SILAC
SILAC（英文：Stable Isotope Labeling by Amino Acids in Cell Culture），中文常译为 细胞培养条件下稳定同位素标记技术，是一种用于定量蛋白质组学（英文：Quantitative proteomics）的体内代谢标记策略。它通过在细胞培养基中添加稳定同位素标记的必需氨基酸（通常为重标记），使细胞在增殖过程中将标记氨基酸完全掺入新合成的蛋白质中，从而实现对不同细胞状态蛋白质表达变化的精准、高通量定量分析。
核心原理与流程
标记培养：准备两组（或更多）相同的细胞群体。
“轻”组：在含有天然同位素（¹²C, ¹⁴N）氨基酸的常规培养基中培养。
“重”组：在含有稳定同位素标记（如¹³C, ¹⁵N）的必需氨基酸（如赖氨酸和精氨酸）的“重”培养基中培养。
细胞通常需要传代培养至少5代以上，以确保标记氨基酸完全替代细胞蛋白质组中对应的天然氨基酸。
实验处理与混合：待标记完全后，对两组细胞施加不同的实验处理（如药物处理 vs. 对照， 激活 vs. 静息）。之后，将“轻”、“重”标记的细胞等量混合。混合发生在样品制备的最早期，这是SILAC高定量精度的关键。
样品制备与质谱分析：混合后的细胞被共同裂解、蛋白质提取、酶解（通常使用胰蛋白酶）。产生的肽段混合物通过液相色谱-串联质谱（英文：LC-MS/MS）进行分析。
质谱数据定量与鉴定：
MS1定量：在质谱的一级全扫描（MS1）中，来自同一肽段但携带“轻”、“重”标记的版本会在质谱图上呈现为一对峰，其质荷比相差几个道尔顿（取决于使用的标记），峰面积比直接反映了原始样品中该蛋白质的相对丰度比。
MS2鉴定：选择任一峰进行串联质谱碎裂，产生的碎片离子用于肽段序列鉴定。
数据分析：通过专业软件（如MaxQuant、Proteome Discoverer）自动提取“轻/重”肽段对的峰面积比，经归一化和统计检验，获得蛋白质的差异表达倍数和显著性。
表1：SILAC与传统定量方法的比较
| 特征 | SILAC | 非标记定量 | 体外化学标记（如TMT） |
|---|---|---|---|
| 标记策略 | 体内代谢标记 | 无标记 | 体外化学标记 |
| 标记阶段 | 蛋白质合成时（最早） | 无 | 蛋白质酶解后（较晚） |
| 混合时机 | 细胞裂解前（最早） | 无法混合 | LC进样前 |
| 定量精度 | 极高（技术变异最小化） | 中等 | 高，但可能存在“报告离子压缩” |
| 通量 | 通常2-3重（最多可达5重） | 理论上无限，但需严格控制批次 | 很高（如TMTpro 18重） |
| 适用样本 | 仅限于可培养的细胞 | 任何样本 | 任何样本 |
主要优势与特点
卓越的定量准确性：早期标记和早期混合最大程度减少了样品处理过程中的技术变异，被认为是“金标准”级别的定量策略。
内在归一化：由于样品被提前等量混合，后续所有步骤（裂解、酶解、分离、离子化）的差异对两个样品的影响是均等的，这提供了完美的内参。
简化数据分析：在MS1层面直接定量，避免了体外标记技术中复杂的报告离子校正问题。
可用于动态过程研究：如通过“脉冲SILAC”技术研究蛋白质的合成与降解速率。
类型与扩展
双重SILAC：最经典的“轻” vs. “重”两通道比较。
三重SILAC：引入第三种同位素标记（如“中”重），可同时比较三种条件（如对照、处理A、处理B）。
超重SILAC：结合¹³C和¹⁵N产生更多种标记组合，理论上可进行更多重比较。
脉冲SILAC：短期用“重”培养基替换“轻”培养基，追踪新合成蛋白质的动态。
SILAC与其它技术联用：
与翻译后修饰富集联用：进行磷酸化、乙酰化等修饰组学的精确定量。
与亚细胞分馏联用：分析不同细胞器蛋白质组的变化。
与相互作用组学联用：用于亲和纯化-质谱联用技术（英文：AP-MS）的背景扣除和特异性互作鉴定。
局限性与挑战
样本限制：主要局限于可在无标记氨基酸培养基中培养的细胞系。不适用于原代细胞、组织样本、体液等。
标记成本：稳定同位素标记的氨基酸价格昂贵，尤其在大规模培养时。
完全标记要求：需要足够的细胞分裂代数以确保标记完全，不适用于增殖缓慢或不分裂的细胞。
通量限制：虽然有三重或更多重方案，但其通量通常低于串联质谱标签等体外多重标记技术。
应用领域
信号转导通路研究：精确量化细胞在生长因子、激素或应激刺激下蛋白质组的动态变化。
细胞周期与分化：研究不同细胞周期阶段或分化过程中蛋白质表达谱的更迭。
蛋白质周转研究：测量蛋白质的半衰期和合成/降解速率。
蛋白质相互作用与复合物定量：在AP-MS中区分特异性结合蛋白与非特异性背景。
疾病机制：比较疾病模型细胞与正常细胞的蛋白质组差异。
参考文献
Ong, S. E., Blagoev, B., Kratchmarova, I., Kristensen, D. B., Steen, H., Pandey, A., & Mann, M. (2002). Stable isotope labeling by amino acids in cell culture, SILAC, as a simple and accurate approach to expression proteomics. Molecular & Cellular Proteomics, 1(5), 376-386. （SILAC技术的奠基性论文）
Mann, M. (2006). Functional and quantitative proteomics using SILAC. Nature Reviews Molecular Cell Biology, 7(12), 952-958. （综述了SILAC的原理、优势和应用）
Ong, S. E., & Mann, M. (2006). A practical recipe for stable isotope labeling by amino acids in cell culture (SILAC). Nature Protocols, 1(6), 2650-2660. （提供了详细的SILAC实验操作方案）
Cox, J., & Mann, M. (2008). MaxQuant enables high peptide identification rates, individualized p.p.b.-range mass accuracies and proteome-wide protein quantification. Nature Biotechnology, 26(12), 1367-1372. （介绍了支持SILAC数据分析的主流软件MaxQuant）
Geiger, T., Cox, J., Ostasiewicz, P., Wisniewski, J. R., & Mann, M. (2010). Super-SILAC mix for quantitative proteomics of human tumor tissue. Nature Methods, 7(5), 383-385. （将SILAC原理扩展应用于组织样本分析的“超重SILAC”策略）
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