及代谢标志物（群），初步阐述若干个关键环节的分子机制以及调控网络（研究 流程见附图

2）。 2. 通过构建过表达去乙酰化酶基因的正常及肿瘤细胞模型， 并结合施以去乙酰化酶抑制剂处理；采用LC/LC-MS/MS和双向电泳蛋白质组技 术系统分析胞质蛋白质及乙酰化蛋白质表达情况， 同时用国际上两大代谢组学流 派所采用的核磁共振技术和色质联用技术分析胞质代谢物谱；创新性地建立 “Printing Assay”分析方法，对同一状态下生命体的蛋白质组、乙酰化蛋白质组及 代谢组数据，利用计算生物学方法进行计算整合，结合KEGG等代谢途径的网络 数据库，筛选与肿瘤发生发展密切相关的关键蛋白质和代谢调控网络，一体化地 分析蛋白乙酰化修饰对细胞代谢的调控作用； 发现与揭示肿瘤发病过程中小分子 代谢物与蛋白质间的相互关系， 阐明过度激活或抑制的代谢途径在代谢网络异常 改变中的作用及其生物学效应，为代谢分子功能异常导致蛋白修饰、调控失常的 疾病研究提供新思路； 在对干预肿瘤细胞蛋白乙酰化过程的代谢组与蛋白质组分 析的基础上，构建关键代谢物失调的细胞模型，利用分子生物学方法研究肿瘤相 关异常代谢途径中所涉及的蛋白质水平或活性的改变； 在基于对肿瘤异常代谢途 径认识的基础上，寻找各种生理、病理状态下的关键调控通路和网络变化以及引 起这些变化的分子作用机制；通过对细胞模型的药物干预，发现和验证功能蛋白 质分子，以及发现潜在的疾病治疗靶点。 作为代谢组学和蛋白质组学的一个重要技术组成–计算生物学数据分析和整合中 扮演着举足轻重的角色，尤其是基于不同水平（蛋白质组–乙酰化蛋白质组–代谢 组）、不同处理（对照–去乙酰化–乙酰化）的数据整合。因此，本方向还将同时 采用比较研究策略分析正常及肿瘤细胞的乙酰化蛋白表达特征和代谢物谱及代 谢通路特征；通过综合使用各类高通量信息提取和多元化分析技术，分析生化网