翻译后修饰 (PTM) 是在各种生物体内时间和空间上调节蛋白质功能的关键分子机制。由于大多数PTM是动态调节的，因此量化不同状态下的PTM对于理解生物学过程和疾病发生至关重要。

今天小编给大家推荐一个超级实用的翻译后修饰数据库qPTM(http://qptm.omicsbio.info)，由中山大学肿瘤防治中心刘泽先教授团队收集并整合了4种模式生物的6种翻译后修饰类型，包括磷酸化、乙酰化、糖基化、甲基化、SUMO化以及泛素化。为您的蛋白翻译后修饰研究添砖加瓦，赶紧跟着小编来看一看吧~

 

01 数据收集与数据库建设

通过检索与PTM蛋白质组学相关的关键词对在PubMed上已发表的文献进行文本挖掘，所有匹配的文献还会进一步手动过滤，基于模式生物中修饰组学研究的高覆盖率，将人、小鼠、大鼠和酵母的6种PTM定量数据集纳入qPTM数据库。当前的版本已收集了40 728种蛋白质的660 030个PTM位点的11 482 553个定量结果。此外作者还使用各种外部数据库包括 UniProt、ExPaSy、dbPAF、PLMD、PTMD和DrugBank对定量PTM位点进行了注释。

02 如何检索目的蛋白的翻译后修饰

进入主页后输入目的蛋白相关信息，从All organisms下拉菜单中选择对应物种，在Any Field的下拉菜单中选择基因名或蛋白名等，在All modifications下拉菜单中可以选择不同的修饰类型。 以ARPE-19检索结果为例，选择所有物种，所有修饰类型，显示得到12128个条目。还可以按照样品条件Condition，样品名称Sample，修饰类型Modification进一步筛选，得到的结果从左至右依次为：蛋白UniProt号，基因名，修饰发生的位点，修饰类型，肽段序列，样品名字，样品条件，两种样本条件下修饰比较比值的log2值，P 值以及位点可靠性评分（图3A）。通过点击每条结果“+”号查看详细信息，有关实验（图3B）包括参考文献、实验条件、样品类型等；其中还增加了时间过程和浓度梯度条件下定量结果的可视化趋势线（图3F），研究人员可以更多地关注定量趋势的动态变化而不是单个的时间点或浓度；UniProt数据库中蛋白相关信息（图3C）；由DrugBank注释的激酶抑制剂显示在“潜在的激酶和抑制剂”(图3D)；部分蛋白序列和结构特性在“序列和结构”被可视化（图3E），将鼠标停在某一个位点，便会显示该位点相关信息和修饰信息。

图3：ARPE-19检索结果

03 页面浏览及高级检索功能

 为了帮助用户快速找到感兴趣的PTM动态数据，点击Browse浏览，可以首先选择一个感兴趣的物种，首先是三种浏览选项包括基因、条件和样本的可视化的PTM条形图摘要（图4A），通过单击浏览选项列表中的一个选项，还可以根据Gene，Condition和Sample的首字母进行筛选和查找（图4B、C、D）。

图4：页面浏览及高级检索功能

 

此外，Search搜索页面提供了高级搜索功能（图4E），可以通过不同的指定区域提交多达10个关键词并用“和”、“或”和“不”三种选项相结合，大大缩小了搜索结果范围，可以更迅速且准确地查询PTM数据。qPTM数据库可以作为一个系统地、便捷地访问蛋白翻译后修饰的数据平台。而且qPTM数据库将定期跟踪定量动态PTM的进展并进行更新。所以如果您已经锁定了相关目标信息，不妨用qPTM看看都会有哪些修饰发生，为您的科研提供新的思路~