蛋白市场分析

蛋白市场分析行业概况蛋白质是生物体所必需的、细胞中含量最丰富、功能最多的营养素，在各种生命活动过程中发挥重要作用，是维持生命的物质基础，按摄取来源可将蛋白质分为动物性蛋白质和植物性蛋白质两大类。动物蛋白质主要来源于畜牧及水产的蛋、奶、肉等，是高含量蛋白食物，其人体必需氨基酸的组成比例与人体需求的比例相近，但富含较高的脂肪和胆固醇，过量饮食容易使人发胖、诱发心脑血管等疾病。植物性蛋白质主要来源于大豆、豌豆、稻米、玉米以及螺旋藻等，具有“低糖、低脂肪、低热量、不含胆固醇”的特点。大豆蛋白是目前植物蛋白的主要产品种类，大豆中含有丰富的营养成分，其蛋白质含量可以达到40%，而牛肉、鸡肉及鱼肉的蛋白质含量分别为20%、21%和22%。大豆蛋白是植物性的完全蛋白质，含有多种氨基酸，尤其是人体不能合成的必需氨基酸成分比较平衡，其中赖氨酸和色氨酸含量较高，分别占6.05%和1.22%。在营养价值上，大豆蛋白可与动物蛋白等同，在基因结构上也是最接近人体氨基酸，所以是最具营养的植物蛋白质。行业市场情况1960年后，美国从大豆中提取出蛋白质和其他成分，标志着大豆产业的发展进入新阶段。我国大豆蛋白行业起步相对较晚，上世纪80年代开始陆续有企业投资建设大豆蛋白生产线。近年来，随着我国植物蛋白应用市场的日益扩大，尤其是在肉类制品加工中的应用大幅增长，国内掀起一股大豆蛋白投资热潮。国家也相继推出一系列政策，为大豆蛋白产业的扩展提供有利条件：《中国营养改善行动计划》和《20世纪90年代中国食物结构改革与发展纲要》分别提出要求：“我国成年人，平均每人每日蛋白质不低于75g”，“安排好豆类作物的发展计划，并制订有效的扶植政策，加快发展”。受政策引导，国内市场逐渐从无序竞争向多元化、高端化发展，缺少技术支撑的中小企业逐步退出市场，具备资源及核心技术优势的龙头企业成为我国大豆蛋白行业的领头羊。未来大豆蛋白行业头部企业市场份额将逐步稳定，尾部中小企业间市场竞争仍旧激烈。大豆蛋白是目前植物蛋白的主要产品种类，占植物蛋白市场价值的一半以上。2015-2021年，全球植物蛋白市场呈现平稳增长态势，年复合增长率为9.47%。2021年，全球植物蛋白市场规模为63亿美元。预计到2028年底，全球植物蛋白市场规模将达到113亿美元，2021-2028年的复合年增长率为8.70%。BusinessWire预言，植物蛋白质将会占据整个蛋白质市场的1/3。2015-2028年全球植物蛋白市场规模如下图所示：未来，消费者将更加重视食物的“天然有机”等特征，提倡保留食物原味，减少加工步骤；而以大豆蛋白为代表的“清洁饮食”的趋势，更将直接推动大豆蛋白产品消费的增加。根据QYResearch数据，2020年全球大豆蛋白市场规模约228亿元人民币，中国是全球最大的大豆蛋白市场，占约50%的市场份额，其次是美国和欧洲。QYResearch预测，在2020-2026年间，全球大豆蛋白市场将以3.4%的年复合增长率增长，到2026年，达到288亿元人民币的规模。我国目前正处在消费结构升级的重要阶段，居民改善食物营养结构的愿望迫切，对高蛋白食品需求增加，国产大豆食品加工行业将迎来崭新的发展时机。我国一直是全球最大的大豆消费国，2010/11年度至2020/21年度全球大豆消费量由2.53亿吨增至3.63亿吨，年均增长3.28%；根据《经合组织—粮农组织农业展望报告（2021—2030）》，2021年我国大豆消费量为1.17亿吨，占全球大豆消费量的32%。目前，中国用于大豆蛋白生产的大豆量处于逐年增加状态。2019年，我国大豆产量约为1,810万吨，其中约240万吨用于大豆蛋白加工。到2024年，我国用于大豆蛋白生产加工的大豆量将达到373.04万吨。行业发展趋势1、社会对大豆蛋白制品的关注度持续增强大豆蛋白是植物蛋白食品、饮料新品中的主要原料，据Innova数据，在2014-2018年间有9%的相关新品采用大豆蛋白；植物肉炙手可热，已进入主流餐饮业，2020年4月，肯德基在国内推出以大豆、小麦及豌豆蛋白为原料的“植培黄金鸡块”；星巴克宣布在中国推出基于植物蛋白的植物肉午餐菜单；2020年7月，美国植物肉行业上市公司BeyondMeat也宣称将通过盒马鲜生销售植物肉汉堡肉饼。伴随餐饮业巨头纷纷进入植物肉行业，未来植物肉在消费者中的渗透度有望快速增长。从动物保护和减少碳排放的角度，推广植物肉有诸多益处：缩减动物肉食的消费量不仅保护了生态多样性，也在一定程度上减少了畜牧业的碳排放。有关实验数据显示，与生产一块真牛肉相比，植物肉生产能节约95%的土地、75%的水和87%的温室气体排放。2、大豆蛋白制品符合健康餐饮的发展趋势经公共卫生事件，以餐饮行业暂停、重启后的消费变化为标志，安全营养、健康价值等成为了饮食消费第一刚需，正常的膳食途径已不能满足对蛋白质量的需求。大豆蛋白凭借自身的价值属性在肉制品加工、米面制品、植物蛋白饮品等行业作为食品配料得以普遍的运用，不仅健康安全、补充营养而且满足了消费者对产品口味的追求。传统食品如馅饼、肉馅、饺子等，加入适量的大豆蛋白代替猪肉和牛肉等，具有改善肉制品的质地和增强风味的功能。另外，汉堡包、牛肉饼、肉丸，肉汤、灌肠类等肉制品加工中，加入适量的大豆蛋白可以降低胆固醇含量，提高产品质地、得率和蛋白质指标，更加符合消费者“健康饮食”的生活理念。我国是面粉类产品消费大国，而主要原料面粉的蛋白质含量低，而且必需氨基酸比例不平衡。因此，添加大豆蛋白来补充面粉类产品的营养价值，增加蛋白质含量，利用蛋白质的互补功能，与其他食物蛋白质相互补充必需氨基酸的不足，达到均衡营养，从而使面制品与豆制品的营养价值得到提高。3、行业集中度提升近年来，大豆蛋白不断得到国内及国际市场的青睐，行业在前几年经历快速发展期，伴随着市场竞争的不断加剧，社会对食品安全的日益重视以及国家安全环保监管力度的不断加强，一些规模小、实力弱的企业逐步被淘汰。实力雄厚的企业在研发投入、产品质量控制、食品安全、服务能力等方面具有优势。另外，由于涉及食品领域，下游食品加工企业也更愿意选择实力较强的大豆蛋白供应商来保证原材料食品安全。因此，市场份额逐渐向研发能力强、品控规范的企业集中。蛋白质组学常见问题与解答Q：蛋白质组学有什么用，能给我实验带来什么？可以大规模鉴定特定组织、细胞等各种样本的蛋白质种类、修饰状态以及蛋白质之间的相互作用，以及对这些蛋白质功能分析、分类；可以对不同条件下某一特定样本进行大规模的蛋白质(包括翻译后修饰蛋白)表达量变化分析，筛选潜在biomarker，筛选重要信号通路；依托大样本量，可以实现疾病的分子分型分析、重要潜在靶标鉴定。Q：质谱的蛋白质组学和芯片哪个更好出结果？两种方法侧重点不同，基于质谱的蛋白质组学技术一般是用来做高通量发现、筛选潜在biomarker、蛋白互作研究、大规模翻译后修饰水平研究；基于芯片的方法往往是大规模研究或验证已知蛋白蛋，做定量分析、蛋白互作分析等。前者属于无目的性的研究所有蛋白，然后筛选感兴趣蛋白。后者属于已经知道感兴趣蛋白，然后做进一步研究。Q：蛋白质组学中检索时的数据库选择标准是什么？若有对应物种的全基因组并有预测的全蛋白序列库，可优先选择全蛋白序列库；若无全蛋白序列库，有对应物种对应组织（器官等）的转录组测序结果并，可以使用转录组的测序结果（mRNA三框翻译或者预测CDS，并翻译成氨基酸序列）；若基因组、转录组数据库都没有，优先选择同源性最接近的物种的全蛋白数据库，若近源物种没有合适的全蛋白库，则选择更大的蛋白全库（如动物全库、绿色植物全库、微生物库等）。Q：物种没有测序，能否做蛋白质组呢？因为当前大量的物种已经测序，预测了相应的基因，未测序的物种可以通过近缘物种的基因序列作为数据库进行蛋白质组的研究。因此，一般来说，未测序物种可以考虑近缘物种的基因组序列作为数据库，可以做蛋白质组。Q：IP类样品的鉴定，若质谱未鉴定到目标蛋白，是什么原因导致？该怎么办？因抗体质量问题，IP实验本身存在假阳性，此种情况质谱能检测到目标蛋白的概率较低；若IP实验没问题，但质谱未鉴定到目标蛋白的可能原因有：①目标蛋白与抗体结合不强，IP洗脱时因太过剧烈导致实际结合的目标蛋白非常少，达不到质谱要求的灵敏度；②样品中存在高丰度污染蛋白，其信号覆盖了目标蛋白的信号，导致未能鉴定到。解决方案：调整IP实验，如更换抗体（不同厂家更换）、改变洗脱策略（由剧烈变缓和），实验过程严格控制操作环境，避免引入大量污染蛋白。Q：生物学重复和技术重复的区别是什么？生物学重复是指不同生物个体或者不同生物群体的样品之间进行地相同处理而进行的实验，而技术重复是指同一样品进行的多次相同实验。举例：对来自三只健康小鼠A、B、C的血清样品分别各进行一次双向电泳，这三次双向电泳就是生物学重复；而取其中一只小鼠的血清样品进行三次双向电泳，或者将三只小鼠的血清混合后的样品进行三次双向电泳，这三次实验就是技术重复。总结生物学重复的样品来自不同的个体或者是群体，重复之间样品不同；而技术重复的几次实验的样品完全相同，可以来自单一个体，也可以是多个个体的混合样品，但用于重复实验的样品完全一样。Q：哪些技术需要进行重复实验，以及具体采用生物学重复还是技术重复来完成？Labelfree需要进行三次重复，而iTRAQ、TMT一般也建议您做3次实验重复，如果实验方案后期设计了大量的验证实验如WB或ELISA等，最好做也能做两次重复；如果不进行重复实验后期的验证实验也少，在后期发表文章的时候结果可能会受到一些审稿人的质疑，从而影响文章的发表，特别是一些高分杂志较为突出。如果是进行技术重复，各实验结果之间的数据重复性会更好，而生物学重复由于多种原因可能导致重复性与偏差或者不好，一般情况下Labelfree最好使用技术重复，这样有利于后续数据的分析，而其他是实验可以采用生物学重复或者技术重复。代谢组根据样品的不同选择合适的数量进行生物学重复。Q：能够对样品间的重复性做相关保证吗？如保证皮尔森相关系数都能达到0.8以上？由于生物学样本，本身之间就具有个体差异，我们不能保证任何两者的比值的皮尔森相关系数都能达到0.8以上，但保证结果质量符合一般杂志要求。Q：全谱分析和定量分析分别能鉴定到多少蛋白？全谱分析和定量分析它们分别能鉴定到的蛋白数，跟样品的复杂度和样品制备方法有较大关系。一般情况下，常规样本全谱分析能鉴定到1000～3000个蛋白，定量蛋白质组学能鉴定到2000～6000个蛋白。Q：组学后面怎么验证？验证的结果与组学结果不一致怎么办？验证方法包括WB、IHC、q-PRC，以及基于质谱的PRM等。不一致时，首先考验证方法、操作是否有问题（可重复做）；还可以考虑换其他验证方法；实在不行，需要考虑组学定量结果可能存在假阳性，需要重现筛选差异靶点。Q：如何来判定哪些蛋白是和自己研究相关的蛋白，应挑选什么样的蛋白来进行后期的验证实验？需要研究人员根据自己研究的相关生物学背景，再结合生物信息学分析的结果，以及查看相关的文献资料来确认哪些蛋白可以用于后续深入的研究。Q：蛋白质组结果一般需要做哪些方面的生物信息学分析？目前一般文献中的分析主要为维恩图分析、热图分析、火山图分析、层次聚类分析、蛋白质功能分析（GO分类为主）、蛋白质所属代谢通路富集分析（基于KEGG的pathway）、差异蛋白互作网络构建、转录因子预测等方面。其它一些比较特异的高级分析包括多组数据关联分析、多pathway延伸分析、磷酸蛋白激酶预测分析、互作网络及生物调控模型构建分析。Q：蛋白