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生物细胞绝不仅仅简单地是由一堆蛋白质组成的，虽然这种想法有时候看起来会便于理解。每一个细胞由几十种功能各异的结构单元组成，而且广为人知的是，高尔基体、线粒体和其它种类的细胞器官，每一种都具有*的蛋白质组构成特征。但是，直到近来，人们试图完整地将各单个细胞器官类型分离开来并对它们的蛋白质组成进行分析的尝试，并没有获得*的成功。
为了提高对细胞器官的分析效果，德国马普研究所的研究人员Matthias Mann及其同事开发出了一种称为蛋白相互关系分析法（PCP）的新技术。利用这种技术，研究者把根据成份分离细胞提取物获得的质谱仪数据与那些已知的定位于特定细胞器官的蛋白质相对比，从而使得研究者能有把握地把细胞器官与特定的片段对号入座。Mann及其同事对小鼠肝脏提取物进行PCP实验，所获得的数据足以使将近500个蛋白质与0个细胞器官起来。Mann领导的小组利用这些数据不仅仅推进了有关绘制更为完善的细胞蛋白质组图的工作，而且，对于特定细胞器官顺式元件的初步鉴定和协同基因网络的临时组装这些目标，也被证明是有用的。

有时候，将细胞蛋白质组分割成不同的单元进行研究，也应该是一种讲究实效的策略。“我们将其碎片化以便丰富我们的细胞器官供应，从某种程度上讲，就是突破质谱技术中的技术局限，”加拿大多伦多大学的Andrew Emili解释说：“利用这些天然提取物，我们将很可能只需鉴定数量更少的蛋白质。”Emili和他的同事利用梯度分析法，分离出了四种不同的细胞单元，包括细胞溶质、质膜、细胞核和线粒体；接着，他们对小鼠不同组织中这些细胞器官的差异性进行了对比研究。这项研究获得了特定组织和细胞器官中的将近5000种不同蛋白的数据，将蛋白质组学特征和微阵列芯片数据进行对比分析后发现，在mRNA和蛋白质表达水平之间存在着一种令人惊奇的密切关系。

英国剑桥大学的Kathryn Lilley在她的有关拟南芥蛋白质组学的zui初研究中，也面临着和Emili类似的问题。“我们一次又一次地碰到这些同样的蛋白质，因为我们仅仅是从这些丰富的胞质蛋白质中取样的，” Lilley解释说。她及其同事利用一种称为LOPIT的同位素标记技术，将细胞器官中的蛋白质进行定位化，目的是实施他们自己的细胞器官丰富度研究，而且重点放在膜蛋白的鉴定方面。他们在多次实验中始终如一地测定大约700种的蛋白质，其中的60%是公认的膜蛋白，多于75%的蛋白质经过对在各种细胞组分中的蛋白质组成进行仔细的计算分析后，可以肯定地和一种特定的细胞器官起来。

过去，技术局限已经给这类研究放置了一个严重障碍。Mann根据自己的研究，认为在很大程度上决定数据质量的关键在于所使用的实验设备。“我们使用的实验设备是非常新的，”他说，“因此，我们能够得到更为的实验数据。” Emili表示赞同，“如果按照我自己的方式，质谱仪就应该像PCR一样流行，每个实验室将拥有一台。我们现在显得有些豪华、、、、、、因为拥有这样的一台仪器。”这三个研究者都认为，这是一个当今快速发展的领域。“我认为，目前是一个研究细胞器官蛋白质组学的激动时刻，” Lilley说。“有很多很多不同的生物学问题，需要像蛋白质在哪里、它们流通到哪里等这类知识来回答。这些迷乱在过去是被忽略的，因为我们那时候并没有这些工具。”

编排性的细胞器官蛋白质组索引要求付出更多的努力，包括强有力的计算工具用来zui大化地开发这些数据的价值。Mann把这种工作看作是一个起点，以便回答有关细胞动力学的更多的有趣问题。“比如说，如果你知道了胰岛素信号，那如何将信号导入到线粒体中呢？” 他推论说：“我认为，在这些功能方向中，将有更多的事情可做，而不仅仅是企图建立一个目录索引的问题。” Emili也将这种简化论式的蛋白质组学的兴旺发展，看作是在理解蛋白质组织和行为的过程中的一个重要步骤。“我认为，我们正要把它推进到下一个水平，”他说。“至于这一领域的未来走向，我认为，在5年中，我们不仅要检测在各种器官、细胞类型和组织中蛋白质的水平，而且，我们也将知道，它们和谁有关系，我们将会有一些关于翻译阶段之后进行修饰的整体感觉。”