次的数据串联起来，也难以完整解释植物从感知胁迫到形成表型的连续调控过程。

图｜植物蛋白质组学主要研究方向。来源：Navigating the Landscape of Plant Proteomics（JIPB, 2025）（点击查看大图）

如今，随着高通量DIA全景扫描、高灵敏度质谱、翻译后修饰富集、蛋白互作分析以及单细胞样品处理等技术快速发展，植物逆境研究正在由碎片化观测走向多层次、动态化解析。通过系统考察蛋白质丰度、修饰状态、相互作用网络及其时序变化，并与转录组、代谢组和单细胞分析相结合，蛋白质组学正在为揭示植物生命活动的分子机制提供更完整的证据。

蛋白质组与多组学整合：从“看不见”到“看见”

蛋白组学、转录组学、代谢组学等每一个组学技术均是植物科研最基础、应用最广泛的研究切入点，能够解答诸多核心科研问题：逆境胁迫下哪些蛋白/代谢物丰度发生显著改变？基因突变为何会引发特定植株表型？不同作物品种的性状差异对应哪些核心通路？哪些关键蛋白可作为分子育种靶点等等？

研究案例｜盐生大麦：9032个蛋白精细勾勒动态耐盐时间轴

过往植物耐盐机制研究多停留在“处理组 vs 对照组”的静态比对，难以捕捉胁迫过程中逐步变化的调控规律。2026年发表于 Journal of Proteomics 的研究，以耐盐野生大麦 Hordeum marinum 为材料，整合Orbitrap Astral-DIA蛋白质组学与转录组学，系统分析大麦根系在盐胁迫下的动态应答。研究设置300 mM NaCl处理，并在第2天和第7天两个时间点取样，最终定量覆盖9032个蛋白；其中，早期有1875个蛋白显著变化，后期有2052个蛋白受到调控，从而描绘了耐盐响应的阶段性变化。

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多组学联合分析显示，盐生大麦的耐盐性并非依赖单一基因或单一通路，而是通过多条功能通路协同并分阶段调控。随着胁迫持续，离子稳态、氧化还原防御和能量代谢等核心过程依次发生变化，共同支持植株适应高盐环境。

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从9032个蛋白的大规模定量，到早、晚胁迫阶段响应网络的区分，质谱技术使植物耐盐过程中原本难以观察的分子变化更加清晰，并为抗逆机理研究、候选功能基因筛选和作物耐盐育种提供多组学数据支持。

修饰蛋白质组：捕捉信号启动的“第一瞬间”

植物感知环境、启动应激信号的速度，远比蛋白丰度变化更快。蛋白表达量的上调或下调通常需要数十分钟乃至数小时，依赖基因转录、翻译的完整流程；而磷酸化、泛素化、乙酰化、氧化还原修饰等翻译后修饰，可在数秒至数分钟内快速可逆切换，是植物最早期、最灵敏的分子开关。

研究案例1｜稻瘟病菌互作研究：区分蛋白丰度与修饰的双重调控

研究人员依托Orbitrap Astral平台，对水稻重要病原真菌 Magnaporthe oryzae 开展全局蛋白质组与磷酸化蛋白质组联合分析，鉴定到6799个蛋白和15682个磷酸化位点，相关成果于2026年发表于《Scientific Reports》。

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研究将MoPah1（磷脂酸磷酸酶）缺失引起的蛋白丰度与磷酸化变化，与脂质代谢、细胞自噬、真菌致病性及Pmk1 MAPK信号网络联系起来，为理解该蛋白参与病原调控提供了候选分子线索。

研究案例2｜拟南芥泛素化组：构建近2万个修饰位点全景资源库

随着质谱检测深度与修饰富集技术持续发展，植物翻译后修饰研究已由单一胁迫、单一时间点的机制探索，逐步拓展到跨组织、大规模修饰图谱和资源库构建。2024年底在线发表于《The Plant Cell》的一项研究，为拟南芥泛素化组及转录因子稳定性研究提供了系统性数据资源。

该研究采用抗K-ε-GG抗体富集与TMT多重定量，对拟南芥根、幼苗和莲座叶等组织开展系统性泛素化分析，获得了近2万个泛素化赖氨酸位点，覆盖数千个修饰蛋白。相关蛋白涉及激素信号、生物防御、蛋白稳态和物质代谢等重要过程，同时为研究转录因子的稳定性调控提供了数据基础。

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这一成果表明，植物修饰组学正在由小规模、单一条件的实验，逐步转向跨组织、大样本和全景化的修饰资源构建，为后续研究植物生长发育、逆境应答和分子调控机制提供更丰富的数据基础。

蛋白互作与邻近网络：从差异蛋白迈向分子协作机制

差异蛋白分析可以告诉我们“谁变了”，修饰组学可以提示“信号开关何时发生变化”，但这些信息仍不足以回答蛋白如何协同工作、与哪些伙伴共同调控生命过程。因此，解析蛋白互作与邻近网络，是植物组学从现象观察走向机制研究的重要一步。

常用技术包括亲和纯化质谱（AP-MS）、邻近标记技术和交联质谱（XL-MS）。AP-MS主要用于筛选在裂解和纯化过程中仍能稳定共纯化的复合物成员；TurboID用于记录活细胞内目标蛋白或特定区域附近的邻近蛋白；XL-MS则可提供残基层面的空间距离约束，辅助分析蛋白复合物的结合界面与组装方式。三类技术观察的层次不同，可形成互补证据。

研究案例｜TurboID：捕捉转瞬即逝的弱互作与瞬时互作

邻近标记技术依托生物素连接酶的原位标记特性，可在活细胞内对目标蛋白周围纳米尺度的邻近蛋白完成共价生物素标记，捕获传统纯化流程中极易解离的弱互作、瞬时互作分子。

2026年发表于《Nature Plants》的一项研究，将dCas9与TurboID融合，建立了CSPL标记体系，使邻近标记的对象从蛋白周围进一步拓展到特定基因位点。该体系利用dCas9识别目标DNA序列，再由TurboID对启动子区域附近的蛋白进行原位标记和富集，适合筛选丰度较低或结合时间较短的候选转录调控因子。

研究团队在拟南芥、甘蓝和水稻中验证了该体系，并以PIF4启动子为对象，鉴定出多种已知及新的候选结合蛋白。富集后的邻近蛋白采用Orbitrap质谱进行鉴定与分析，展示了邻近标记联合高分辨质谱在植物转录调控网络研究中的应用价值。

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单细胞与空间蛋白质组：突破组织平均，捕捉细胞特异性机制

传统植物蛋白质组常采用混合组织样本，只能获得多种细胞的平均表达信息。然而，保卫细胞、分生组织细胞和生殖细胞等具有高度分化的功能，组织平均值可能掩盖关键细胞类型的特异性变化。随着质谱灵敏度提升，单细胞与空间蛋白质组学成为新的研究前沿。研究人员结合nanoPOTS微量样品前处理平台与FAIMS技术，对拟南芥叶肉原生质体开展无标记单细胞蛋白质组分析，共检测正常供水和不同程度水分亏缺条件下的117个单细胞。在这些用于胁迫研究的细胞中，平均每个细胞鉴定2873个蛋白；方法性能测试中，单个原生质体平均可鉴定约3000个蛋白。

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结果显示，拟南芥叶肉细胞的蛋白质组响应具有明显的胁迫强度依赖性：较轻的水分亏缺主要引起有限的蛋白变化，而严重水分亏缺则导致更广泛的蛋白质组重塑。这说明单细胞蛋白质组能够揭示组织平均值难以反映的细胞差异。

蛋白质结构解析：从分子功能到空间构象机制

传统蛋白质结构解析长期依赖X射线晶体衍射和冷冻电镜（cryo-EM），两者是获得高分辨静态结构的经典手段。交联质谱（XL-MS）、氢氘交换质谱（HDX-MS）、Native MS和top-down MS等技术，则可提供亚基组成、化学计量、动态构象及残基层面空间约束，成为结构生物学的重要补充。

研究案例｜Orbitrap高分辨结构质谱解析植物Rubisco复合体结构异质性

2026年发表于《PNAS》的一项植物结构研究，结合Native MS，top- down技术与冷冻电镜，解析拟南芥原生Rubisco复合物中小亚基亚型的混合组装现象。研究的蛋白质组鉴定部分采用Orbitrap Eclipse Tribrid平台，并揭示了植物Rubisco复合物存在亚基组成与结构异质性。

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研究区分了相对均一的亚型组装体和由不同小亚基亚型共同组成的混合组装体。不同小亚基组合会改变复合物界面的相互作用，并可能影响复合体稳定性及对环境变化的适应。该结果从结构层面为理解植物Rubisco的组成多样性和光合可塑性提供了证据。

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该研究显示，质谱能够直接分析原生状态下具有组成异质性的蛋白复合物，并与冷冻电镜形成互补，从而帮助识别不同亚基亚型及其组装方式。作为2026年新发布的结构质谱平台，Orbitrap Tribrid Apex进一步提供宽质量范围、DMT电荷直接检测技术、PTCR以及多种碰撞、IR解离能力，可服务于完整蛋白、蛋白复合物、top-down MS及其他结构质谱研究。

结语｜植物组学正在从“看见变化”走向“解释性状”

当前，植物组学研究的评价正在逐步转变：研究价值不再只是蛋白质、修饰位点或代谢物的鉴定数量，而更关注能否稳定捕获低丰度调控因子、解析信号时序和蛋白质组装界面，并建立分子变化与表型之间的关联，进而筛选可用于作物改良的候选靶点。

以Orbitrap Astral、Astral Zoom和Orbitrap Tribrid Apex等为代表的新一代质谱平台，可支持常规定量、翻译后修饰、蛋白质互作、单细胞蛋白质组及蛋白结构解析等研究方向，有助于缓解植物样本背景复杂、低丰度信号难检测、动态机制难解析和微量样本分析受限等问题。结合转录组、代谢组和脂质组等策略，可进一步串联“分子调控—结构重塑—功能改变—表型形成”的研究路径。

总体而言，高端质谱技术正在推动植物逆境与发育研究由数据筛选和静态描述，逐步走向更高精度、更强时间分辨率和更深入的结构与功能解析，为理解植物复杂应答机制和挖掘作物改良候选靶点提供技术支持。

参考文献：

1. Wang P, et al. Navigating the landscape of plant proteomics[J]. Journal of Integrative Plant Biology, 2025. https://doi.org/10.1111/jipb.13841

2. Heil LR, Damoc E, Arrey TN, et al. Integrative Astral-DIA proteomics and transcriptomics reveal candidate salt-tolerance genes in the halophyte Hordeum marinum[J]. Journal of Proteomics, 2026.

3. Zhang XX, et al. Orbitrap Astral-based proteome and phosphoproteome analysis identifies candidate proteins associated with the phosphatidate phosphatase MoPah1 in Magnaporthe oryzae[J]. Scientific Reports, 2026.

4. Mergner J, Frejno M, List M, et al. Quantitative proteomics reveals extensive lysine ubiquitination and transcription factor stability states in Arabidopsis[J]. The Plant Cell, 2024.

5. Stewart HI, Grinfeld D, Giannakopulos A, et al. Affinity Purification Mass Spectrometry on the Orbitrap-Astral Mass Spectrometer Enables High-Throughput Protein-Protein Interaction Mapping[J]. Journal of Proteome Research, 2025.

6. Bubis JA, Arrey TN, Damoc E, et al. Breaking barriers in crosslinking mass spectrometry with enhanced throughput and sensitivity using Orbitrap Astral[J]. Nature Communications, 2025. https://doi.org/10.1038/s41467-025-64844-7

7. Fulcher JM, Dawar P, Balasubramanian VK, et al. Single-cell proteomics of Arabidopsis leaf mesophyll reveals dynamic protein responses to water-deficit stress[J]. Genome Biology, 2026. https://doi.org/10.1186/s13059-025-03919-6

8. McWhite CD, Papoulas O, Drew K, et al. Small subunit isoform diversity underlies structural heterogeneity in native plant Rubisco[J]. Proceedings of the National Academy of Sciences, 2026. https://doi.org/10.1073/pnas.2519949123

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