质谱蛋白质迹法

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质谱蛋白质迹法相关的厂商

  • 北京青莲百奥生物科技有限公司是一家基于蛋白质组学研究的创新性、平台型CRO企业,致力于临床样本的蛋白质标志物发现和检测,聚焦于低丰度、超微量的血液、外泌体、显微切割等样品类型。全力打造新一代蛋白质组学平台,拥有独特纳米磁珠富集低丰度蛋白技术及蛋白质组学全流程全自动样本处理智能机器人及全自动大数据分析软件,不仅提供上游工具标准化解决方案,还提供临床质谱的诊疗Biomarker开发服务,从临床需求到诊疗产品落地,提供一站式闭环研发服务。 新一代蛋白质组学平台以临床问题为导向、以源头创新为核心驱动力,为诊、疗蛋白质生物标志物在临床端和药企端落地转化,提供完整的解决方案。
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  • 北京百泰派克生物科技有限公司(Beijing Biotech Pack Scientific Co., Ltd. 简称BTP)成立于2015年,是国家级高新技术企业,业务范围主要围绕蛋白和小分子代谢物检测两大板块,从事蛋白质和小分子代谢物的理化性质分析及结构解析等相关技术服务,为客户提供高性价比、高效率的技术服务。深耕蛋白鉴定、定量蛋白组(iTRAQ/TMT、label free、DIA/SWATCH)、PRM靶蛋白定量、蛋白和抗体测序、蛋白修饰(二硫键、糖基化、磷酸化、乙酰化、泛素化等)、靶向和非靶向代谢物检测。百泰派克生物科技检测平台包括:检测分析平台、蛋白质组学分析平台、代谢组学分析平台、蛋白质从头测序平台、生物制药分析平台和流式细胞多因子检测平台。公司拥有独立的质谱实验室、色谱实验室、细胞培养室和免疫学实验室,以及高分辨率质谱仪和高效液相色谱。目前已与国内外多家药物研发企业,以及哈佛大学、北京大学在内的国内外高校建立了合作关系,协助客户发表了多篇中英文文章,包括Cell等多家高水平期刊。公司自主检测平台发展至今,已覆盖蛋白质组学、代谢组学、生物制药、生信分析等多组学检测平台,积累了丰富的实践经验,凭借专业的技术和优质的服务水平,客户覆盖北京大学、清华大学、中科院等多所知名院校,也与国内外多家药物研发企业建立合作关系。公司始终致力于为各科研院校、企业和机构提供高效、准确、高性价比的蛋白质(组)研究技术包裹,助力客户在基础研究、分子诊断及其他生命科学研究领域取得突破,为生命科学的发展做出贡献。百泰派克技术平台检测分析平台:多台高分辨率质谱仪、高效液相色谱、气相色谱,NMR。蛋白质组分析平台:Label-free、iTRAQ、SILAC、SWATH、MRM;蛋白质定性定量鉴定、蛋白质差异分析、发现疾病标记物、发现药物靶标。代谢组分析平台:靶向代谢组学、非靶向代谢组学、脂质组学分析;通量达1000种代谢分子、代谢通路分析、代谢靶标鉴定。流式细胞多因子检测平台:CBA、FlowCytomix;微量样品需求,分析多种细胞因子。 蛋白质从头测序平台:Obitrap Fusion Lumos质谱仪、PEAKS软件分析;100%序列测定,精准蛋白、抗体测序。生物制药分析平台:生物药物鉴定、变异性分析、纯度分析。流式细胞多因子检测平台:CBA、FlowCytomix;微量样品需求,分析多种细胞因子。
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  • 百蓁生物技术(武汉)有限公司是一家由加拿大滑铁卢大学计算机系教授、加拿大皇家科学院院士李明先生创立的高科技生物企业,技术源头来自李明教授2000年创办的加拿大BSI公司。百蓁生物致力于为蛋白质组学和免疫肽的分析、研究和开发提供创新的解决方案,服务范围涵盖蛋白样本分析、药物开发合同研究以及健康数据解决方案。公司利用独特的专利技术通过高分辨率质谱为蛋白质组表征和量化提供高品质的分析服务,检测精度、深度和通量均处于行业领先地位。另外,百蓁将先进的数据分析与实验设计进行整合,实现肿瘤新抗原的开发,助力肿瘤免疫治疗的发展。
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质谱蛋白质迹法相关的仪器

  • 仪器简介:作为全球最大的实验室过滤及超滤产品供应商,Millipore 可为您提供l. 0.5mL至1000L处理量的实验室除菌过滤装置,可用于血 清、组织培养基及其他溶液的除菌过滤。高通量,低吸附的除菌滤膜,使蛋白质损失最少。可选择即用式过滤器或可更换膜的过滤装置。2. 0.5mL至3000mL处理量的实验室超滤装置,用于蛋白质,核酸的分离、纯化、浓缩和脱盐,专利 的结构设计和新型的超滤膜,使超滤速度更快,产物回收率更高。单片超滤膜和膜包可清洗并反复使用。3. 高通量纯化系统,特别适合大规模样品纯化实验室的应用,可快速有效地同时处理多达96个样品,大大减轻了实验室的负担。主要产品包括:* Amicon 系列超滤离心装置: 浓缩,脱盐一部到位,* DNA Extraction Kit: 从琼脂糖凝胶中回收DNA,只需10分钟即可回收100bp-10,000kb DNA* Micropure -EZ:从DNA中去除常用的42种限制性内切酶,可与Amicon超滤离心装置连用,一步离心即可完成去酶,浓缩及脱盐。* Immobilon 系列转印膜: Ny+ 用于Southern和Northern Blotting PVDF 用于Western Blotting* ZipTip 微量固相萃取吸嘴:只需数秒即可纯化fmol至pmol的蛋白质样品,提高质谱分析的灵敏度* Montage Plasmid kit:用于质粒DNA纯化2 Montage BAC kit:用于BAC DNA纯化2 Montage SEQ kit:用于测序反应后PCR纯化* Montage In-Gel Digest Kit: 同时处理96个1-D或2-D胶中的蛋白质样品* Millex GP33: 超大面积,超高流速的针头式除菌过滤器。技术参数:1.96孔PCR 纯化板---纯化96个样品只需10分钟2.无须离心,只需真空抽干3.不需要使用任何有机试剂及任何盐溶液,也无须洗涤步骤4.纯化后的PCR样品回收率90%(500bp以上)5.纯化后的DNA纯度极佳--Primer的去除率98%主要特点:1.Albumin Deplete Kit--有效去除人血清中65%以上的白蛋2.预装好亲和层析小柱,只需15分钟离心,洗脱操作3.非特异性蛋白吸附极低4.提高低峰度蛋白质在电泳,层析及质谱分析中的解析度5.此Kit同样可适合于其他多种哺乳动物
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  • 最新款 Qubit Flex 八通道核酸/蛋白定量荧光计 已上市!Qubit 4 荧光计采用专门研制的荧光检测技术和Invitrogen™ Molecular Probes™ 染料。这些染料荧光只有与特异性的靶分子结合时,才能发射荧光信号,即使有游离核苷酸或降解核酸存在,这些染料仍能发挥作用。Qubit 4 荧光定量即便在低浓度下亦具有目前最高的DNA 和RNA 定量特异性和灵敏度。? 选择性 — Qubit 荧光定量采用Qubit 分析试剂盒,其包括专利的染料,只有与DNA、RNA或蛋白质结合时方可发出荧光。由于Qubit 技术只报告靶分子( 而不是杂质) 的浓度,因此这种特异性可以使您获得十分精确的结果? 灵敏性 — 最低仅需1 uL 样品,能精确可靠地定量浓度仅为10pg/L 的DNA 和12.5μg/mL 的蛋白质样本? 简单直观 — 反应灵敏的5.7 英寸彩色触摸屏,直观的导航按钮? 迅速 — 全新的双核处理器,5 秒内快速计算样品浓度,最多存储1000 个结果? 个性化 — 个性化设置常规应用,可通过MyQubit 软件和网络工具创建个性化assay,六国操作语言可供选择上市12 年来,Qubit 荧光计一直以其极高的准确度和灵敏性,受到全球上万个实验室的青睐。迄今为止,已经有17,500 篇有关Qubit 的文献引述。最新推出的Qubit 4 荧光计秉承上一代仪器的高准确性,不仅仅可精确测量样品DNA,RNA 和蛋白质含量,还拥有全新的功能,包括:? 适用全新RNA IQ assay — 快速可靠地检测RNA 完整性和质量? 数据导出 — 除U 盘和USB 连接电脑导出数据,还拥有WiFi 功能? 内置试剂计算器 — 快速计算配置工作溶液所需的染料和缓冲液Qubit 操作简单直观ubit RNA IQ Assay快速、准确地检测RNA 完整性和质量RNA 样品的质量评估对于下游的实验的成功尤为重要。全新上市的InvitrogenTM Qubit RNA IQ(Integrity & Quality )试剂盒和Qubit 4 荧光计配套使用,只需两步就可以准确区分完整和降解RNA,快速评估RNA 质量或降解程度。无需特殊的处理步骤,繁杂的样本制备或漫长的等待过程——最少仅需1 uL,浓度为0.5-1.5 ug/uL 的待测样品,即可在4 秒内获得RNA IQ 结果。Qubit RNA IQ 试剂盒采用两种独特的荧光染料——一种与大RNA,完整和/ 或结构RNA 结合,另一种选择性地结合较小、降解的RNA(图5),两种染料结合使用,可快速地评估RNA样品的完整性和质量。使用时,您只需将样本加入RNA IQ 工作液,然后在Qubit 4 荧光计上完成检测。检测结果会提供RNA 样品完整性和质量的总数值或RNA IQ#,以及样本中大小RNA 的百分比值(图6)。与其他RNA 质量分数类似,RNAIQ# 评分范围为1 到10,数值越大,说明RNA 的质量越高,完整性越好。 与电泳法相比,RNA IQ 检测法有何优势?Qubit RNA IQ 为检测RNA 样本是否降解提供一种快速简单的方法。与基于微流体芯片法比较,RNA IQ 法需要的设备便宜,操作简单,更重要的是检测所需的时间大大缩短。通常来说,完成12 个样品的检测,RNA IQ 法约需要10 分钟,而使用微流体法,约需要75 分钟。如果您只是需要简单评估RNA 样品是否降解,可以使用RNA IQ 法快速完成检测,但如果您需要获取具体的RNA 片段大小及分布信息,我们依然推荐您使用基于凝胶或微流体的电泳方法。RNA IQ 检测结果反映样本中大RNA 和/ 或结构RNA 和小RNA的百分比,其数值与电泳法结果正相关(图7)。然而,需要注意的是IQ# 值反映的是样本中大小RNA 的比值,由于计算原理不同,IQ# 值与其他质量评估方法得到的结果之间存在一些差异(图8)。对特定样本或下游应用,我们推荐您最开始同时使用RNA IQ 试剂盒和传统电泳法来确定测量值的相关性。官方渠道购买 — 品质保证,售后无忧从现在起,通过赛默飞世尔科技官方渠道购买全新Qubit 4 荧光计,即享三年免费退换。
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  • 空间蛋白质组织质谱成像系统-MIBIscope System多重离子束成像平台(MIBI)技术 1、颠覆性的多重组织成像平台,提供可操作的信息超高分辨组织质谱成像仪器应用于高精度空间蛋白质组学,基于多重离子束成像(MIBI)技术,MIBIscope系统可以在单次扫描中可视化40+蛋白标记物,并提供组织样本微环境的相关信息. 2、高精度空间蛋白质组学的标准 3、强劲的性能,可重复的结果,操作方便• 遵循标准的病理工作流程• 光学和SED图像引导ROI选项• 有限的实用需求和利用率• 大于104动态范围• 操作简单 不需要特别的专业知识 4、技术参数:获取时间:低分辨率 (1 μm):9-35分钟高分辨率 (500 nm):17-68分钟超高分辨率(350 nm):35-139分钟用的生物标志物通道:40ROI区域:400x400 – 800x800 μm2抗体检测下限:1 (113In) - 16 (166Er)动态范围:5 log文件类型:TIFF 链接:
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质谱蛋白质迹法相关的资讯

  • 谁是蛋白质质谱与蛋白质组学领域世界第一牛人?
    俗话说:文无第一,如果非要整出个蛋白质质谱与蛋白质组学领域世界第一牛人,显然并不是一件容易的事,也注定是一件有争议的事。作为一个半路出家的准业内人,我就本着无知者无畏的革命精神,说一下我自己心目中的第一牛人:Ruedi Aebersold。   考虑到科学网的大多数网友对蛋白质组学并不了解,先简单科普一下,根据百度百科的定义:“蛋白质组学(Proteomics)一词,源于蛋白质(protein)与 基因组学(genomics)两个词的组合,意指“一种基因组所表达的全套蛋白质”,即包括一种细胞乃至一种生物所表达的全部蛋白质。” 1995年(也有1994,1996年之说)Marc Wikins首次提出蛋白质组(Proteome)的概念1,1997年, Peter James(就职于有欧洲MIT之称的瑞士联邦工学院(ETH))又在此基础上率先提出蛋白质组学的概念2。基因组学和蛋白质组学的概念又进一步催生了N多的各种各样的组学(omics),两者的诞生的发展,也使系统生物学成为可能,本文的主人公Ruedi Aebersold与Leroy Hood一起于2000年在美国西雅图创办了系统生物学研究所(ISB),该所的建立不但标志着系统生物学作为一门独立的学科的诞生(此句话貌似不靠谱,参见文后14楼的评论),也带动了包括蛋白质组学在内的多种组学的发展,当然各种组学的发展也同时促进了系统生物学的发展。尽管日本也于2000年在东京建立了系统生物学研究所,但是同为第一个吃螃蟹的,东京的这个所,无论是学术水平还是世界影响都无法和西雅图的那个系统生物学领域的麦加相提并论。闲话少叙,我之所以认为Ruedi Aebersold是蛋白质质谱与蛋白质组学领域世界第一牛人,是基于如下原因:   Ruedi Aebersold对蛋白质组学的最大贡献可谓是同位素代码标记技术(ICAT),现在这一蛋白组定量技术自从1999年在Nature上发表以来,该技术已世界广泛应用,该论文迄今(截至2013年1月11日)已被引用了近3000次。Web of Science的检索结果显示,蛋白组学领域迄今已经至少有超过10万篇论文发表,按照被引用次数排名,该论文位居第三位。有意思的是,被引用次数排第四位的是Ruedi Aebersold和另外一位牛人Mathias Mann(下面会介绍)于2003年发表在Nature上的有关蛋白质质谱与蛋白质组学的综述论文,迄今也已被引用近2800次。而引用次数排第一和第二的两篇论文的通讯作者并算不上是蛋白质质谱与蛋白质组学领域的,蛋白质组学仅仅是他们使用的工具,他们的影响也在这个领域之外。蛋白质组学领域,最重要的专业协会应该算是HUPO (国际人类蛋白质组组织), 最重要的专业会议也当属HUPO世界大会,Ruedi Aebersold曾获HUPO含金量最高的成就奖,他本人也经常是HUPO世界大会的分会主席或大会特邀报告人。当然Aebersold还获得了包括美国质谱协会(ASMS)大奖在内的许多专业大奖。可能有人会列出另外的自己心中的第一牛人(如上述的Mathias Mann),但Ruedi Aebersold无疑至少是领域内公认的前几位的世界级牛人。另外,顺便说一下德国马普所的Mathias Mann(其在丹麦首都也有实验室),Mann和Aebersold可谓是蛋白质组学领域的双子星座,都是该领域的顶级牛人,Mann发表的论文有多篇都在蛋白质组学领域被引用次数前10位,不少被引用次数都上千次。上述的Mann和Aebersold两人能在Nature发表综述论文也说明了他们的江湖地位。Aebersold和Mann所发表的论文总被引次数分别超过了5万和3万次,这个数字在世界所有领域都是惊人的。另外,Mathias Mann在蛋白质组学最大的贡献可以说是发明了蛋白质组体内标记技术SILAC3,这种技术与Ruedi Aebersold发明的ICAT已及另外一种标记iTRAQ是公认的应用最为广泛的蛋白质组学定量标记技术。   今年年近花甲的Ruedi Aebersold是世界蛋白质组学的开拓者之一,现在在上述的ETH的工作,和最早提出蛋白质组学Peter James在同一个大学。作为土生土长的瑞士人,Ruedi Aebersold是在2004年底、2005年初才开始在ETH全职工作的,可谓是瑞士的大海龟。Ruedi Aebersold此前在西雅图的ISB和华盛顿大学工作,作为ISB的元老和共同创办人,Ruedi Aebersold现在还是ISB的兼职教授,发表论文时也还署ISB地址。Mann和Aebersold都是欧洲人,现在又都致力于将蛋白质质谱与蛋白质组学应用到临床,尽管蛋白质组学已有十多年发展历史,现在最大的一个瓶颈可以说在基本无法应用到临床,现有的技术,对于临床应用而言,时间和经济成本都太高(无法高通量、检测成本太贵)。这一块硬骨头显然不是一般人能够啃得动的,需要从临床样品制备、质谱技术到数据分析都要有突破甚至革命性的创新,我很期待,也相信Mann和Aebersold有能力最终使蛋白质组学(尤其是基于此的生物标志物鉴定技术)应用到临床。   我国在蛋白质质谱与蛋白质组学领域在世界上最出名的无疑非贺福初莫属,贺福初的名字在国内搞蛋白质组学应该都知道他的名字,他的头衔很多(如将军、院士),我就不一一列举了,新年伊始他又多了一个牛头衔:万人计划中的科技领军人才。贺的工作和学术水平,我不熟悉,不敢评头论足。他的文章被引用次数最高的是发表在Cancer Research一篇论文,迄今已有126次,但并非是蛋白质组学领域。在蛋白质组学领域,他的被引次数(含自引)最高的论文是2007年发表在蛋白质组学顶级期刊MCP的文章4,迄今已有105次引用。蛋白质质谱领域,我国在世界上最出名的学者估计要数复旦大学的杨芃原了,他的被引用次数最高的一篇论文,是2005年发表在化学顶级期刊德国应用化学的文章5,迄今已被引用70次,杨芃原为该论文的共同通讯作者。我国在蛋白质组学目前被引用次数最高的是南开大学王磊(澳大利亚海归、长江学者)2007年发表在美国科学院院刊(PNAS)的论文6,迄今被引次数已经超过500次。   蛋白质质谱仪主要生产商Thermo Fisher(即原来的Finnegan), 最近新出了本挂历,这本特别的挂历上列了13位在蛋白质质谱与蛋白质组学领域的牛人,上述的Ruedi Aebersold和Mathias Mann都在之列,其余11位简单介绍、列表如下。 姓 名 工作单位 主要贡献 Richard D. Smith 美国太平洋西北国家实验室 1990年首次用三重四级杆质谱Top-down(自上而下)分析完整蛋白 John Yates III 美国Scripps研究所 SEQUEST MS/MS数据库搜索程序 Joshua Coon 美国威斯康星大学麦迪逊分校 发明了电子转移解离技术(ETD) Neil Kelleher 美国西北大学 Top-down蛋白质组学 Kathryn Lilley 英国剑桥大学 蛋白质组学定量技术 Pierre Thibault 加拿大蒙特利尔大学 应用生物质谱和蛋白质组学到细胞生物学 Michael MacCoss 美国华盛顿大学(西雅图) 稳定同位素标记技术 Albert Heck 荷兰Utrecht大学 基于质谱的结构生物学 Catherine Costello 美国波士顿大学 HUPO前任主席,质谱技术发展及应用 Alexander Makarov 德国Thermo Fisher Scientific 生物质谱全球研发总监 领导研发Orbitrap质谱仪 Donald Hunt 美国弗吉尼亚大学 FT-MS and ETD   简单的说,上述13位世界级牛人都来自欧美,没有一位来自亚洲,也没有一位华人。我不知道以Ruedi Aebersold代表的上述牛人是如何炼成的,但可以肯定的是:他们不是欧美版的“百人”计划,也不是“千人”计划,更不是“万人”计划而“计划”出来的。网上的公开信息表明:Ruedi Aebersold除了在国际专业协会和期刊有学术兼职外,没有任何行政职务,就是一普通教授,但是这不妨碍他成为蛋白质质谱与蛋白质组学领域世界第一牛人。
  • 质谱技术帮助科学家发现蛋白质组学重要成果
    最近,来自瑞士和荷兰的科学家,对在22种不同生长条件下大肠杆菌表达的蛋白质,进行了定量和定性分析。确定了超过2300个蛋白质,其中一些处于每个细胞一个副本的平均水平。由此产生的数据集描述了细胞中大多数( 90%)的蛋白质量,对细胞生物学家来说这将是一个宝藏。相关研究结果发表在十二月出版的《Nature Biotechnology》。  为了了解细胞内的基因组信息和它们的生理机能之间的关系,重要的是要评估哪些基因在不同条件下积极参与产生蛋白质。收集这些信息的最直接的方式是,对细胞中存在的蛋白质进行定量测量。  随着技术的进步,最近才使得绝对蛋白质水平的大规模测量成为可能。来自巴塞尔大学和苏黎世大学(瑞士)、格罗宁根大学(荷兰)的科学家们,联手测量在22种不同条件下生长的大肠杆菌中的蛋白质。使用质谱法为基础的蛋白质组学方法,他们不仅确定了存在哪些蛋白质,而且还确定了每个细胞中有多少个副本。  大型数据集  系统生物学教授Matthias Heinemann说,来自大规模数据集的结果,将激励更多新的研究成果,他与巴塞尔大学的Alexander Schmidt一起协调实验。他解释说:“我们成功地分析了这些细胞中百分之90的蛋白质量。我们发现,有超过2300种不同的蛋白质,代表着4300个细菌基因中的超过一半。这使大肠杆菌中绝对定量的蛋白质数量增加了一倍。对于这些蛋白质中的一些,还没有确定其功能。但是,通过研究超过22种不同生长条件下的表达模式,我们现在获得了一个关于‘它们正在做什么’的线索。”  免费索取Life Tech蛋白质组学产品信息  蛋白质有非常不同的表达水平,从每个细胞平均超过100000个副本,到两个、一个甚至更少的水平。Heinemann说:“首先,这表明我们的方法是多么的敏感,但它也会让你想知道,在非常低的水平表达的蛋白质有什么功能,通过纯粹的随机效应,虽然一些基因可能是活跃的(从而随机产生蛋白质),但我们并不排除一个细胞中一个蛋白单拷贝的一种适当功能。毕竟,其他的生物实体——显示为单拷贝(如基因),也具有一种功能,研究还发现了对细菌蛋白质的新翻译后适应性。  新问题  在这篇论文中描述的数据集,正在被其他科学家所使用,并引发了新的令人兴奋的研究调查。作者指出:“我们的数据将作为新研究的参考数据,并已经促成了一些正待出版的研究结果。这个数据集可让科学家们能够提出并回答新的问题。”  对于这项研究,在不同条件下生长的细菌是在格罗宁根大学培养的。样品被运到巴塞尔大学,蛋白质含量(包括膜结合蛋白)是通过质谱分析法分离和分析的。最后,整个团队对这些结果进行了分析。
  • 基于质谱的血浆蛋白质组学领域新进展
    6月美国质谱学会年会(ASMS)上发布的最新数据表明,新的仪器和工作流程极大地提高了基于质谱的血浆蛋白组学实验的覆盖深度和通量。这些进步可使质谱成为各应用领域中更有用的工具,包括血浆蛋白生物标志物的开发以及迄今由Olink和SomaLogic等亲和性平台主导的大规模人群研究。  血浆是一种易于获取和常用的样本来源,尤其是在临床工作和人群研究中。然而,由于血浆含有大量丰度较高的蛋白质和较宽的动态范围,传统的质谱蛋白质组学分析能力不足。对于细胞裂解物的分析,质谱工作流程可测量8000到12000个蛋白质,但对血浆,类似的工作流程只能测量500到1000个蛋白质。虽然可通过去除丰度较高的蛋白质或进行粗分离来改善这一情况,但这也会牺牲通量。  去年,瑞士蛋白质组学公司Biognosys在Journal of Proteome Research杂志上发表了一项研究,他们使用赛默飞的Orbitrap Exploris 480质谱仪,通过两小时的液相色谱梯度测量了180个去除了高丰度蛋白的血浆样品中的2732个蛋白质,这是未进行血浆分离处理情况下最高深度的血浆蛋白质组分析。  最近,蛋白质组学公司Seer推出了一种新的血浆蛋白组学解决方案。该公司的Proteograph系统使用一组纳米颗粒来富集血浆蛋白质,然后可以使用质谱等技术对其进行鉴定和定量分析。与传统的血浆蛋白组学方法相比,Seer系统在覆盖深度和通量上都有所提升。在一份发表于四月BioRxiv 预印本的研究中,威尔康奈尔医学院-卡塔尔团队使用该系统分析了345个血浆样本,测量了大约3000种蛋白质,在其液相色谱-质谱法的运行时间下每天可分析大约10个样本。  根据以上数据,Biognosys分析和Seer系统的覆盖深度都接近于Olink的Explore平台,后者可以在血浆中测量大约3000种蛋白质,但它们仍远远落后于SomaLogic的SomaScan平台,后者可以在血浆中测量大约7000种蛋白质。在每周约70个样本的处理量上,Biognosys和Seer系统的通量仍然落后于Olink和SomaLogic平台,后者每周分别可以处理多达1000个和340个样本。  ASMS年会上,赛默飞展示了使用Seer最新发布的Proteograph XT试剂盒在其新的Orbitrap Astral仪器上测量大约6000种蛋白质的数据,每天处理大约30个血浆样本。这些数据标志着血浆蛋白组学工作流程的重大进展,并表明在大规模血浆研究方面,结合Seer Proteograph等血浆富集技术的质谱法与基于亲和性的平台现在可能成为竞争对手。  剑桥大学临床医学院MRC流行病学单位的生物信息学家Maik Pietzner表示:“坦白说,我们没有预见到这么大的飞跃。”他和他的同事在大规模蛋白质基因组学研究中使用了SomaLogic的SomaScan和Olink的Explore。他指出,根据ASMS展示的数据,“看起来现在似乎变得可行了”,因为他们的研究需要1000个或更大的样本队列。  华盛顿大学基因科学教授Michael MacCoss还表示,质谱技术具备的覆盖深度和通量使其成为大规模人群研究的有用工具。他说:“像英国生物库(UK Biobank)或弗雷明汉心脏研究(Framingham Heart Study)这样的大型队列……这些样本的价值是巨大的,研究人员希望能够以最少的资源获取最多的信息,很多实验都使用了Olink或SomaLogic。”  如果质谱技术能够可靠地提供ASMS演示中展示的覆盖深度和通量,它可能成为亲和性平台的有力补充和竞争对手。许多蛋白质存在多种形式,或称为蛋白质变体,其变异包括氨基酸变异、截断或翻译后修饰等,这些变化会影响它们的功能,在亲和性平台上往往不清楚或不确定测量的是蛋白质的哪种变体。质谱方法更适合分析这些不同的蛋白质变体。  Olink总裁Carl Raimond表示,他认为质谱和亲和性平台是“绝对互补的”,并补充说“看到蛋白质分析领域有创新是非常好的”。然而,他表示在Olink占据领先地位的大规模人群研究中质谱技术近期可能无法成为竞争对手,他同时也质疑ASMS展示的令人印象深刻的数据在广泛应用时是否能够经受考验。他说:“细节决定成败。提出要求很容易,但真正能够实现或提出关于这一要求背后的问题则是完全不同的事情。”Raimond补充说,虽然质谱技术不断改进,但亲和性平台也将不断进步。Olink正在将其Explore平台扩展到约5,000种蛋白质靶点,而SomaLogic计划在今年年底前将SomaScan平台扩展到覆盖约10,000种蛋白质。Pietzner同样表示,虽然在ASMS上发布的数据令人兴奋,但他和他的同事们期待看到更广泛的数据,包括总体的蛋白质覆盖范围,不同蛋白质和肽段在样本中检出的一致性和重复性。他说,“亲和性方法已经应用于规模大于50,000的人群队列中,并带来了惊人的发现。我们需要进行头对头的比较以评估这些新的质谱技术是否能够实现类似的扩展。”  MacCoss表示,使用质谱进行此类研究的公司或研究人员需要提供数据,证明他们能够在每个样本中一致且可重复地测量一组核心蛋白。他说:“当人们使用Olink时会有一个清单,上面列出了每次都会测到的蛋白质。我们仍然需要这样做。我们仍然需要说,这是每次实验都会返回定量值的蛋白质列表……以及测量中获得高质量分析数值的蛋白。”  Pietzner表示,他和他的同事目前正在努力扩展他们的蛋白质基因组学研究以包括质谱技术。强生和强生制药公司的神经科学数据科学主管,以及英国生物库药物蛋白质组学项目(PPP)主席Christopher Whelan表示,目前一个规模最大的蛋白质基因组学人群研究项目正在实施基于质谱的蛋白质组学。  Seer本月宣布推出Seer技术访问中心,该中心将组合其XT试剂盒与Orbitrap Astral质谱仪,为没有质谱仪的用户提供蛋白质组学服务。  尽管到目前为止很难全面评估赛默飞的Orbitrap Astral和Seer的Proteograph XT的性能,但一些早期用户表示其产生的结果很出色。  Cedars-Sinai精准生物标志物实验室主任Jennifer Van Eyk一直在使用Orbitrap Astral进行血浆蛋白质分析,在这方面它比先前的仪器有更强的能力。Van Eyk表示,在每天运行60个样本时,新仪器可测得的蛋白质数量是相同工作流程下使用Thermo Fisher的Exploris 480仪器的2到2.5倍。  她说:“我们不仅可以检测到更多蛋白质,而且可以定量更多蛋白质,并且这些蛋白质是可重复的,也就是说,如果我们运行一个样本五次,我们确实会五次都观察到同样的蛋白。这是一个很大的飞跃。”这台仪器最出色的或许是其高通量,Van Eyk表示,她和她的同事们每天可以运行多达180个的未去除高丰度蛋白的血浆样本并获得良好的数据和深度的覆盖。她说,“在每天运行180个样本的情况下,突然间你可以开始讨论运行10,000个样本,然后它就成为一个人群研究了。”Van Eyk和她的同事目前正在试验Seer Proteograph系统,以“充分测试”其性能,并评估是否要将其作为血浆蛋白质组学工作流程的一部分。  威斯康星大学麦迪逊分校的生物分子化学和化学教授Joshua Coon指出,他的实验室能够使用50分钟的液相色谱梯度在未处理的血浆中测量大约1,500种蛋白质,并且已经在该仪器上开发出了一种一分钟的直接注射方法,能够在每个样本中测量约200种蛋白质。  Coon还是SeerProteograph平台的用户,尽管他尚未将其与Orbitrap Astral结合使用。他的实验室一直在使用Seer XT试剂盒分析阿尔茨海默病患者的血浆样本以及长期新冠肺炎(long COVID)个体的样本。他说,尽管他的团队尚未开始处理大批量样本,但在初步工作中,实验室每个样本一致地测量到约3,000种蛋白质,这是不使用Seer系统时的五倍左右。他认为,当研究人员将工作流程应用于Orbitrap Astral系统时,这些数字还会进一步提高。  除了覆盖深度外,Coon表示,Proteograph对简化质谱样品制备非常有用。他说:“我没有完全认识到到它的自动化程度,它非常方便。现在主要的用户是一个一年级和二年级的研究生……所以他们必须快速学习。他们在处理样本、获得消化产物和肽段方面取得了很大的成功。当你有新人或者长时间不做该工作的人时,进行大规模蛋白质组学研究的样品制备将耗费整个实验一半以上的精力,只需使用该平台然后熟练掌握。”  尽管Seer Proteograph平台提供的覆盖深度使质谱血浆蛋白质组学在某些应用中与Olink和SomaLogic等亲和力平台更具竞争力,但Seer本身在血浆富集领域面临新的竞争。  在ASMS会议上,蛋白质组学样品制备公司PreOmics推出了其ENRICH-ist富集血浆和血清蛋白质的试剂盒。该试剂盒使用非功能化顺磁性微珠来富集低丰度蛋白质,据该公司称,与未去除高丰度以及未富集的血浆相比,用该试剂盒处理血浆可将蛋白质检出率从50%提升至100%。PreOmics首席执行官Garwin Pichler表示,微珠与缓冲液的结合可在去除高丰度蛋白的同时富集低丰度蛋白以提高覆盖深度。Biognosys推出了一种新的基于微珠的血浆蛋白质组富集试剂盒,作为其TrueDiscovery服务平台的一部分。据该公司称,这种试剂盒可以高通量定量人类血浆中约4,000种蛋白质。  此外,在本月,华盛顿大学研究人员领导的团队在BioRxiv预印本上发表了一篇论文,描述了一种使用ReSyn Biosciences的磁性微粒富集血浆蛋白质的方法,其通过结合血浆中的膜结合囊泡并分析相关蛋白质来提高覆盖深度。华大的MacCoss是这篇预印本的通讯作者,该预印本的第一作者Christine Wu也是该富集方法的主要开发者。他们能够在Orbitrap Astral上使用30分钟的液相色谱梯度稳定地定量约4,800种血浆蛋白质,每天可处理约40个样本。在使用一小时的液相色谱梯度时,他们能够测量5,000到6,000种蛋白质。MacCoss他们迄今没有过度挑战该方法的能力,所以这些数字是相对保守的。MacCoss表示,由于Seer公司的技术成本较高,研究人员对于血浆蛋白质组学富集的替代方法很感兴趣。他说:“Seer在制造这些产品方面做得很好,但成本是一个高门槛。”  维也纳分子病理研究所的蛋白质组学负责人Karl Mechtler表示,他与Seer的讨论中,每个样品的报价大约是600美元。他说:“如果我有100个样品,对于一个蛋白质组学实验室来说,这是一笔巨款。”他指出,对于一个典型的蛋白质组学实验室,一个合适的价格范围应该在每个样品25到50美元左右。Wu表示,使用华大的富集方法进行实验的每个样品成本低于5美元。PreOmics将ENRICH-ist试剂盒作为完整蛋白质组学样品准备工作流程的一部分销售,每个样品总共80美元。  在回答成本问题时,Seer公司董事长兼首席执行官Omid Farokhzad表示,他认为价格是“价值交换的问题”。他说:“并非所有内容都是等价的。问题在于,从Seer所提供的与其替代方案所提供的内容来说,价值交换是什么?”在血浆蛋白质组学领域最新的发展中,这个问题的答案似乎是一个不断变化的目标。  参考文献:[1] Tognetti Marco,Sklodowski Kamil,Müller Sebastian et al. Biomarker Candidates for Tumors Identified from Deep-Profiled Plasma Stem Predominantly from the Low Abundant Area.[J] .J Proteome Res, 2022, 21: 1718-1735.[2] bioRxiv - Genomics Pub Date : 2023-04-21 , DOI:10.1101/2023.04.20.537640Karsten Suhre, Guhan Ram Venkataraman, Harendra Guturu, Anna Halama, Nisha Stephan,Gaurav Thareja, Hina Sarwath, Khatereh Motamedchaboki, Margaret Donovan, Asim Siddiqui, Serafim Batzoglou, Frank Schmidt

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  • 【转帖】质谱与蛋白质组学

    质谱与蛋白质组学蛋白质组学对一个细胞或组织所表达的蛋白质进行的系统分析,而质谱是它的关键性分析工具。在过去的两年中,标准蛋白质组技术中的进展增进了更高水平自动化和敏感性的蛋白质识别技术。另外,新的技术促成了鉴定蛋白质功能相关特性的里程碑性的进展,包括它们的定量和在蛋白质复合物中复杂情况。缩写2DE two-dimensional gel electrophoresis双向凝胶电泳CID collision-induced dissociation碰撞诱导的解离ESI electrospray ionization电喷雾离子化FT-ICR Fourier-transform ion cyclotron resonance傅里叶-变换离子回旋加速器共振ICAT isotope-coded affinity tagsIEF isoelectric focusing等电聚焦MALDI matrix-assisted laser desorption ionization基质辅助的激光解析离子化Q-TOF quadrupole-TOFRP reversed phase反向TOF time-of-flight飞行时间简介蛋白质组学的核心组成是系统识别一个细胞或组织中表达的每一个蛋白质,以及确定每个蛋白质的突出特征(比如,丰度、修饰状态以及在多蛋白质复合体中的复杂状态)。这些分析的技术包括分离蛋白质和肽的分离科学、识别和定量分析物的分析科学和数据管理和分析的生物信息学。它的初步工具包括使用IEF(等电点聚焦)/SDS-PAGE凝胶的高分辨率的双向凝胶电泳(2DE),结合质谱和数据库搜索来分离、识别和定量在一个复合样本中存在的个体蛋白质,最终识别被分离的蛋白质。一个常用的方法用在Fig1中用图解说明。此技术以及由此而来的变化(综述见[1])已经被用来识别和分类在复杂样本中存在的大量蛋白质,并在蛋白质组数据库中呈现它们,该过程我们这里称之为"描述蛋白质组学"比如,Shevchenko等[2]从2D凝胶上系统地鉴定了150个蛋白质。数目庞大的这样的数据库现在可以找到。同样的技术现在已经被作为普遍的发现工具来动态检测一个细胞或组织对外来或内部干扰反应而在蛋白质组中的改变。因为检测动态改变需要精确定量每个被检测成分,我们使用"定量蛋白质组学"来定义。在此报告中,我们总结了自1999年1月至2000年4月来报道的与蛋白质组学和质谱相关的最重要的进展。在核心质谱技术中的进展已经导致2DE为基础的蛋白质组学技术的进一步改进。它们同时又促进了传统凝胶为基础的方法的替代方法,诸如引入以同位素稀释理论为基础的精确蛋白质定量技术和蛋白质复合物的系统分析。蛋白质组分析的MS技术进展在此部分,我们总结了在MS设备、它们的控制和操作中的进展,以及比较质谱数据和序列数据库识别蛋白质所用的搜索工具的进展。随着新型质谱仪的引入,蛋白质组学研究现存类型的质谱仪性能已经显著改进了。在此综述期间最普遍使用的仪器是可以分为两类:单一阶段的质谱仪和串联质谱为基础的系统。单一阶段的质谱仪,最显著的是基质辅助的激光解吸电离(MALDI)飞行时间(TOF)仪器,被用于无数通过肽质谱图谱技术大规模蛋白质识别的项目中。此方法在鉴别表达自小一些的和完全测序的基因组的蛋白质特别成功[3,4]。串联质谱仪器诸如triple quadrpole、离子捕获(ion-trap)和近来引进的混合quadrupole飞行时间(Q-TOF)被常规应用于[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/Yp][color=#3333ff]LC-MS[/color][/url]/MS或用电喷雾电离(ESI)来生成肽片段离子谱,以便通过搜寻序列数据库进行蛋白质鉴定。使用仪器控制程序来自动选择肽离子进行碰撞诱导的解离(CID)(数据依赖CID)的不断增多是这些MS/MS仪器的一个明显的趋势。一些新的构造的具有高潜能的质谱仪被引入到蛋白质组学研究中产生深刻影响。两个研究组近来一个MALDI离子源和一个混合Q-TOF耦联了起来[5,6]。Q-TOF提供的质量准确性和敏感性提升了数据库搜寻结果并同时使它成为MS/MS从头测序的当然仪器选择。MALDI Q-TOF构造提供了激动人心的机会进行自动化和高通量应用以及在一个样品盘上存档样品进行日后研究的可能。Medzihradszky等[7]描述了一个不同的混合仪器称之为MALDI TOF TOF。此设备享有许多MALDI Q-TOF的优点,另外能够进行高能量CID和非常快速的扫描速率。傅里叶-变换离子回旋加速器共振(FT-ICR)质谱对于蛋白质组学来说相对陌生。这些设备具有非常高的敏感性和分辨率,质量精确性可以达到1ppm。这些特征被用来在一次分析中测量和定量几百种蛋白质的完整的分子质量[8]。Goodlett等[9]表明FT-MS测量的一个肽的准确质量以及可以容易获得的限制因素能够通过序列数据库搜索被用来识别蛋白质。蛋白质组学如果没有软件工具来进行质谱数据和序列数据库的关联将变得几无可能。现存的数据库搜索程序已经变得越来越成熟和可以(从网络)可获得。另外,引入了新的算法。主要相关程序是Sequest[10],MASCOT[11],PeptedeSearch[12],PROWL[13]和Protein Prospector[14]。在它们中间,Sequest使用CID谱设置了蛋白质识别的实验室标准(benchmark),因为它与边界MS/MS数据工作得最好,并高度可信,可以从整个[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/Yp][color=#3333ff]LC-MS[/color][/url]/MS实验中自动分析数据,并不需要任何使用者的破译工作。在所提的程序中,然而,只有Sequest不能在网络上搜索。MASCOT是一个新的、快速、网络可进入和多功能的程序,具有进行肽指纹分析、用部分破译或未破译的CID谱进行数据库搜索的功能。

  • 质谱技术在肿瘤蛋白质标志物研究中的应用与发展

    20世纪基因组学研究取得的巨大成就为蛋白质组学的发展奠定了基础。蛋白质组学是从整体水平上分析生命体、组织或细胞的蛋白质组成及其活动规律的科学,以基因表达产物为研究对象,延伸了基因组学研究深度,更深层次地揭示了生命活动规律。蛋白质组学的研究内容主要包括蛋白质表达存在方式(修饰形式)的鉴定、结构与功能分析、蛋白质定位、蛋白质差异表达以及蛋白质间相互作用分析等[1]。目前蛋白质组学研究技术主要包括:二维电泳技术、蛋白质芯片技术、质谱技术等[2]。其中,二维电泳技术是早期蛋白质组学的重要技术之一,但是由于实验步骤多,耗时长,重复性差等特点,已经逐步被新型技术所取代。蛋白质芯片技术是将多种蛋白质纯品点于芯片表面,形成蛋白质矩阵进行免疫等标记反应,主要受限于很多蛋白质无法获得纯品而不能用于芯片制备。质谱技术由于灵敏度高、特异性强、分析范围宽等优点逐渐成为蛋白质组学的主要研究手段,可以对特定生命过程中的功能性蛋白质分子进行定性和定量检测,因此在基础科研和临床研究中得到了广泛的应用[3,4]。一、基于质谱的蛋白质组学技术1.基于质谱的蛋白质组学定性技术:蛋白质定性鉴定的基本原理在于:蛋白质组的基本序列已经通过基因组学信息获得,可以用来鉴定多肽的氨基酸序列,并且获得多肽与蛋白质的对应关系[1],即质谱提供的多肽碎片数据可以与蛋白质数据库自动匹配来确定多肽序列与蛋白质归属。基本技术策略分为:(1)自上而下(Top–down)策略[5],即完整蛋白质在质谱中进行分析,可以提供完整蛋白质的质量数,但是由于质谱仪受到质量分析范围的限制,此方法在常规实验室不易实现。(2)自下而上(Bottom–up)策略[6],即蛋白质被蛋白酶水解成多肽,然后对多肽进行质谱分析和碎裂。基于这条策略的大致步骤为:蛋白质样品首先经过酶解降解为多肽,然后对多肽进行色谱–质谱分离与鉴定,最后通过搜索引擎(MASCOT:http://www.matrixscience.com/server.html, SEQUEST:http://fields.scripps.edu/sequest等)在公共蛋白质组学数据库(SWISS–PORT: http://web.expasy.org/groups/swissprot, NCBI:http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed等)中自动完成质谱数据的解析,确定多肽序列与蛋白质种类。该技术灵敏度高,特异性好,仪器自动化程度高,可以鉴定出生物样品中成千上万种蛋白质,被认为是大规模、高通量蛋白质定性检测的首选方法。2.基于质谱的蛋白质组学相对定量技术:对于大多数生命科学和医学研究来说,仅完成样品中蛋白质组的定性研究是远远不够的,还需要对蛋白质组进行定量分析。由于组学的研究对象是多个蛋白质,单次检测很难实现所有蛋白质的绝对定量,因此蛋白质组学定量多为相对定量检测。蛋白质组学定量的质谱技术包括谱图计数、质谱峰强度定量、同位素定量技术等。其中使用同位素作为内标定量的方法是目前质谱定量的最佳手段,即对整体蛋白质组进行同位素标记,并使用每一种天然蛋白质与同位素蛋白质的比值进行相对定量分析。主要分为细胞层面标记和蛋白质层面标记两种技术路线:(1)细胞层面标记的细胞培养氨基酸稳定同位素标记(stable isotope labeling with amino acids in cell culture,SILAC)方法[7]:即在两种细胞样品中分别加入轻重同位素标记的培养基,经过传代培养后,两种细胞样品中的全部蛋白质中分别嵌合了轻重同位素,可以在质谱上根据同位素的不同质荷比直接判断样品来源并进行定量比对。(2)蛋白质层面标记:使用含有同位素的小分子与样品全部蛋白质直接标记,如同位素标记相对和绝对定量技术(isobaric tags for relative and absolute quantification,iTRAQ)[8]、同位素编码亲和标记(isotope–coded affinity tag,iCAT) [9]、18O标记[10]等方法,此类方法使用带有稳定同位素的小分子与特定氨基酸侧链反应,使得多个样品可以分别连接含有不同同位素个数(多至8个)的小分子,从而产生一级数据相同但是二级数据不同的质谱谱图,通过二级谱图强度比对进行多个样品的定量分析。3.基于质谱的目标蛋白质绝对定量技术:质谱技术对目标蛋白质的绝对定量检测主要通过质谱多反应监控技术与同位素多肽内标技术联用来实现[11]。该方法首先选定目标蛋白质的一个或多个多肽,合成序列相同但含有稳定同位素的多肽作为内标,定量加入样品中,通过监测特定多肽及其同位素多肽的质谱峰强度进行比对和计算获得目标蛋白质的定量值。质谱多反应监控技术通过进行母离子筛选与子离子筛选等二次选择过程,筛选出目标蛋白质,而非目标蛋白质由于无法通过筛选达到检测器,极大降低了噪音干扰。因此,此方法针对性强,本底噪音低,是目前质谱技术中定量能力最好的一种,可以控制变异系数小于15%,检测限低至纳克每毫升,适合血液、组织等临床样品的定量检测[11]。二、质谱技术发现肿瘤蛋白质标志物质谱技术作为一项强有力的研究工具在科学研究中发挥着巨大的作用,特别在肿瘤相关研究中,目前已经获得美国食品药品监督管理局(Food and Drug Administration,FDA)批准的肿瘤标志物包括多种蛋白质前列腺特异性抗原(prostate–specific antigen, PSA), 癌胚抗原(carcinoembryonic antigen CEA), 人类表皮生长因子受体2(human epidermal growth factor receptor 2,Her–2), 人绒毛膜促性腺激素(human chorionic gonadotropin, HCG), 糖类抗原CA125等,均揭示了蛋白质与肿瘤发生发展密切相关。这些已有成果极大促进了质谱技术在肿瘤蛋白质标志物研究中的应用,并取得了标志性进展。例如:美国约翰霍普金斯大学的Chan课题组发现了新型卵巢癌蛋白质标志物,他们使用表面增强激光解析电离质谱技术(surface enhanced laser desorption and ionization time–of–flight mass spectrometry, SELDI–TOF MS)技术对503个妇女的血清进行了蛋白质组学的分析[12],在随后的大量临床验证中最终确定CA125、β2微球蛋白,转铁蛋白,甲状腺运载蛋白和载脂蛋白A1的联合检测可以作为卵巢癌的新型临床诊断指标。2009年9月该试剂盒OVA1(商品名称:http://ova–1.com)获得了美国FDA的认证,进入临床使用,被认为是国际肿瘤蛋白质标志物研究的重要标志性成果。同时,肿瘤仍然是国际上致死率最高的疾病之一,缺乏早期检测技术和有效治疗方案,临床中还存在着大量问题需要解决,新型标志物的研发迫在眉睫。由于肿瘤蛋白质标志物研究的难度大,风险高,因此近十年来仅有几例试剂盒获得了美国FDA批准,进入临床使用。大量标志物研究还停留在论文研究水平,其中临床问题、研究思路和技术方案的选择直接关系到研究的成功与否。1.临床问题选择:在肿瘤蛋白质标志物研究中,临床问题的选择是研究核心。在肿瘤研究中,需要解决的临床问题往往包括肿瘤早期检测、肿瘤分期检测、治疗方案与药物选择、疗效评估等多个方面。研究者需要根据不同肿瘤的临床情况,具体分析并凝练不同肿瘤的主要临床问题。例如,对于病程发展快、五年存活率低、没有有效手术或化疗手段的肿瘤,早期诊断是研究重点,如胰腺癌、卵巢癌、肺癌等;对于病程发展慢、手术效果明显的肿瘤,肿瘤的愈后与复发是需要关注的问题,如前列腺癌、肠癌等;还有一些肿瘤有特殊的检测需求,如乳腺癌虽然有临床有效的雌激素受体(estrogen receptor,ER),孕激素受体(progesterone receptor,PR),HER2等基因标志物,可以进行药物靶点治疗,但是三阴性乳腺癌的检测还缺乏有效的标志物与治疗方案。因此,在肿瘤蛋白质标志物研究实验开展之前,明确临床问题,并以此确定临床样品入组标准,是研究成功的核心基础。2.研究思路设计:不同于基础科学实验,临床实验需要在大量样本中进行实验结果的验证,因此肿瘤蛋白质标志物研究往往包括新型标志物发现和验证两部分。标志物发现实验是在疾病组和对照组之间进行蛋白质组学分析,鉴定样本中的未知蛋白质组并进行相对定量比较,分析数据选择出在两组样本中差异最大的一个或几个蛋白质作为新型标志物的候选物。随后,标志物验证实验在大量未知样本中进行蛋白质候选物的定量检测,使用发现实验中建立的区分标准进行判读,计算检测灵敏性(sensitivity)和特异性(specificity)。有效的蛋白质标志物研究往往需要发现与验证的两步设计思路来相互保证。3.技术方案选择:根据蛋白质标志物研究的两步设计思路,发现实验中使用基于质谱的蛋白质组学定性技术与相对定量技术对样本中的大量未知蛋白质进行分析,获得标志物候选物名单。验证实验中根据已有名单,进行目标蛋白质(非蛋白质组学)的精确定量检测。这几种质谱技术的配合使用,可以满足不同实验情况和目的,最终实现新型蛋白质标志物的成功研发。三、展望质谱技术是现阶段蛋白质组学研究的核心技术,具有灵敏度高、特异性强、分析通量大等优势,特别是其与同位素内标的联合使用,大大提高了质谱定量能力,因此在多种肿瘤标志物研究中取得了突破性进展并被广泛应用。目前,大量肿瘤蛋白质标志物候选物已经通过使用质谱技术被从血液、组织、体液中筛选出来,预计在完成大规模临床验证后可以作为新型标志物在临床使用,促进肿瘤检测水平的发展。同时值得注意的是,质谱技术还不具备进行蛋白质组的绝对定量能力。相对于免疫等传统蛋白质检测技术,仪器昂贵,操作复杂,自动化程度低,这些因素决定了质谱目前适用于蛋白质的临床研究,但不适用于蛋白质的临床检验,这是质谱技术面临的重要挑战之一。参考文献[1]何华勤. 简明蛋白质组学[M]. 北京:中国林业出版社, 2011:1,76,85-95,119,125-138.[2]RuediA, MatthiasM. Mass spectrometry-based proteomics[J]. Nature, 2003, 422(13):198-207.[3]甄艳, 施季森. 质谱技术在蛋白质组学研究中的应用[J]. 南京林业大学学报:自然科学版, 2011, 35(1):103-108.[4]孙瑞祥, 付岩, 李德泉,等. 基于质谱技术的计算蛋白质组学研究[J]. 中国科学E辑信息科学, 2006, 36(2):222-234.[5]WhiteleggeJ,HalgandF,SoudaP, et al. Top-down mass spectrometry of integral membrane proteins [J]. Expert Review Proteomics, 2006, 3(6):585-596.[6]ChaitBT. Mass spectrometry:bottom-up or top-down? [J]. Science, 2006, 314(5796):65-66.[7]TranDT, AdhikariJ, FitzgeraldMC. StableIsotope Labeling with Amino Acids in Cell Culture (SILAC)-based strategy for proteome-wide thermodynamic analysis of protein-ligand binding interactions [J]. Mol Cell Proteomics, 2014,13(7):1800-1813.[8]DytfeldD, KandarpaM, StrahlerJR, et al. Proteomic Profiling of Multiple Myeloma (MM) Cells Using iTRAQ and Label-Free Quantitative Proteomics for the Prediction of Complete or near Complete Response (CR/nCR) In Frontline Treatment with Lenalidomide, Bortezomib, and Dexamethasone [J]. Blood, 2010, 116(21):271-272.[9]García-SantamarinaS, BoronatS, DomènechA, et al. Monitoring in vivo reversible cysteine oxidation in proteins using ICAT and mass spectrometry [J]. Nat Protoc,2014,9(5):1131-1145.[10]MirzaSP, GreeneAS, OlivierM. 18O labeling over a coffee break:a rapid strategy for quantitative proteomics [J]. J Proteome Res, 2008,7(7):3042-3048.[11]曹冬, 张养军, 钱小红. 基于生物质谱的蛋白质组学绝对定量方法研究进展[J]. 质谱学报, 2008, 29(3):185-190.[12]ZhangZ, BastRC, YuY,et al. Three biomarkers identified from serum proteomic analysis for the detection of early stage ovarian cancer[J]. Cancer Res,2004,64(16), 5882-5890.

  • 【分享】蛋白质质谱分析研究进展

    蛋白质是生物体中含量最高,功能最重要的生物大分子,存在于所有生物细胞,约占细胞干质量的50%以上, 作为生命的物质基础之一,蛋白质在催化生命体内各种反应进行、调节代谢、抵御外来物质入侵及控制遗传信息等方面都起着至关重要的作用,因此蛋白质也是生命科学中极为重要的研究对象。关于蛋白质的分析研究,一直是化学家及生物学家极为关注的问题,其研究的内容主要包括分子量测定,氨基酸鉴定,蛋白质序列分析及立体化学分析等。随着生命科学的发展,仪器分析手段的更新,尤其是质谱分析技术的不断成熟,使这一领域的研究发展迅速。 自约翰.芬恩(JohnB.Fenn)和田中耕一(Koichi.Tanaka)发明了对生物大分子进行确认和结构分析的方法及发明了对生物大分子的质谱分析法以来,随着生命科学及生物技术的迅速发展,生物质谱目前已成为有机质谱中最活跃、最富生命力的前沿研究领域之一[1]。它的发展强有力地推动了人类基因组计划及其后基因组计划的提前完成和有力实施。质谱法已成为研究生物大分子特别是蛋白质研究的主要支撑技术之一,在对蛋白质结构分析的研究中占据了重要地位[2]。 1.质谱分析的特点 质谱分析用于蛋白质等生物活性分子的研究具有如下优点:很高的灵敏度能为亚微克级试样提供信息,能最有效地与色谱联用,适用于复杂体系中痕量物质的鉴定或结构测定,同时具有准确性、易操作性、快速性及很好的普适性。 2.质谱分析的方法 近年来涌现出较成功地用于生物大分子质谱分析的软电离技术主要有下列几种:1)电喷雾电离质谱;2)基质辅助激光解吸电离质谱;3)快原子轰击质谱;4)离子喷雾电离质谱;5)大气压电离质谱。在这些软电离技术中,以前面三种近年来研究得最多,应用得也最广泛[3]。 3.蛋白质的质谱分析 蛋自质是一条或多条肽链以特殊方式组合的生物大分子,复杂结构主要包括以肽链为基础的肽链线型序列[称为一级结构]及由肽链卷曲折叠而形成三维[称为二级,三级或四级]结构。目前质谱主要测定蛋自质一级结构包括分子量、肽链氨基酸排序及多肽或二硫键数目和位置。 3.1蛋白质的质谱分析原理 以往质谱(MS)仅用于小分子挥发物质的分析,由于新的离子化技术的出现,如介质辅助的激光解析/离子化、电喷雾离子化,各种新的质谱技术开始用于生物大分子的分析。其原理是:通过电离源将蛋白质分子转化为[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/Mp]气相[/url]离子,然后利用质谱分析仪的电场、磁场将具有特定质量与电荷比值(M/Z值)的蛋白质离子分离开来,经过离子检测器收集分离的离子,确定离子的M/Z值,分析鉴定未知蛋白质。 3.2蛋白质和肽的序列分析 现代研究结果发现越来越多的小肽同蛋白质一样具有生物功能,建立具有特殊、高效的生物功能肽的肽库是现在的研究热点之一。因此需要高效率、高灵敏度的肽和蛋白质序列测定方法支持这些研究的进行。现有的肽和蛋白质测序方法包括N末端序列测定的化学方法Edman法、C末端酶解方法、C末端化学降解法等,这些方法都存在一些缺陷。例如作为肽和蛋白质序列测定标准方法的N末端氨基酸苯异硫氰酸酯(phenylisothiocyanate)PITC分析法(即Edman法,又称PTH法),测序速度较慢(50个氨基酸残基/天);样品用量较大(nmol级或几十pmol级);对样品纯度要求很高;对于修饰氨基酸残基往往会错误识别,而对N末端保护的肽链则无法测序[4]。C末端化学降解测序法则由于无法找到PITC这样理想的化学探针,其发展仍面临着很大的困难。在这种背景下,质谱由于很高的灵敏度、准确性、易操作性、快速性及很好的普适性而倍受科学家的广泛注意。在质谱测序中,灵敏度及准确性随分子量增大有明显降低,所以肽的序列分析比蛋白容易许多,许多研究也都是以肽作为分析对象进行的。近年来随着电喷雾电离质谱(electrospray ionisation,ESI)及基质辅助激光解吸质谱(matrix assisted laser desorption/ionization,MALDI)等质谱软电离技术的发展与完善,极性肽分子的分析成为可能,检测限下降到fmol级别,可测定分子量范围则高达100000Da,目前基质辅助的激光解吸电离飞行时间质谱法(MALDI TOF MS)已成为测定生物大分子尤其是蛋白质、多肽分子量和一级结构的有效工具,也是当今生命科学领域中重大课题——蛋白质组研究所必不可缺的关键技术之一 [5] 。目前在欧洲分子生物实验室(EMBL)及美国、瑞士等国的一些高校已建立了MALDI TOF MS蛋白质一级结构(序列)谱库,能为解析FAST谱图提供极大的帮助,并为确证分析结果提供可靠的依据[6]。

质谱蛋白质迹法相关的耗材

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