2021年7月16日，美国普渡大学Daniel B. Szymanski团队在The Plant Cell杂志发表了题为A co-fractionation mass spectrometry-based prediction of protein complex assemblies in the developing rice aleurone-subaleurone 的研究论文。本研究使用共分级分离质谱技术 (co-fractionation MS，CF-MS)流程预测了存在于水稻种子发育早期的细胞质蛋白质复合物的组成。

多蛋白复合物执行和协调多种细胞过程，如细胞器生物发生、囊泡运输、细胞信号传导和代谢。关于它们的组成和定位的知识能够为细胞稳态和系统性控制机制的提供有用线索。这对于异养水稻胚乳和糊粉层-亚糊粉层 (aleurone-subaleurone) 组织具有重要的生物学意义和实际意义，因为这些是种子维生素和能量的主要来源。数十种蛋白质复合物与种子蛋白质、脂质、维生素和矿物质的合成、运输和储存有关。控制 RNA 转运的蛋白质复合体中的突变会导致胚乳异常，出现萎缩和粉状表型，从而显着降低种子产量和质量。本研究的目的是使用共分级分离质谱技术 (co-fractionation MS，CF-MS) 广泛预测发育中的水稻种子的糊粉层-亚糊粉层中的蛋白质复合物组成。在对生物重复进行正交色谱 (orthogonal chromatographic) 分离后，对数千个蛋白质洗脱谱进行基于距离的聚类，以实现大规模多聚化状态测量和蛋白质复合物预测。所预测的复合物具有不同功能类别的预测功能，包括可能影响种子质量的新型异聚RNA结合蛋白复合物。

The CF-MS pipeline, composed of SEC and IEX separations, used to predict protein complex composition in the rice seed aleurone-subaleurone layers.

​综上，这种有效且广泛的蛋白质组学，为水稻种子发育早期的系统级别翻译后调控提供了有用的线索。

原文链接： https://academic.oup.com/plcell/advance-article/doi/10.1093/plcell/koab182/6322962