2025年10月14日下午，聚焦于微生物蛋白質組學領域的專題分會場在廣州白云國際會議中心107會議室正式拉開帷幕。會議由王恒樑、馬慶偉、劉小云、李樂園四位教授召集，現場由劉小云、Paola Roncada教授主持。來自意大利卡坦扎羅“大希臘”大學、比利時根特大學、復旦大學、西湖大學、國家蛋白質科學中心·北京、北京大學等國內外知名科研機構的多位學者齊聚一堂，圍繞微生物蛋白質組學的關鍵技術挑戰、高效數據分析工具及其在全球健康領域的應用等議題展開了深入交流與探討。
分會報告
Prof. Paola Roncada
University “Magna Gr?cia” of Catanzaro, Italy
The study of Microbiome in the Era of Global Health
Paola Roncada教授以“One Health”理念為核心，強調人類、動物和生態環境健康同屬“One Health”。她在報告中重點探討了宏蛋白質組學技術在追蹤抗微生物耐藥性、解析人畜共患病原體傳播動態、評估環境微生物組與生態系統健康等方面的應用，同時就多組學整合的研究價值、當前面臨的機遇與挑戰及相關項目進展進行了深入剖析，充分彰顯了宏蛋白質組學在推動“One Health”實施中的關鍵作用，為全球健康領域的相關研究與實踐提供了重要參考。
專家采訪
問題一：您認為本次會議有哪些亮點或新趨勢？
Paola Roncada教授：在全程參與的會議中，我不僅獲取了豐富信息，更見證了眾多年輕科學家為推動蛋白質組學研究應用所付出的努力。但相較于基因組學研究，蛋白質組學的競爭力仍顯不足。因此，我特別期望在π-HuB的支持下，填補蛋白質組學與基因領域的差距，畢竟目前蛋白質組學的普及程度遠不及基因組學。
問題二：在全球公共衛生領域，未來幾年內您認為宏蛋白質組學可能實現哪些突破性進展？
Paola Roncada教授：誠如我在匯報討論中所說，應對全球范圍內不斷加劇的抗生素耐藥性問題刻不容緩。據預測，2050年可能出現無有效抗生素可用于治療細菌性感染疾病的情況。在此背景下，宏蛋白質學展現出解決該問題的潛力，不僅能為疾病預防提供支持，其研究領域也具備進一步挖掘的價值。
Dr. Tim Van Den Bossche
Ghent University, Belgium
Improving Metaproteomics Data Analysis with the Ghent Metaproteomics Toolbox
Tim Van Den Bossche博士在報告中，先結合國際宏蛋白質組學倡議近期在《iMeta》發表的綜述文章（Van Den Bossche et at., iMeta, 4(3), e70031, 2025），梳理宏蛋白質組學分析中的常見問題與核心挑戰，再重點介紹團隊研發的三款數據處理工具：Unipept聚焦肽段與物種信息的精準映射，Peptonizer2000可提升物種或分類單元鑒定的準確性與置信度，PathwayPilot 則能將肽段或蛋白質的鑒定結果及豐度數據映射至代謝通路，并同步完成可視化分析，形成覆蓋“信息映射-鑒定優化-通路分析”的完整工具鏈。
專家采訪
問題一：對于非生物信息學背景的研究者，您的工具在易用性和學習成本上有哪些優化？
Tim Van Den Bossche博士：我們的工具以 “用戶為中心”，旨在降低生物信息學非專業用戶的學習門檻，同時提升分析結果的可讀性與可復現性。設計上采用分步操作流、標準化輸出格式及場景化示例數據，助力用戶無深厚編程或統計學背景也能完成完整分析流程。
可視化層面，工具將復雜分析圖形化，用可交互圖表呈現關鍵結果并支持探索功能；技術上遵循模塊化、可擴展原則，支持與下游工具對接，還提供命令行與圖形界面兩種使用路徑，適配不同用戶需求。
問題二：您對本次微生物組分會的整體印象如何？
Tim Van Den Bossche博士：在此次會議中，我真切地感受到了與會者們洋溢的熱情與深厚的專業素養。大家在報告和討論中展示了嚴謹的研究方法、扎實的數據支持以及敏銳的前沿視角，許多發言既富有洞見又具有啟發性。與此同時，交流氛圍非常友好，互動熱烈，令我受益良多。總的來說，我十分享受這次學術盛會，衷心感謝大家的分享與陪伴，期待未來有更多交流與合作的機會。
喬亮 教授
復旦大學
DIA Metaproteomics in Microbiome Research
喬亮教授的報告系統介紹了團隊在DIA宏蛋白質組分析方法開發與應用方面的最新進展。首先，介紹了如何構建結合DDA與DIA的結合譜圖庫及高豐度蛋白數據庫（HAPs-hyblibDIA），顯著提升了復雜微生物群樣本的鑒定深度和數據一致性。其次，通過標準菌群與糞便樣本驗證，比較了TMT、DDA和directDIA策略的定量性能。報告還介紹了基于深度學習的DeepDIA模型在光譜庫預測與DDA結果重評分中的應用。最后，以陰道宏蛋白質組為例，揭示了普雷沃氏菌屬（Prevotella）誘導宿主中性粒細胞的炎性細胞死亡方式（NETosis）及乳酸桿菌（Lactobacillus）的保護作用，展示了宏蛋白質組學在解析宿主-微生物互作機制及疾病研究中的巨大潛力。
專家采訪
問題一：您對本次微生物組分會的整體印象如何？
喬亮教授：總體來說，這次分會組織得非常好，學者陣容非常多元。第一位來自意大利的教授，報告內容偏向微生物在健康、食品等宏觀層面的作用，視野開闊；第二個報告來自根特大學的團隊，他們一直在該領域非常活躍，開發了多種重要的微生物宏蛋白質組學工具，他聯合國際專家發起的國際宏蛋白質組學倡議（Metaproteomics Initiative）對該領域的發展意義重大。此外，分會還兼顧了多位青年科學家的報告，內容非常精彩，充分體現了學術交流的深度和廣度。
問題二：您認為本次分會有哪些值得關注的亮點或新趨勢？
喬亮教授：這次最大的亮點是可以明顯感受到宏蛋白質組學研究正受到越來越多關注。新的方法學與算法不斷涌現，預示著宏蛋白質組學有望成為微生物組學發展的新熱點。當然，目前該領域仍處于相對早期階段，尤其在下游生物學驗證方面仍顯不足。這不僅是宏蛋白質組學的問題，也是整個微生物學的共性挑戰。但學界已形成共識：微生物群在人體健康與生態系統中具有關鍵作用。因此，未來應進一步加大資源投入，吸引更多學者共同推動這一領域的發展。
問題三：您認為DIA技術的成熟將如何推動微生物組研究？
喬亮教授：DIA技術相較DDA確實帶來了更高的覆蓋度與更好的定量精度。這使我們能夠識別更多蛋白，并獲得更可靠的定量信息，為下游的生物學挖掘奠定了基礎。例如，我們近期的一些研究正基于宏蛋白質組技術探索微生物與宿主之間的相互作用。DIA的高精度定量讓這些分析更具可信度。不過，這仍是一個逐步積累與成熟的過程。早期宏蛋白質組研究只能鑒定幾百個蛋白，而如今可以識別上萬種微生物蛋白，進步非常顯著。但總體來看，該領域仍具挑戰性：（1）與基因組相比，宏蛋白質組的覆蓋度仍偏低；（2）定量精度與傳統蛋白質組相比還有差距；（3）發現的潛在標志物仍缺乏成熟的驗證手段。因此，未來技術的穩定性與驗證體系的建立將是推動宏蛋白質組學更進一步的關鍵。
程凱 教授
Quadram Institute, UK
MetaPilot: A One-Stop Platform for Comprehensive Metaproteomics Data Analysis
程凱教授介紹了MetaPilot軟件，該軟件是一款快速、全面的一站式宏蛋白質組學分析軟件，兼容DDA和DIA兩種數據類型，集成多種搜庫引擎與下游分析流程。用戶可靈活選擇數據庫構建策略，基于不同數據庫和搜庫方法進行鑒定分析，并進一步開展物種與功能層面的解析。同時，MetaPilot支持針對特定分類單元或功能類別的深入研究，實現從數據處理到生物學解讀的全流程整合分析。
專家采訪
問題一：您如何評價本次大會的微生物組分會？
程凱教授：組織的很好，各位speaker的報告也是非常前沿的內容，也有豐富的提問和交流。
問題二：本次會議除了眾多教授和研究人員，也有不少學生參與，您對學生有什么想說的話嗎？
程凱教授：宏蛋白質組學是一個充滿機遇的前沿交叉領域，很多報告分享的都是尚未發表的最新成果。希望同學們能結合自身興趣，從這些前沿研究中找到啟發，確定自己的研究方向，為宏蛋白質組學的發展貢獻新的力量。
張瑤 副研究員
國家蛋白質科學中心（北京）
Precision Proteogenomics Unmasks Mycobacterium tuberculosis Species-Specific Dark Proteins and Novel Causal Diagnostic Biomarkers
張瑤博士在報告中指出，結核病仍是全球重大傳染病，而現有診斷標志物存在特異性不足等問題。研究綜合運用精準蛋白基因組學與比較基因組學等技術，系統篩選出新型結核分枝桿菌特異性分泌蛋白。其中，兩個新蛋白16.06 kDa和13.42 kDa可特異性識別結核分枝桿菌復合群，不僅在潛伏性和活動性結核病的鑒別診斷中表現優于傳統標志物，還能有效檢測低拷貝數的結核分枝桿菌感染臨床樣本，為結核病的早期精準診斷提供了新思路和新方案。
孫瑩瑩 博士
西湖大學
Population-Based Metaproteomics Reveals Functional Associations between Gut Microbiota and Phenotypes
孫瑩瑩博士基于廣州營養健康研究的千余人隊列，利用metaExpertPro平臺開展了人群宏蛋白質組研究。該研究成功鑒定了大量人體與微生物蛋白，系統揭示了宏蛋白質組數據與疾病表型間的密切關聯，并明確了與衰老相關的微生物分類群及其功能。研究精準識別出24種與II型糖尿病相關的菌種，同時驗證了埃氏巨球形菌經由產丁酸途徑發揮的降血糖作用。此項工作不僅繪制了詳盡的腸道微生物功能圖譜，也為未來開發基于腸道微生物的疾病干預策略提供了重要依據。
王路漫 博士
北京大學
A Practical Guide to Experimental Design and Power Analysis for Metaproteomics Studies
王路漫博士強調，宏蛋白質組學研究設計與分析需以明確科學問題為前提，在此基礎上再針對性選擇適配的數據分析方法。她重點介紹了與國家蛋白質科學中心?北京李樂園教授團隊合作的兩項工作。一是系統講解宏蛋白質組功能β多樣性方法PhyloFunc，該方法采用“系統發育-功能距離”加權模型，將微生物進化關系納入功能距離量化框架，能夠精準捕捉微生物群落功能補償效應，為解析宿主-菌群共進化機制及精準調控微生物功能穩態提供新思路。同時開發配套開源Python包，為該方法的應用提供了有力工具；二是提出一份針對宏蛋白質組實驗設計和功效分析的實用指南，該指南旨在提高實驗效能，解決研究中關鍵但常被忽視的樣本量估算問題，為構建嚴謹可靠的研究設計提供了指導方案。
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