Top-down蛋白质组学直接以完整蛋白质为研究对象,获得完整蛋白质分子全面的一级结构信息(氨基酸变化、组合式翻译后修饰),从而为其结构和功能的研究提供完备的支撑。相对于无机小分子、有机小分子、代谢产物及多肽等生物小分子的EI或CI质谱,完整蛋白质大分子的ESI质谱出现了两个全新的特征:(1)蛋白质以高价态出现;(2)单同位素峰往往不再被实验直接观察到。对于这类质谱的解析,基于"去同位素"(质谱直接测量的同位素轮廓数据被近似拟合成单同位素质量)及随后的质量比对的方法有较多的发展与应用,相关完整蛋白质的定性定量分析也取得了较大的进展;然而,理想与非理想数据的严格区分、串级质谱中高密度重叠数据的解析等问题仍然有待解决。基于完整蛋白质ESI质谱的全新特征,我们发展了"同位素轮廓指纹比对"原位解析算法(图1)[1,2]。该算法无需对原始实验数据进行近似拟合处理,简化数据分析步骤,直接避免了相关误差;突破了现有基于"去同位素"的方法无法准确解析10kDa以上完整蛋白质的瓶颈;利用理论同位素轮廓信息,可以对高密度重叠数据进行有效解析[3],大大提高了串级质谱数据的利用效率和蛋白质及其翻译后修饰的鉴定可信度。基于"同位素轮廓指纹比对"算法,我们发展了数据库快速建立与索引、高密度重叠数据高效解析、可信度打分及假阳性控制、蛋白质多维结构信息(翻译后修饰、氨基酸突变、水解)全面高效注释、同位素标记定量等功能模块,开发与制作具有极其友好用户界面的、高通量的、精准的完整蛋白质及蛋白质组定性定量鉴定搜索引擎Protein Goggle(图1)[2,4](http://proteingoggle.tongji.edu.cn)。