荷质比分布

p 来自Postnova Analytics英国实验室的讯息： /p p 　　 strong Postnova Analytics发布了一份新海报，比较了两种用于测定单克隆抗体物理化学及生物物理学性质的测试方法——电场流及非对称场流分离色谱法(EAF4-Electrical Asymmetrical Flow Field Flow Fractionation)和体积排阻色谱法(SEC-Size Exclusion Chromatography)的适用性。 /strong /p p style=" text-align: center " strong img title=" 复杂单克隆抗体的对比分析.jpg" src=" http://img1.17img.cn/17img/images/201805/insimg/c124cda4-465c-4088-99f8-7208b46db509.jpg" / /strong /p p 　　据美国国家标准与技术研究院(NIST-U.S. National Institute of Standards and Technology)的工作所述，一种参比单克隆抗体(RM 8671 mAb)，被用于比较EAF4-UV-MALS(多重散射聚焦系统Multi Astigmatism Lens System)与SEC-UV-MALS之间分离量化、聚合量化及恢复参数的差异。NIST的这种mAb为治疗用蛋白质表征这一新技术的发展提供了一种代表性的检测分子。 /p p 　　该海报阐述了EAF4模组如何将抗体及蛋白质分子大小与表面电荷特性(电泳迁移率)的同时测量变为可能。FFF(场流分离色谱Field Flow Fractionation)系统测量显示蛋白质/抗体的聚集只占注入总量的10%，且无聚集体被SEC检测到。研究人员总结到，FFF的开放通道设计会顾及相比SEC更好的注入物的复原，这对于追求量化少量聚集体而言至关重要。 /p p 　　Postnova Analytics的EAF4技术独创性地将电场流分离色谱和非对称场流分离色谱的原理融合在同一系统中。在EAF2000系统中，电场流和交叉场流被同时应用于FFF通道，通过粒子不同的电泳迁移率，使得按粒子大小与电荷进行色谱分离成为可能。这两种强大分离技术在一个单独平台上的结合，为表征复杂的蛋白质、抗体、病毒，以及环境和带电纳米粒子或高分子打开了大门，而其他技术已证明了这一问题是多么棘手。 /p

在乳液聚合过程中，聚合产物粒度分布的演变过程反映了乳液聚合反应的进行程度，对实验的关键现象、聚合机理以及最终产物的性能均有很大影响。本文综述了乳液聚合过程中粒度分布的测量方法，包括现有的离线（off-line）、半在线（on-line）和在线测量（in-line）方法。对比分析了各种测量方法的原理、分辨率、性能、优缺点等。此外，还探讨了在线测量技术的困难和挑战，并给出了几种原理上可行的发展方向或解决方案。乳液聚合颗粒粒径一般小于500 nm，并且为了满足产品性能需求粒径分布可能会出现多峰，因此对测量方法的分辨率有较高要求；同时为满足生产过程中的实时调控，对粒径分布的测量时间提出更严格要求。为了缩短测量粒度分布的时间，开发了半在线和在线测量方法。离线测量方法需要手动采样等准备工作，它们主要包括（但不限于）光散射技术（例如，动态光散射，DLS）、显微镜技术（例如，扫描电子显微镜，SEM）和分离技术（例如，毛细管流体动力学分级，CHDF）。在所有的粒径分布测量方法中，尽管离线测量技术需要诸如采样等耗时的分析准备工作，其仍是使用最广泛的技术，但它不能实时反映乳胶的粒径分布。电子显微镜测量作为一种典型的离线测量方法，其测量结果是绝对且准确的，因此可以用作参考标准。目前，成熟的工业光学显微镜（例如共聚焦光学显微镜）的分辨率可以达到亚微米级（100 nm），其可以在一定的测量范围内代替电子显微镜进行离线粒径分布测量。以DLS为代表的光散射技术是一种相对方便的技术，在离线测量方法中测量时间最短，但不适用于测量多分散性体系。分离技术操作相对简单，适用于几乎所有的多分散体系，但是某些分离测量技术必须使用校准曲线。对于多分散体系，可以先使用分离技术将它们分为几个单分散组，然后再使用DLS技术进行精确测量。由于离线测量方法需要进行手动取样等准备工作，所以其非常耗时；为了缩短测量粒度分布的时间，开发了半在线和在线测量方法。与仅需要一个分析仪器的离线测量方法不同，半在线和在线测量方法通常需要一组设备来构成分析系统。半在线测量是将离线测量仪器连接到反应器以完成自动采样，稀释和其他准备工作。“自动连续在线监测聚合反应（ACOMP）”是一个具有代表性的半在线测量粒径分布系统。半在线测量在一定程度上缩短了测量时间，但仍然无法避免采样和其他准备步骤。在线测量技术不进行采样，其直接使用光学原理等技术来实时监测反应器中的乳液聚合过程以获取粒度分布。由于在线测量技术避免采样等耗时的准备工作，其测量时间进一步缩短；然而，乳液聚合过程中粒度分布的在线测量并不是一种“完善的”测量技术。目前，仅有少数报道尝试探索这种方法用于特定的乳液聚合体系，并且现在还没有成熟的商业应用工具。主要原因是现有仪器缺乏测量精度，无法在高浓度的多相系统中处理来自不同粒子相的重叠信号，或无法捕获运动粒子的清晰图像。论文给出了乳液聚合颗粒粒径分布在线测量的几种可行的发展方向和解决方案，如：（1）直接使用光学原理进行实时测量粒度分布，例如光散射技术。光源发出的激光直接与反应器中的聚合物颗粒相互作用，然后检测器接收光信号并完成光电转换，最后使用特定的算法对光电信号进行分析，以获得粒度分布。该方法的困难在于光散射技术的原理是基于单散射理论，因此对粒子浓度有特殊要求。如果使用此技术实时监控聚合物颗粒的粒度分布，则需修改反应配方以降低聚合物颗粒的浓度，以便消除来自不同颗粒的重叠信号。（2）使用光学显微镜对反应器中的胶乳直接成像并用高速相机拍摄，然后使用图像分析技术进行实时分析，从而实现在线监测粒度分布的演变。电子显微镜分析过程中样品不能含水，因此使用电子显微镜基本上不可能进行在线测量。高分辨率光学显微镜（例如共聚焦显微镜）对样品的要求比电子显微镜要少，因此有可能实现在线测量粒度分布。该测量方案的难点在于高速相机是否可以快速捕获高速移动的纳米级聚合物颗粒。同时，该方案的局限性在于它只能实时监测焦平面中的聚合物颗粒，并且对反应器有很高的要求（例如高透光率）。（3）尽管一些学者认为在线测量应该避免经验模型，但是软传感器技术是一种很有前景的在线测量技术。然而，这种方法的困难在于缺乏精确的在线测量设备去验证模型。一种可行的方法是全面且多方位研究特定乳液聚合反应体系以获得足够的粒度分布数据，然后与大数据或人工智能技术相结合，以预测或计算在新的工作条件下的粒度分布。作者及团队介绍张庆华，男，1980年12月生，中国科学院过程工程研究所副研究员、硕士生导师，中国科学院大学授课教师，中国化工学会过程强化委员会青年委员，中国化工学会混合与搅拌专业委员会委员。2005-2009年中国科学院过程工程研究所攻读博士学位，2019.2—2020.2美国Iowa State University访问学者（美国李氏基金资助），合作导师为国际著名多相流专家Rodney O Fox教授。主持或参加多项国家自然科学基金、863项目、国家重点研发计划等项目。发表论文30多篇，申请专利10余项，撰写专著一章（多相反应器模拟、放大和过程强化，第三章）。长期从事聚合反应工程、多相流的在线测量和数值模拟等研究工作。 杨超，男，1971年8月生，江苏睢宁人。研究员、博士生导师。2010年获国家杰出青年科学基金。科技部“中青年科技创新领军人才”。中国科学院绿色过程与工程重点实验室常务副主任、绿色化学工程研究部主任。1993年南京化工学院化工系毕业后硕博连读，1998年获博士学位（导师为时钧院士和徐南平院士）。1998—2000年中国科学院化工冶金研究所博士后，在陈家镛院士和毛在砂研究员指导下，从事多相过程数值模拟和反应工程研究。2005—2006年美国康奈尔大学高访（美国李氏基金资助）。2019年获国家科技进步二等奖，2016年获何梁何利基金科学与技术创新奖，2015年获国家技术发明二等奖，2014年获中国工程院光华工程科技奖-青年奖，2013年获中国化学会-巴斯夫公司青年知识创新奖，2012年获日本化学工学会亚洲研究奖（SCEJ Asia Research Award），2011年获中国青年科技奖、中国科学院青年科学家奖，2010年获茅以升科学技术奖——北京青年科技奖，2009年获国家自然科学二等奖。2012年被评为全国优秀科技工作者，2015年获评中国科学院先进工作者。已发表SCI论文150余篇，出版英文专著1本，申请专利60余件，计算软件著作权29项。 研究团队多年以来一直应用多相流体力学、传递原理、反应工程等多学科方法，依据机理及验证实验、理论分析、数学模型和数值计算方法，开展多相搅拌反应器、聚合反应器和结晶反应器等的流动、传递、反应和传热的实验和数值模拟相关研究，在计算流体力学和计算传递学新方法、多相传递和反应耦合数学模型和数值模拟、多相体系的测量方法以及搅拌釜反应器内新型桨和内构件设计等方面有丰富的工作积累。获得2009 年的国家自然科学二等奖、2015年的国家技术发明二等奖和2019年国家科技进步二等奖。

胞内细胞器实时发生快速的结构和分布变化，这些改变受到细胞内部环境的调控，反过来作为调控手段去影响细胞内环境，进而执行复杂的细胞功能。细胞器分布的调节对细胞健康至关重要。细胞器通过motor和adaptor蛋白沿着微管双向移动，进而建立和维持其适当的分布和功能【1】。微管通过可逆的翻译后修饰（包括乙酰化、去酪氨酸化和谷氨酰化）获得调节特异性，这些修饰共同构成了微管蛋白密码（tubulin code）的关键元素【2】。研究表明，tubulin code参与微管cargo选择以及细胞器定向运动【2】，但细胞如何破译这些tubulin code以选择性地调节细胞器定位尚不清楚。内质网（Endoplasmic reticulum, ER）是一个由不同形态组成的相互连接的网络，在整个细胞质中混杂延伸，与其他细胞器形成丰富的接触。内质网形态失调与神经系统疾病和癌症密切相关。2021年12月15日，来自美国国立卫生研究院的Craig Blackstone团队在Nature杂志上在线发表了题为ER proteins decipher the tubulin code to regulate organelle distribution的研究论文，阐释了内质网蛋白调控细胞器分布的具体机制。研究人员证明了三种膜结合的内质网蛋白优先与不同的微管群体相互作用：CLIMP63结合中心体微管，KTN1结合核周多聚谷氨酰化微管，p180结合单谷氨酰化微管。这些内质网蛋白质的敲除或微管群的操纵和谷氨酰化状态改变均会导致内质网定位的显著变化，进而引起其他细胞器在胞内的重新分布。大多数关于ER shaping和细胞器接触的研究都集中在外周管状ER，而更致密的核周ER是如何形成和不对称分布的目前还不清楚。三种ER膜结合蛋白— CLIMP63，p180和KTN1—主要定位于核周ER，被认为是内质网片状形成（sheet-forming）蛋白【3】。作者首先探究了这三个蛋白在调控内质网形态和分布中的功能。如图1所示，在CLIMP63和KTN1单敲除细胞的外周ER中的致密基质或片状结构数量增加，该现象定义为“分散（dispersed）”表型；而p180敲除细胞中的ER则表现出一种相反的“聚集（clustered）”表型——其外周网络保持管状，但核周 ER 在核的一侧不对称地塌陷成较小的区域；CLIMP63-KTN1双敲导致更明显的“dispersed”ER，而CLIMP63-p180双敲细胞中的ER与野生型中的类似；值得注意的是，p180-KTN1双敲造成比p180单敲更多的ER聚集；在CLIMP63-p180-KTN1三敲的细胞中，高密度的ER基质或片状结构在核周区域富集。为了更好地定量评估ER形态和分布的变化，作者开创了互补算法（complementary algorithms），利用基于概率密度估计的统计方法来分析荧光标记的ER和其他细胞器的空间分布，使用实验得出的空间概率质量函数来量化图像上的荧光变化，以计算细胞器的径向分布和细胞不对称程度。数据显示，CLIMP63 和 KTN1 单敲除或双敲除增加了 ER 平均分布半径 （Mean distribution radius, MDR），说明ER 的外周分布更广；相反，p180敲除或p180-KTN1双敲增加了ER不对称性。其中微管MDR和不对称性仅略有变化。图1. CLIMP63、p180 和 KTN1 差异性调节 ER 形态及分布随后，作者通过co-sedimentation实验评估了多种ER蛋白与微管的结合能力。与预期的结果一致，CLIMP63、p180和KTN1均可以结合大量微管。作者发现，只有能够进行微管结合的野生型蛋白质或突变体才能恢复相应敲除细胞系中的ER形态。例如，CLIMP63错义突变体R7A，K10A和R70A不能结合微管或抑制CLIMP63敲除细胞中的ER分布缺陷，而结合微管的CLIMP63（H69A）可以拯救表型；对于KTN1，只有结合微管的缺失突变体可以抑制异常的ER表型；缺乏kinesin-1结合结构域的p180s仍然可以抑制p180-敲除细胞中的ER聚集表型。这些数据表明CLIMP63-、p180-和KTN1-敲除细胞中ER形态的改变可能都与微管结合改变相关。因此，作者推测这些蛋白质可以结合不同的微管群体，并采用邻近连接测定（proximity ligation assay, PLA）来可视化它们在细胞中的微管结合情况。作者使用centrinone B耗尽中心体微管，并通过敲除AKAP450去除高尔基源性微管。结果显示CLIMP63-microtubule association对中心体耗竭敏感，但高尔基体微管耗竭不敏感；KTN1-microtubule association对两者都敏感；p180-microtubule association对中心体或高尔基微管的消耗都不敏感。进一步分析证明，CLIMP63优先结合中心体微管，KTN1优先结合来自中心体或高尔基体的核周微管，p180优先结合更多的外周微管。为了获得调节特异性，微管经历可逆的翻译后修饰，包括乙酰化、去酪氨酸化和谷氨酰化【2】。虽然 CLIMP63、p180 或 KTN1 敲除不影响这些修饰的总体水平，但微管蛋白多聚谷氨酰化在中心体或高尔基体微管耗尽的细胞中降低。因此，作者纯化了含有微管结合域的p180、KTN1和CLIMP63片段，并在体外探究它们与谷氨酰化微管的结合。与KTN1相比，p180与单谷氨酰化微管表现出更高的体外结合，而p180和KTN1与多聚谷氨酰化微管结合能力相似。同时，KTN1更倾向于结合具有多聚谷氨酸链的微管，而不是具有多位点单谷氨酸链的微管。与p180和KTN1相反，CLIMP63对微管谷氨酰化的反应较差，不同的微管蛋白修饰或相互作用可能介导了CLIMP63与中心体微管的优先结合。总的来说，如图2所示，CLIMP63，p180和KTN1分别优先结合中心体、多聚谷氨酰化和谷氨酰化微管，进而协同调节ER分布。图2. CLIMP63结合中心体微管，KTN1结合多聚谷氨酰化微管，p180结合谷氨酰化微管。接下来，作者对其他细胞器的分布进行了分析。通过同时对六个细胞器的活体成像显示，大多数细胞器的分布与ER相似，提示 ER 可能广泛调节细胞器分布。值得注意的是，在CLIP63-，p180-和KTN1-敲除细胞中，所有细胞器都表现出与ER相似的分布变化：在CLIMP63-或KTN1-敲除细胞中更分散，在p180-敲除细胞中更不对称。此外，分散ER的CCP1过表达也增加了野生型细胞中溶酶体，线粒体和过氧化物酶体的MDR。最后，作者探究了在自噬过程中ER和溶酶体的迁移活动。核周溶酶体聚集是早期自噬的标志性事件，对于适当的自噬通量很重要【4-5】。与溶酶体类似，ER 在早期自噬期间迁移至核周，随后重新分布到外周。CLIMP63蛋白水平在早期自噬期间显着增加，CLIMP63敲除可以阻止ER向核周区域移动，并抑制自噬体-溶酶体融合和自噬降解，但并不影响溶酶体活性。p180和KTN1蛋白水平在早期自噬期间保持不变，KTN1-microtubule association不变，但p180-microtubule association增加，进而重新分布ER和溶酶体。p180-敲除细胞中的ER和溶酶体始终留在核周。作者还阐释了p180与微管结合的生理学意义，如图3所示，p180L的核糖体结合区（主要的异构体）包含41个带正电荷的十肽重复，该区域在正常细胞条件下（Normal）被核糖体占据，但在饥饿条件下（Starved），与核糖体发生解离，暴露出这些带正电的区域，随后结合微管。图3. (e) p180结构域组成；(f) p180在正常和饥饿条件下与微管结合。总的来说，该研究证明了CLIP63，p180和KTN1优先结合微管的不同子集以维持核周ER的特征性分布，从而解释了它们缺失的差异效应。微管在细胞器分布中起着关键作用，它们选择性分配细胞器的能力依赖于“tubulin code”。该研究表明：（1）ER分布是通过特定的膜结合蛋白介导的，与不同水平和类型的微管谷氨酰化有差异结合，广泛影响大多数其他细胞器的分布；（2）细胞不是通过赋予每个细胞器自己的感知和响应机制，而是通过将ER作为一线传感器和响应器来实现组织效率。作者认为可能还有其他ER蛋白也可以破译tubulin code，对ER在健康和疾病中的功能具有重要意义。原文链接:https://doi.org/10.1038/s41586-021-04204-9制版人：十一