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title: "如何快速找到你想要的蛋白序列库"
author: "scp"
account: "scp"
published_at: "2025-11-28T14:09:05+08:00"
captured_at: "2026-08-26T17:13:56.928452+08:00"
source_url: "https://mp.weixin.qq.com/s/rFFh72esX8xpXdULhrT1ig"
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# 如何快速找到你想要的蛋白序列库
蛋白质组学研究的困难很多，但是办法总比困难多，前提是你的工具要与时俱进。以万事开头第一步来说，如果我接到一个新课题，一个我不熟悉的物种，那如何来指导质谱搜库呢？

如果您已经比较熟悉蛋白质组的分析流程了，自然立刻就想到了UniProt。

但UniProt还是没法做到大而全，总有些物种被它遗漏，那该如何是好呢？在当下AI满地跑的时候，我们自然想到了求助于AI，但AI其实也只能是帮你进行快速网络检索和挑选，所以对于这类数据或数据库寻找的工具还是类似于ChatGPT会更好使点（国内AI在检索国外数据库时还是有比较大劣势的）。不过众所周知的蛋白资源库是UniProt，而基因资源库则是NCBI以及Ensembl，ChatGPT据我观察默认似乎并不检索Ensembl，只能说各有各的优缺点吧。

今天我以最近遇到过的需求为例（还算挺典型的），后续还找不到资源的话要么的确没有，要么你学的不到位，亦可私聊我司。

大致分析阶段先总结如下：

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确认准确物种科学命名

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UniProt Proteome搜索：

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易算整理 | 2025 年了，面对 UniProt 的 FASTA 数据库，你还在纠结选哪个吗？

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Uniprot中如何选择fasta？我只能帮到你这里了

c. NCBI，Ensembl基因组库寻找或求助AI

d. 基于AI的指导谨慎判断或寻找更准确资源，参见如下实践攻略：

今天举例5个物种，作为典型范例：

1.柠檬

2.火龙果

3.蚯蚓

4.芭乐

5.沙棘

万事第一步先明确想要做的物种的拉丁文名称，你可以百度百科，也可以Kimi，豆包之类的问：

![图片 1](images/001.png)

当然不能完全信任AI，把结果输入UniProt Taxonomy https://www.uniprot.org/taxonomy查询确认：

![图片 2](images/002.png)

比如柠檬就没啥问题，直接用Citrums Limon。

![图片 3](images/003.png)

而火龙果就用了已经被退役的名称，需要更改为Selenicereus Undatus

![图片 4](images/004.png)

而蚯蚓则经过确认后采用Lumbricus Terrestris。

当然，以上物种UniProt均暂未收入蛋白质组序列。（不要因为有的物种搜到个1000、2000个蛋白就用了，这个非常不全面，不建议）

正常情况下我们采用以下策略进行进一步检索：

1.Ensembl或NCBI基因组库查询是否有拼接蛋白序列（虽然还没被认可为Uniprot Proteome，但也能凑合过）

2.寻找相关专业数据库看是否有收入（您要是相关物种专业的，可能也不会来找我了）或者相对泛的，如https://portal.darwintreeoflife.org/ 搜索相应物种，找到protein 序列。

3.查询相关文献

以上方法都不简单，或者容易忘记。所以邪修大法就是用chatGPT。

首先看

(1)柠檬：

![图片 5](images/005.png)

你就会得到参考结果：

![图片 6](images/006.png)

点击推荐的链接

![图片 7](images/007.png)

然后AI就不能信了，你得自力更生，点击左上角 Primary Assembly Details，再点击左上角新出来的Downloads，选择All proteins[FASTA format]即可。

![图片 8](images/008.png)

Alternative assembly的也可以顺便下载下对比结果。

(2)火龙果

得稍微曲线救国下

![图片 9](images/009.png)

找到文献，发现没提供文件。兜兜转转发现Kimi反而找到了，因为资源是国内的信息

![图片 10](images/010.png)

![图片 11](images/011.png)

(3)蚯蚓

![图片 12](images/012.png)

找到这篇文献后连接到ensembl，发现就是来自Darwin Tree。兜兜转转后才找到最终资源：

![图片 13](images/013.png)

![图片 14](images/014.png)

(4)芭乐

![图片 15](images/015.png)

我们首先去推荐的GCA_016432845.1项目下查看，发现并没有Protein 序列可以获取

![图片 16](images/016.png)

但还好，NCBI Genome下搜索芭乐，发现GCA_023344035.1是有好人的，提供了拼接完成的蛋白序列，解决了我们的困扰。

![图片 17](images/017.png)

![图片 18](images/018.png)

所以AI虽然可以提供比较好的指导建议，但的确无法帮我们去验证是否一定能获取到信息。

(5)沙棘

而沙棘这种国内研究较多的物种则可以在国内AI里快速找到资源，CNBGdb上找到相应物种信息。

![图片 19](images/019.png)

![图片 20](images/020.png)

点击下载数据后可以找到pep下载。

![图片 21](images/021.png)

当然也不是所有物种都有所研究的，如果真找不到，那可能的确在AI的触及范围外，只能你自己去测序或者再翻翻冷门文献了。