蛋白質糖基化是目前已知的zui為復雜的翻譯后修飾之一，與癌癥的發生密切相關，目前已知的診斷標志物都是糖基化蛋白質。然而，由于糖基化位點存在微觀不均一性，傳統的基于糖肽的定量方法不能準確的反映生物樣品中糖基化蛋白的表達水平。

在這篇文章中，研究人員發展了新型的基于非糖肽的定量蛋白質組學技術，較好地解決了高通量糖基化蛋白定量中的準確性和可靠性問題，并將這一方法運用于肝癌臨床診斷差異表達定量蛋白質組學分析中，發現了一系列在肝癌血清中異常表達的糖基化蛋白，采用傳統的基于抗體的ELISA方法對其中的3個糖蛋白質進行大樣本量（50-100個臨床樣品）的驗證，進一步證明了所發展的方法對糖蛋白質組學定量分析的可靠性。這一方法的發展不僅為疾病蛋白質組學的研究提供了新的技術途徑，而且也篩選出一系列可供臨床驗證的差異糖基化蛋白質。

除此之外，近期來自斯坦福大學醫學院等處的研究人員還利用一種高精度蛋白質組學，識別出了與Jourbert綜合癥（Joubert syndrome, JS）等疾病相關的基因。這一發現增加了人們對JS這種病的進一步認識和了解。這種基因的發現讓研究人員進一步了解大腦、視網膜和腎臟的發育，更好地了解正常和異常的大腦并zui終找到治療相關疾病的有效方法。

注：

無標記定量蛋白質組學技術

目前，蛋白質組研究的實驗技術流程一般為樣品（蛋白混合物） 經二維凝膠電泳，染色，膠上蛋白酶切，進入質譜鑒定；或樣品（蛋白混合物） 直接經酶切，色譜分離，進入質譜進行鑒定。在二維凝膠電泳的實驗中，可以通過比較染色后的2 張2DE-gel 圖像中蛋白點的光密度值進行差異定量，或比較同種蛋白經同位素標記和未經標記的串聯質譜峰面積進行差異定量。 但這2 種常用技術由于在樣品處理上費時費力，不利于大規模的蛋白質組定量。因此，興起了無標記的質譜定量方法，這種方法只需分析大規模鑒定蛋白時所產生的質譜數據， 用蛋白相應肽段的質譜數據進行定量。

非標記定量技術在定量蛋白質組學研究中受到了眾多科學工作者的推崇。目前，已經有一系列配套的非標記定量分析軟件，其中包括的GE公司開發的DeCyder MSTM商業化軟件，實踐證明其具有很好的定量準確性和可信性。