自人类蛋白质组计划开展以来,高精度质谱仪在生物学研究中的普及日渐广泛,越来越多生物学研究应用到蛋白质组学的相关技术。传统的蛋白质组分析策略采用限制性酶解的方法令蛋白质样品碎片化,随后通过液相串联质谱采集肽段质谱图谱,再通过数据库搜索策略解析图谱进一步推导生物样品中的蛋白质组成。传统的数据库搜索策略的蛋白质鉴定覆盖度并不理想,图谱利用率较低,因此在实际应用中受到诸多因素的限制。本研究旨在开发基于非限制性酶解的蛋白质组鉴定新策略,丰富酶解肽段的种类,提高蛋白质的鉴定覆盖度和图谱利用率。然而,非限制性酶解使得肽段的酶切位点无法确定,传统的数据库搜索策略无法满足大规模蛋白质鉴定的需求,因为肽段的酶切位点无法确定,会导致理论肽段库的库容暴涨,造成计算成本的大幅度提高以及鉴定准确性和灵敏度的下降。肽段De novo拼接不依赖参考库以及不受酶切位点的影响,更适合于对非限制性酶解的肽段图谱进行解析,因此本研究使用肽段De novo拼接的方法来进行图谱解析。本研究通过结合翻译组测序和序列随机匹配模型对肽段De novo的拼接结果进行质控,成功地对Hep3B、MHCC97H和MHCCLM3三株细胞系进行蛋白质组鉴定以及对MHCC97H细胞系的非限制性酶解的质谱数据进行分析,建立了全新的蛋白质组鉴定策略,很大程度上提高了蛋白质鉴定的覆盖度以及图谱的利用率。此外,新的策略极大地提高了可鉴定肽段的丰富度并且具有更加广泛的应用场景,对促进蛋白质组学的研究和发展具有重要意义。