齐鲁晚报11月02日讯：国家重点研发计划是最具前瞻性的先进科研项目。通常一个重点研发项目的研发经费多达数千万元，因此竞争极为激烈，多少科研人员都以参与其中为荣，能承担这样项目的首席科学家和课题组长都被公认为科学界的精英。由于此类重点研发项目处于技术的绝对前沿，没有前人可借鉴，参与的科学家们常常是压力山大。

可是日前，在大连举行的“深度覆盖的蛋白质组精准鉴定与定量新技术”项目启动会上，却有那么一个课题，几乎把启动会变成了成果发布会。究竟是谁，能让如此重大的研发计划课题刚启动就做完了一半？

这就是该项目课题一的负责人，暨南大学张弓教授。

穿着Hello Kitty T恤的教授在台上给大家做学术报告？

其实在场的人早就见怪不怪了。张弓教授这身打扮几乎成了他的招牌，上课如此，参加学术会议如此，甚至接受报纸、电视采访也是如此，多年如一日。这奇特的打扮，也预示着他不走寻常路的创新精神。

熟悉国家重点研发计划的朋友们一定知道，通常在这样一个大项目中会有3-4个课题，其中课题一通常是整个项目的技术关键，关系到整个项目的成败。究竟这个项目课题一需要突破哪些技术难关，张弓教授又做到了哪些呢？下面是专业解说部分，不想了解专业细节的读者可直接跳过下面这一部分。

【专业介绍，不懂生信的可以略过本节】

真核生物中普遍存在可变剪切现象，即基因组上一个基因能产生多种序列不同的mRNA。可变剪切是导致蛋白质功能多样性的重要原因，它在产生受体多样性、控制调节生长发育等方面起着决定性作用，许多遗传疾病都与剪接繁盛异常紧密相关，然而由于质谱鉴定灵敏度低、蛋白质数据库不完善，难以区分序列相近的可变剪切产物，使得这类蛋白质难以鉴定，总的来说，当前的鉴定难点突出表现为：

1.现有剪切变体的RNA鉴定算法错漏多，假阴性、假阳性率居高不下；

2.许多剪切变体不能进入或极少进入翻译，基本无蛋白质产出；

3.剪切点之间的排列组合难以确定，影响鉴定效率；

4.肽段覆盖度太低，跨剪切点概率低，影响鉴定成功率；

如何破解长久困扰生物学家的国际性技术难题？且看张弓教授的系列解决方案。

现有剪切变体RNA鉴定算法精度差？张弓教授团队开发了全新RNA剪切鉴定算法—FANSe2splice，相比于传统剪切mapping算法60-80%的验证率，FANSe2splice实验验证率接近100%，既精准又可靠。依托承启生物强大的基因测序分析云平台，分析一个转录组仅用1秒多，云平台的总处理能力，已经超过了全世界所有基因测序能力的总和。有了这种底气，张弓教授通过权威学术期刊向世界宣布，为全世界的生物学家提供免费且精准的大规模测序分析。国际评审专家对此高度评价：“这个资源将对许多科学家有重要作用”。

可产生蛋白质的剪切变体提取困难？那就发展高选择性的完整核糖体-新生肽链复合物（RNC）提取技术。张弓教授团队已获得一系列RNC提取技术的国家发明专利授权。

剪切点之间的排列组合难以确定？对全长 RNC-mRNA 进行三代测序高精度的测序分析，并利用其开发的FANSe算法的高容错性进行修正即可。该修正方案甚至在2014年就已发表，实验验证1994个位点，无一假阳性、无一假阴性，将其他算法甩出几条街。

谱图利用率、肽段覆盖度低？以翻译组测序数据作为稳态内蛋白质的“标准答案”，零成本即可大幅提升蛋白质肽段覆盖率。该成果已经发表在人类蛋白质组计划的官方刊物上。

针对新生肽链组鉴定的一系列复杂难题，诸如新生肽链丰度极低、合成尚不完整、RNC上新生肽链酶解困难等，张弓教授在项目启动会上也给出了完整的技术解决方案，先通过发展针对蛋白质 N 端的高选择性富集技术以及基于超细内径毛细管色谱柱的高灵敏度液质联用鉴定技术提高鉴定效率，再使用翻译组数据做质控，最终实现对新生肽链组的高灵敏鉴定。

该项重点研发计划是今年年初申请、年中评审立项的，从立项到启动也才小半年时间，而张弓教授已经发表的这些成果，最短的做了一年半，最长的甚至超过5年。与其说张弓教授在本项目启动之时即“做完了一半”，不如说他在多年前就已经敏锐地觉察到了未来科学发展的动向，当国家科学发展到有这些需求的时候，他的积累已经无人能及，终于一鸣惊人。