宏蛋白质组学是通过质谱高通量测定微生物菌群表达的蛋白质组,对其组成和功能进行研究的一门学科。由于微生物菌群的高度复杂性和异质性,在宏蛋白质组研究中如何克服公共数据库的敏感度不高与宏基因组预测搜索库覆盖度不足,构建合适的蛋白质搜索库一直是待解决的难题。如果只利用公共数据库的蛋白质序列作为蛋白质搜索库,研究者无法鉴定出未被详细研究的物种表达的蛋白质,而利用基于宏基因组基因预测构建的蛋白质搜索库则不一定能为样本中表达的蛋白质提供足够的覆盖度。为了解决这个问题,我们提出了一个整合宏基因组物种信息的宏蛋白质组搜库策略(以下简称MT策略),在MT策略中我们构建了一个既包含通过宏基因组预测的蛋白质序列,又包含基于物种信息的来源于公共数据库的蛋白质序列的整合蛋白质搜索库。将我们的MT策略运用在一个实验室合成的混合微生物样本上进行测试,我们比传统的基于宏基因组的方法多鉴定了近一倍的肽段;通过对鉴定到的肽段进行物种分析,MT策略的准确性和基于先验知识构建的蛋白质搜索库不相上下。我们又将MT策略运用在一个人体肠道微生物菌群样品上进行测试,鉴定的肽段数量是传统的基于宏基因组方法的约1.7倍。经过上述标准样品和真实样品的测试表明,我们的MT策略能为宏蛋白质组研究构建一个合适的蛋白质搜索库,使得肽段鉴定的敏感性和准确性大大提升,并能同时检测到微生物菌群样品中未被详细研究的物种表达的蛋白质。