蛋白基因組學(Proteogenomics)利用蛋白質組學數據，尤其是高精度的串聯質譜數據, 結合基因組和轉錄組數據對基因組進行注釋。蛋白質組數據不僅可以對已注釋的基因進行驗證和校正，進而發現新基因，實現對基因組序列的重新注釋，還能系統發現蛋白質*的翻譯后事件(如翻譯后修飾和信號肽等)。隨著基于串聯質譜技術的蛋白質組學的快速發展，蛋白基因組學已成為功能基因組學研究*的重要工具。
生物研究對模式藍藻Synechococcus sp. PCC 7002的蛋白基因組學進行了系統研究。藍藻也稱藍細菌, 是一類產氧的光合自養生物，分布廣泛, 對整個生物圈意義重大。是目前研究光合作用的模式生物之一。
研究綜合采用了的基于蛋白和肽段的分離技術以及高分辨質譜分析技術,通過深入的生物信息學分析,鑒定了超過92%的預測的編碼基因, 校正了38個預測的編碼基因并且發現了118個新基因。尤為重要的是，利用蛋白質組數據，實現了蛋白質翻譯后修飾的系統全局發現，大規模鑒定了23種不同的翻譯后修飾,其中絕大多數修飾是在藍藻中發現。
進一步研究發現,參與藍藻光合作用的大多數蛋白具有復雜的翻譯后修飾系統,在不同的生長和處理條件下會發生動態變化,提示這些翻譯后修飾在光合作用系統中起著重要的調控作用。
以上研究結果為藍藻基因組的深入解讀及其功能分析奠定了基礎，也為深入研究藍藻光合作用的分子機制提供了新的研究方向和研究思路。在以上工作的基礎上，該研究建立了完整的蛋白質基因組學研究和分析流程,可適用于各種已經測序的原核生物, 并成為其中一項標準的注釋流程，成為解讀基因組及其功能分析的重要工具。
