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马克斯·普朗克生物化学研究所 （Max Planck Institute of Biochemistry） 的Jürgen Cox教授 该研究小组致力于利用来自基于质谱技术（MS）的蛋白质组学研究和高通量测序技术（NGS）所产生的大数据，通过计算统计分析和计算机建模，来实现识别生物分子的相互作用并破译其生理功能。
通过和Matthias Mann教授领导的研究部门合作，Cox团队开发出了MaxQuant软件 ——一种用于蛋白质组学定量分析软件工具，可用于分析MS所产生的数据。凭借着严谨而强大的功能，以及对众多平台的广泛支持性， MaxQuant业已成为蛋白质组学研究中最常用的搜库软件平台之一 。 其集成的MaxLFQ定量模块和match between runs功能，使得其在label-free定量方面的表现尤其突出。
2019年5月27日，Jurgen Cox研究组在预印本网站 bioRxiv 上公布了其最新进展， 详细阐述了 MaxQuant对4D特征匹配的支持和由此展现出的定量能力的大幅提升 （查看详细解读 。Technology Networks的专访 ，向我们介绍了他所开发软件的更多信息，以及4D蛋白质组学工作流程如何增强临床蛋白质组学的详细内容。
什么是4D蛋白质组学，它如何帮助我们理解蛋白质在临床疾病中发挥的作用？ Jürgen Cox ： 4D蛋白质组学是一种蛋白质组学检测的新方法，该方法由当前最新研发的质谱检测技术（例如布鲁克的timsTOF Pro技术）以及改进的蛋白质组学分析软件（如我们在实验室中开发的MaxQuant）共同支撑。 其中离子淌度技术是必不可少的关键技术，它与常规LC-MS/MS蛋白质组学工作流程结合，它将原始三维数据（质荷比、保留时间和信号强度）增加到了四个维度。
为什么采用基于TIMS和PASEF的4D蛋白质组学方法而不是标准3D方法来研究蛋白质？它有什么优势？ Jürgen Cox ：4D蛋白质组学方法有很多优势。基本的TOF技术可高速产生多碎片谱图，然后将其用于肽段的定性分析，它允许深度扫描额外维度信息；额外的维度可以更好地分离原始数据中肽段的特征信息；碰撞截面信息则增加了用于肽段定性分析的其他分子特征。
在进行蛋白质组学研究时，为什么选择在实验室中采用多学科研究方法？ 其中存在什么挑战？ Jürgen Cox ：我们需要大量来自不同背景的专业知识，仅依靠软件和算法开发等前沿技术不足以为我们的团队服务。此外，我们还需要统计和机器改进能力方面的知识，包括深度学习，以及对质谱内部工作原理的理解。最后，为了能够将数据转化为生物医学研究，我们必须学习有关生物学过程方面的知识。
您开发了MaxQuant软件，您将其称为“正在进行的工作”就是“正在不断扩展和改进，以满足生物过程的复杂性工作”。 那么，研究中的最新进展是什么？下一步计划是什么？ Jürgen Cox ：最近的一项改进是借助深度学习算法在预测串联质谱频谱方面取得了突破。我们可以从序列中精确地预测碎裂图谱，它为分析蛋白质DIA数据开辟了新的方向，同时也提高了鸟枪蛋白质组学工作流程的覆盖率。
在开发适用于临床环境的蛋白质组学和计算方法的软件时，需要哪些关键功能？ 开发此类软件存在哪些挑战？ Jürgen Cox ：分析临床样品（尤其是血浆蛋白质）的主要挑战之一是样品中所含蛋白质浓度的高动态范围。当前，分析仪器和软件的灵敏度正在不断提高。对于DDA和DIA数据分析而言，软件开发面临的特殊挑战是如何将定量分析的准确性和灵敏度提高到极限。而且，由于临床数据分析对人类健康有直接影响，因此必须特别注意数据分析结果的可靠性。1.Nikita Prianichnikov, et al., 2019, MaxQuant software for ion mobility enhanced shotgun Proteomics. BioRxiv. 2.https://www.technologynetworks.com/
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