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2015年1月27日，上海——科学服务领域的世界领导者赛默飞世尔科技（以下简称“赛默飞”）独家赞助的“2015 年CNHUPO 生物质谱高级研讨会” 于2015年1 月20 日和22日分别在上海、北京举办，本届研讨会以“蛋白质定量”为主题的，参会人数高达700人，是蛋白质组学(Proteomics)领域开年第一场科学思想的饕餮盛宴，杨芃原教授、钱小红教授、Dr. Mike MacCoss (华盛顿大学) 、Dr. Robert Everley (哈佛医学院Steve Gygi实验室) 、刘斯奇教授、曾嵘教授、邓海腾教授、纪建国教授等国内外知名蛋白质组学(Proteomics)研究人员出席了此次会议。
会议的首个报告来自于华盛顿大学的Dr. Mike MacCoss，作为skyline软件研发团队的领导者，他在报告中介绍了采用skyline软件进行SRM和DIA定量的分析流程，同时介绍了multiplex和overlap两种新的DIA改进模式，可有效改善DIA定量实验的选择性。他表示该实验室所有DIA的数据都是在Q Exactive上完成的，他还展示了目前几种DIA方法在他所属实验室Q Exactive HF上的参数设置。
中科院北京基因组研究所刘斯奇教授介绍了他的研究 “利用定量蛋白质组学(Proteomics)研究mTOR相关的信号通路(Signaling Pathway)”。该研究使用定量蛋白质组学(Proteomics)方法（TMT），分析了野生型、knockdown的TSC1/2、TSC1/2+mTOR抑制剂三组样本中mTOR信号通路(Signaling Pathway)的变化，采用Orbitrap质谱平台进行TMT数据采集，获得与mTORC1相关的蛋白表达量变化信息，提示我们需要mRNA和蛋白质两个水平综合分析mTORC1 激活后的基因表达情况。
中科院生化所曾嵘教授带来了题为“单氨基酸变异的从头测序鉴定和定量”的大会报告。研究发现，肥胖/糖尿病是GWAS基因的单核苷酸突变导致的，在基因水平无变化，在蛋白总体表达量上也无变化，只与某些点突变的表达量相关。实验研究了野生型和SAP型与正常/糖尿病/肥胖/糖尿病+肥胖状态的相关性，结合Orbitrap的高质量精度和中科院计算所贺思敏教授组的pNovo软件，采用denovo方法针对SNP肽段的进行谱图解析，并通过合成肽段对该流程进行了方法学验证。此外，曾教授组使用TSQ Vantage进行了290例血浆样本中SNP的定量分析，找到了一些与T2D显著相关的一些SNP位点。
由Dr. Mike MacCoss代Stratos Bioscience的Christine Wu做的报告介绍了Chorus，它是一个质谱数据云储存、云分享与云计算系统。它的发展经历了以下三阶段。第一阶段，在2013年ASMS 发布后，可以查看不同质谱厂商的原始数据。在原始数据提交时可以看到仪器类型和操作者，也能对上传的原始数据进行评论。第二阶段，2014年ASMS后，Chrous增加了数据检索和查看数据鉴定结果的功能。Chrous目前支持Sequest数据库检索；第三阶段，预计2015年春季发布。Chrous将支持Mascot和Byoinc数据库检索，并对数据质量进行控制。另外，DIA数据处理也是该项目关注的重点，如能在云端实现DIA数据的处理，将大大提高DIA数据处理的速度。
清华大学邓海腾教授带来的是题为“结合定量蛋白质组学(Proteomics)和代谢组学破译细胞蛋白质稳态”的报告，该课题由汤海平博士完成，尚未发表。癌细胞中Hsp60高表达使抗氧化能力提升，该研究使用Q Exactive结合TMT定量方法研究Hsp60 knockdown和过表达两组样本，并同时进行蛋白质组和代谢组分析，发现与两个新陈代谢和能量代谢(energy metabolism)pathway相关。其中代谢组学部分与清华大学刘晓蕙教授组合作完成，采用Q Exactive，TSQ quantiva（MRM）进行相关代谢通路的研究。
中科院大连化学物理研究所张玉奎张丽华教授研究组的周愿博士的报告题目是“集成化蛋白质组定量分析方法”。周愿博士主要分享了三种该实验室开发的定量方法。一，基于质量亏损的二级碎片离子定量方法。该方法碎片离子相差5mDa，需要使用基于Orbitrap的超高分辨率质谱平台才能分开。该方法在LTQ Orbitrap Velos质谱平台上测试，定量准确性较好，98%的蛋白有定量信息，有4个数量级的动态范围。二，基于质量亏损的a1离子定量方法。基于质量亏损的二级碎片离子定量方法需要较高的分辨率，需要使用基于Orbitrap的超高分辨率质谱平台。该实验在 Q Exactive质谱平台上完成，二级分辨率设置为35K时，98%的肽段含有a1离子。基于a1离子的定量方法定量准确度较高，1:50的比值下依然能得到较准确的比值。三，基于质量亏损的SILAC定量方法。pSILAC定量方法是使用两种质量相差36mDa的赖氨酸进行标记，y离子进行定量。pSILAC定量方法准确度和精确度较好，97%的蛋白有定量信息。
