单细胞蛋白质表达定量分析系统

细胞异质性存在于生命医学研究的各个领域，包括肿瘤学，干细胞分化发育，免疫学，细胞治疗等。重大生命医学问题的解决，必须首先解决细胞异质性的问题。通过单细胞检测技术，对异质性细胞进行分类，是细胞异质性分析的主要手段。单细胞测序技术实在基因层面的单细胞分析，但是所有生物学效应，包括生理学效应，病理学效应，药物反应等，最后都是通过特定蛋白质来发生和调控的。Milo单细胞蛋白质表达定量分析系统，技术来源自美国著名大学加州大学伯克利分校Amy E. Herr教授实验室，该实验2014年原创性技术发表在Nature Method，题目Single cell western blot。ProteinSimple借助强大的软件及硬件研发实力，将其开发为单细胞蛋白质表达定量检测系统，用于细胞异质性及稀缺细胞样本（比如循环肿瘤细胞等）研究。 因为Milo对单细胞蛋白质表达定量分析的独特优势，在2016年7月份上市之后，连续获得了MIT Technology Review 年度创新奖，美国著名杂志 The Scientist 年度创新产品第一名

一、项目编号：0705-2340JDBXTXDK/04/学校编号：招设2023A00021（招标文件编号：0705-2340JDBXTXDK/04）二、项目名称：上海交通大学全自动多功能蛋白质表达定量分析系统国际招标三、中标（成交）信息供应商名称：香港福萊得科技有限公司供应商地址：香港干诺道中137-139号三台大厦12楼全层中标（成交）金额：148.8366000（万元）四、主要标的信息序号 供应商名称 货物名称 货物品牌 货物型号 货物数量 货物单价(元) 1 香港福萊得科技有限公司 全自动多功能蛋白质表达定量分析系统 ProteinSimple Jess 1 USD 220000

p 　　早前，美国ProteinSimple公司推出全球第一款可以对循环肿瘤细胞、外泌体等微量样本进行蛋白质表达水平定量检测的Milo系统。一经推出，此产品立即获得《The Scientist》杂志年度创新产品第一名、生物通2016年度生命科学十大创新产品奖、中国仪器协会年度创新新产品奖等。它的发明人之一Kelly Gardner博士也获得MIT Technology Review 35岁以下创新人才奖。 /p p style=" text-align: center " img width=" 400" height=" 284" title=" 1.jpg" style=" width: 400px height: 284px " src=" http://img1.17img.cn/17img/images/201709/insimg/b89d84ca-1b3f-49c0-b5b1-82a689442e01.jpg" border=" 0" vspace=" 0" hspace=" 0" / /p p 　　通过检测血液中的循环肿瘤细胞(CTC)及循环肿瘤DNA发展起来的液体活检，对于肿瘤病人无痛诊断及靶向治疗有非常重要的意义。各国科学家在CTC富集、DNA测序和DNA分析方面做了很多的工作，但是CTC蛋白质研究一直因为检测灵敏度问题停滞不前，影响CTC在肿瘤诊断及治疗中发挥更重要的作用。 /p p 　　美国ProteinSimple Milo系统的推出解决了这一问题。最近，加州大学伯克利分校和斯坦福大学医学院的研究人员利用Milo系统在《Nature Communications》上发表文章，证实在一次普通的抽血后(2-4 ml血液)，可对血样中罕见的CTC进行蛋白质表达水平分析，以检测其中一组与癌症相关的蛋白质。 /p p 　　实验方案如下：科学家们从乳腺癌患者的血液中分离出循环肿瘤细胞，然后将循环肿瘤细胞接种到Milo芯片western blot细胞捕获孔中。微流体设备裂解细胞，让其内容物流出，之后进行电泳将蛋白质根据分子量大小进行分离。然后在凝胶中原位捕获蛋白，再进行抗体孵育杂交，最后通过荧光信号值进行定量，检测了癌症蛋白标志物的含量。 /p p style=" text-align: center " img title=" 2.jpg" src=" http://img1.17img.cn/17img/images/201709/insimg/1045381e-1f3a-40c1-a07f-82df916660d6.jpg" / /p p style=" text-align: center " (图片来自Nature Communications) /p p 　　这项研究检测的蛋白靶标有12个，包括已被用于癌症分型(如ER、HER2、EGFR)、循环肿瘤细胞鉴定(如EpCAM、panCK、CK8)、白细胞标记(如CD45)的蛋白和普遍表达于哺乳动物细胞的蛋白(GAPDH、β-tubulin、mTOR、ERK-1/2、eIF4E)。研究者计划将这一名单继续扩大，以便最终能够更精确地对癌细胞进行分类，选择针对的靶向治疗药物。 /p p style=" text-align: center " img title=" 3.jpg" src=" http://img1.17img.cn/17img/images/201709/insimg/60121d8a-3a5f-4b8b-9f0f-453af71e6bed.jpg" / /p p style=" text-align: center " (图片来自Nature Communications) /p p 　　这篇文章的通讯作者、加州大学伯克利分校的Amy Herr表示：“微流体设计是本研究的关键。我们能够将每个阶段所需的功能整合在一起。这样，我们才能很快、很快地开展每一步。如果慢一点，细胞中的蛋白质将弥散，变得无法检测。” /p

近日，中科院大连化学物理研究所王方军博士、邹汉法研究员等人在高通量多重蛋白质组定量分析方法研究方面取得新进展，发展了一级质谱(MS1)谱图中六种不同蛋白质样品同时规模化定量分析的同位素标记方法，并将该方法应用于细胞蛋白质合成-降解周转更新分析，分析通量是常规同位素标记方法的三倍，研究成果发表在自然出版社新创立的综合性刊物《科学报告》(Scientific Reports, 2013, 3, 1827. doi: 10.1038/srep01827)上。 　　基于一级质谱(MS1)的蛋白质组学定量分析由于定量精度高，是现今蛋白质组学定量分析中应用最为广泛的分析技术。由于同位素标记的限制，现有的方法最多可以在一次液相色谱-质谱联用分析中定量三种不同的蛋白质样品，极大限制了蛋白质组学定量分析的通量。王方军博士、邹汉法研究员等人将体内氨基酸同位素标记方法与体外二甲基化同位素标记方法进行有机组合，实现了六种不同蛋白质样品的差异标记并在单次实验中实现了相对定量分析。该六重同位素标记策略还可以应用于细胞中蛋白质的合成及降解速率的高通量分析，成功测定了HeLa细胞中1365个蛋白质的合成-降解周转更新时间。此外，该工作中使用的基于MS1六重蛋白质组学定量及蛋白质周转分析软件系统也由我所自主开发，是国际上首个可以同时定量六个不同蛋白质样品的软件系统。 Quant-ArMone 六重蛋白质组学定量及蛋白质周转分析软件示意图 HeLa细胞内蛋白质降解动态拟合曲线示例

近期，浙江大学化学系方群教授团队在国际权威期刊《Nature Communications》上发表了题为“Pick-up single-cell proteomic analysis for quantifying up to 3000 proteins in a Mammalian cell”的研究成果，创新性地提出了PiSPA（Pick-up Single-cell Proteomic Analysis）技术用于单细胞蛋白组分析。该工作流程利用纳升级微流控液滴操控机器人，可以实现单细胞精准捕获、样本前处理以及自动进样，利用布鲁克tims TOF Pro质谱仪在单个哺乳动物细胞内实现了超过3000种蛋白的定量深度。作者通过此项技术对三种不同的哺乳动物细胞（HeLa、A549和U2OS细胞）进行单细胞蛋白质组学研究，以及研究了HeLa细胞在迁移过程中的细胞异质性，均展现了超高的定量分析深度。PiSPA平台的单细胞捕获过程是基于SODA（Sequential Operation Droplet Array）技术开发的微流控液体处理系统，可在“点取式”操作模式下实现自动化纳升级单细胞分选，并且能够基于细胞的明场形态特征或是标记的荧光信号灵活地选择单细胞，具有很高的捕获成功率和指向性。此外，研究人员将商品化的锥形底部内插管改造成阵列化的纳升级微反应器，兼容后续的液相色谱自动进样，可大大提高整个工作流程的可操作性、可靠性和成功率。PiSPA平台可自动完成单细胞捕获、样品前处理、色谱分离、质谱检测等一系列操作，最大程度降低样品的损失。研究人员利用PiSPA工作流程，对多种哺乳动物单细胞实现了深度覆盖的定量分析。采用优化的胰蛋白酶/蛋白比例和色谱梯度，分别通过DDA和DIA扫描模式对A549、HeLa和U2OS三种细胞进行单细胞蛋白组分析，所有质谱数据均使用布鲁克4D蛋白质组学平台——timsTOF Pro进行采集。布鲁克独特的捕集离子淌度技术（TIMS）带了额外一维离子淌度信息，可大大降低样品分析复杂度，极大提高峰容量和分析物鉴定可靠性，最新一代平行累积连续碎裂技术（PASEF® ）可以实现极高的二级扫描速度和灵敏度，只需要很少量样本就可以达到组学鉴定新深度。在本研究中，timsTOF Pro更是展示了探索单细胞蛋白质组学的能力，在DIA扫描模式下，利用DIA-NN（MBR算法）进行library-free数据检索，可在A549、HeLa和U2OS三种细胞的单细胞样本中，分别平均定量到3008、2926和2259种蛋白质，展现了PiSPA平台在单细胞蛋白组定量分析中的覆盖深度；此外，有2869、2772和1889种蛋白质在至少80%的A549、HeLa和U2OS单细胞样本中被重复定量到，说明了PiSPA平台有很高的重复性和可靠性。为了证明PiSPA平台的实际应用价值，研究人员分析了迁移过程中HeLa单细胞的蛋白质组表达情况。通过细胞划痕实验，选取有明显迁移（n=46）和未发生迁移（n=43）的HeLa单细胞进行定量分析。采用DIA扫描模式，分别平均鉴定到了2544和2893种蛋白质，后续生物信息学分析发现Cdc42、Rac1和RhoA等蛋白在发生迁移的HeLa细胞中发生显著上调，揭示了迁移过程中的焦点粘附和肌动蛋白骨架调节通路发生激活，说明了PiSPA可以作为细胞迁移研究和抗癌药物靶点研究的有效工具。PiSPA工作流程包含了高精度的液体操控、单细胞的精确前处理，结合布鲁克先进的液相色谱-捕集离子淌度谱-四极杆飞行时间质谱仪（LC-TIMS-QTOF MS）进行蛋白质组分析，突破了传统质谱分析在单细胞蛋白组研究领域的技术瓶颈，实现在单个哺乳动物细胞中定量超过3000种蛋白，重新定义了单细胞蛋白质组学分析。这项成果也再次向我们证明了单细胞蛋白质组学在疾病诊断和预防、药物开发、癌症基因组学等精准医学研究中的应用潜力。参考文献：1. Wang Y, Guan ZY, Shi SW, et al. Pick-up single-cell proteomic analysis for quantifying up to 3000 proteins in a Mammaliancell. Nat Commun. 2024 15(1):1279.2. Meier F, Brunner AD, Koch S, et al. Online Parallel Accumulation-Serial Fragmentation (PASEF) with a Novel Trapped Ion Mobility Mass Spectrometer. Mol Cell Proteomics. 2018 17(12):2534-2545.3. Meier F, Brunner AD, Frank M, et al. diaPASEF: parallel accumulation-serial fragmentation combined with data-independent acquisition. Nat Methods. 2020 17(12):1229-1236.

2009年11月30日，北京——系统生物学研究所(ISB)和安捷伦科技公司(NYSE: A)今天宣布，合作开发人类多反应监测(MRM)Atlas，一种让科学家对所有人类蛋白质进行定量分析的综合方法。该项目将有望使生物标志物的发现与验证，以及基于蛋白水平的诊断检验、个性化医疗、人类健康监测等工作获得重要进展。 　　该项目获得“美国复兴与再投资法案——投资机会”项下国立卫生研究院国家人类基因组研究所提供的460万美元资助，由ISB的Robert Moritz 和 Leroy Hood开发“全人类多肽和MRM Atlas ”。苏黎世联邦理工学院的Ruedi Aebersold 也将携欧洲科研理事会提供的经费加入该项合作研究。 　　该研究将历时2年，分别在西雅图的ISB和苏黎世ETH进行，将使用安捷伦三重串联四极杆和四极杆飞行时间液相色谱/质谱(LC/MS)系统和纳流液相色谱-芯片/质谱系统。 　　“我们相信这将是蛋白质分析领域一个革命性的进展，”ISB成员兼蛋白质组学负责人Rob Moritz说，“这将促进蛋白质定量的常规应用，在人类疾病的机理研究、早期诊断和监测中发挥重要作用。” 　　“安捷伦很高兴共同担纲开发人类MRM Atlas，并且基于MRM方法，支持蛋白定量研究，”安捷伦LC/MS营销负责人Ken Miller说，“我们的三重串联四极杆质谱系统、蛋白质分析专用软件工具、以及独特的液相色谱-芯片/质谱技术，构成了分析这些大量样品稳定而灵敏的平台。” 　　MRM Atlas旨在让科学家们能够对人类组织、细胞系和血浆中大约20,000种蛋白质进行定量处理，从而对关乎人类健康的众多领域产生影响。该计划对每个人类蛋白编码基因，可生成多达四种多肽的数据库，经过快速精确的质谱MRM方法分析验证，实现对人类蛋白质组中几乎所有蛋白的明确鉴定与定量，从而将对普通生物学研究和大规模蛋白质组研究产生积极推动作用。

人体细胞表达的蛋白质种类超过几万种，而不同的蛋白质在细胞的定位也不一样。蛋白质亚细胞定位还会涉及到细胞功能异常和疾病。而空间蛋白质组学正是研究蛋白质在亚细胞上的定位、表达及其在亚细胞水平上的动力学，属于蛋白质组学的研究范畴。目前研究空间蛋白质组学分析的方法主要有两种：基于细胞器分离的质谱法和基于成像的蛋白质定位方法。 近期上海同济大学的朱小立研究团队在国际期刊Science Advances 发表题为“Computer-aided design of reversible hybridization chain reaction(CAD-HCR) enables multiplexed single-cell spatial proteomics imaging”的研究文章，该研究报告了一种高灵敏度和多重成像的空间蛋白质组学技术。　　杂交链式反应（HCR）是一种公认的稳健的扩增系统，并已应用于各种生物标志物分子的扩增检测。本研究开发一种可逆HCR，将HCR与DNA交换技术相结合，并利用计算机辅助设计（CAD）技术，通过与免疫识别相结合，可逆的CAD-HCR有望用于空间蛋白质组学分析。 研究人员通过多种实验对CAD-HCR的应用进行验证。使用荧光染料修饰HCR的发夹结构以验证扩增效果，结果显示扩增效果比未扩增的情况下增强约65倍，并且与常规免疫荧光相近，有利于后续成像。目的蛋白表达改变时，可逆HCR的蛋白丰度与荧光强度呈正相关，表明可逆CHR可用于目标蛋白的半定量分析。　　文章还对可逆HCR循环成像能力进行研究。在10个循环内，成像结果几乎相同，说明在不影响细胞形态的情况下实现染色和脱色循环。循环期间信号稳定输出，证明一抗的抗原性和引发剂的杂交能力也未受影响。可逆HCR解决了传统免疫荧光技术无法实现的荧光光谱重叠的问题，提供样品重复使用性，具有重要价值。　　最后研究人员使用可逆HCR对分布在单个细胞内不同亚细胞位置的9种蛋白质进行多重成像分析。结果显示9种蛋白质的分布与其理论亚细胞定位一致，并且能够很好的共定位，说明可逆HCR在亚细胞上的空间定位具有高精度，可用于单细胞蛋白质组学成像。 总之，结合CAD技术，研究团队开发了一种可循环和可逆的HCR技术，这种创新的HCR系统成功地应用于单细胞水平的空间蛋白质组学的敏感成像分析，目标蛋白的半定量和亚细胞定位可通过常规的激光共聚焦显微镜实现，可广泛用于大多数实验室，在临床诊断和生物医学研究中具有更大的应用潜力。

iPSC简介2006年Takahashi和Yamanaka突破性发现使终末分化、谱系受限的成体细胞：如皮肤活检来源的成纤维细胞、外周血来源的T淋巴细胞、毛囊细胞等，通过转录因子OCT4、SOX2、KLF、c-MYC、NANOG和LIN28的强制异位表达直接将其重编程为多能状态的细胞，这些细胞被称为诱导多能干细胞(induced pluripotent stem cells, iPSC)。iPSC与胚胎干细胞(Embryonic Stem Cells, ESC)有相似的基因表达、表观遗传谱和分化潜能，可产生任何类型的体细胞。并且避免了ESC基于使用胚胎来源细胞和可能导致异常发育的体外受精胚胎的伦理问题，因此iPSC在医疗领域里具有更好的应用和产业化发展前景。iPSC应用和挑战描述任何人类疾病和药物发现的病因学和病理生理学的主要关键组成部分是需要一个生理相关的疾病实验模型，无论是体外还是体内或两者，需要忠实地概括各自的病理生理学和临床表现。因此基于人类iPSC的疾病模型可以无限供应临床相关的表型细胞、以及它们具有的衍生潜力，可以加速阐明生物医学研究中疾病的病因机制，应用于新药发现、药物效价测试、预测药物安全性药理学/毒理学研究，以及基于iPSC的再生细胞疗法，有望治疗心脏病、帕金森、视网膜和角膜疾病、肝脏衰竭、糖尿病、脊髓损伤等疾病。然而将iPSC治疗方法真正有效转化为临床环境，保证患者安全，还需解决：临床级iPSC的衍生和通用细胞系的生物库建立；需要定义iPSC及其差异化治疗细胞产品可接受质量属性；致瘤性问题；免疫排斥反应；选择同种异体或自体 iPSC 以获得更有效的细胞治疗的难题；iPSC 谱系表型细胞和细胞系变异的异质性；基于iPSC的多基因、散发性和迟发性疾病的患病模型的挑战；需要大量的患者iPSC以实现更有效的病因学和临床转化；iPSC衍生的表型细胞缺乏成熟度；遗传的不稳定性等挑战。iPSC-CM研究和面临的问题心血管疾病(cardiovascular disease，CVD)作为全球主要的死因之一，每年会导致约1790万人死亡，所以迫切需要可以延缓疾病进展并且可以改善心脏功能和预防衰竭的治疗方法。而目前的药物、介入或手术方法可能会改善临床结果，但由于无法促进心脏组织修复和再生，因此使这种治疗方法的成功率得不到提升。人类诱导多能干细胞(hiPSC)技术的出现以及随后在培养物中分化和建立心肌细胞（cardiomyocytes，CMs)的能力，为实现人类心脏再生疗法创造了可能性。作为分化CMs的连续和生物学相关来源，hiPSC-CM是心血管研究界的宝贵工具，不仅可用于治疗CVD，还可用于模拟人类心脏发育和疾病、研究潜在机制以及筛选具有疗效和心脏毒性的新药。由于hiPSC-CM由不同的细胞亚群组成，这些细胞亚群是异质的、未成熟的、表达胎儿基因表达谱，并且与成人心肌细胞相比收缩力减少，因此hiPSC-CM疾病模型的准确性和实用性仍然有限。此外，随着hiPSC-CMs的成熟和蛋白质表达动态的波动，大量样品分析的分辨率变得不足。由于其异质性导致心室样、心房样和节点样亚群，需要严格表征hiPSC-CM，并应对其成熟度、身份和功能进行筛选。为此，需要进行单细胞分析模式以了解这种异质性。细胞异质性研究方法虽然单细胞测序技术在分析单细胞转录组学和基因组信息的通量和规模方面取得了进步，但由于任何一个细胞中存在的蛋白质含量非常低，因此难以满足对定量、单细胞蛋白质组学技术的需求。此外，蛋白质组的复杂性和广泛的浓度范围（fM到高nM）带来了额外的挑战。为了在单细胞水平上进行生化蛋白质表征分析，高灵敏度工具是必不可少的。来自ProteinSimple的单细胞蛋白质分子技术：Milo是一种基于微流体的芯片电泳技术。可以克服单细胞蛋白质组学方法面临的障碍。Milo操作流程将细胞悬浮液加载到Milo芯片上，这样单个细胞就可以安放在芯片上的各个微孔中。然后Milo裂解细胞，产生单细胞裂解物，通过分子量电泳分离每个单细胞裂解物中的蛋白质，然后使用紫外线在Milo芯片中捕获蛋白质。然后，对目标蛋白进行一级抗体和荧光二级抗体进行免疫荧光捕获。通过使用开放格式的微阵列扫描仪对芯片进行成像，并使用Scout™ 软件对图像进行分析，以进行定量的自动数据分析。Milo追踪定量不同iPSC-CM亚型与免疫荧光和流式细胞术等其他单细胞分析系统不同，单细胞Western Blot技术Milo可以提供分子量大小信息，以及在单细胞水平测量蛋白质表达时的免疫结合信息，赋予额外的特异性。这种分子量分级步骤可以分辨不同物种的不同蛋白质亚型或区分脱靶抗体结合。为了表征CMs亚型标志物，通过Milo检测了肌球蛋白调节轻链2心房亚型（MLC2A或MYL7）及其心室亚型（MLC2V或MYL2）的蛋白质表达。可以观察到Milo鉴定了三个亚群，这些亚群由MLC2A或MLC2V的单一表达或共表达组成。Milo检测到hiPSC-CM亚型特异性心室和心房标记物MLC2V和MLC2A，在45秒的电泳运行时间内，迁移到总泳道长度的60%（图A）。使用Milo-Scout™ 软件通过找到典型峰形与源自原始荧光图像的一维强度图的卷积的局部最大值来识别峰中心。检测到的MLC2A、MLC2V和GAPDH峰的峰中心位置也由泳道指数显示（图B），显示出单个Milo芯片上所有孔的峰迁移的均匀性。为了评估芯片位置（图C）是否影响峰面积量化，比较了空间不同块之间计算的峰面积方差：每个块区域之间的差异小于2.5%（图D）。应用优化的Milo的检测方法研究hiPSC-CM随时间的异质性，观察整个分化时间线中蛋白质表达的变化。在第17、23和30天从培养物中提取hiPSC-CM细胞，检测MLC2A和MLC2V蛋白质表达。结果显示，共表达MLC2A和MLC2V阳性细胞的比例在整个分化过程中增加，而仅表达MLC2A(MYL7+)的细胞比例随时间减少。且三个亚群中每个亚群中的细胞百分比在所有芯片中一致重现。为了了解在整个分化过程中每个标记物的表达水平在hiPSC-CM亚群中的变化，在hiPSC-CM分化的第17、23和30天对MLC2V和MLC2A的表达进行了量化。随着分化的进行，MLC2A的总水平略有增加。然而，MLC2V表达在第23天和第30天之间增加了近三倍（图C）。为了了解驱动MLC2V表达增加的细胞亚群，三个亚群（MLC2A+、MLC2V+和共表达MLC2A+和MLC2V+）被进一步分层（图D）。MLC2V的水平在共表达MLC2A+和MLC2V+亚群中显着增加，以及在单独的MLC2V+亚群中增加。为了进一步了解导致hiPSC-CM分化过程中MLC2V表达显着增加的机制，对先前从三个iPSC系产生的hiPSC-CM进行了Milo分析，其中转录因子NR2F2 (NR2F2GE)、TBX5 (TBX5GE) 的外显子)和HEY2 (HEY2GE) 被CRISPR/Cas9编辑删除。利用这些品系来验证NR2F2、HEY2或TBX5缺陷在单细胞蛋白质水平上对MLC2V表达的影响。结果显示，TBX5GE和HEY2GE hiPSC-CM中MLC2V的单细胞表达显着降低（图E）。此外，MLC2V表达的显着下降归因于共表达MLC2A和MLC2V亚群（图F）。鉴于共表达MLC2A和MLC2V的亚群增加了MLC2V的表达，推测单独表达MLC2A的未成熟hiPSC-CM会随着时间的推移共同表达MLC2V，从而变得更像心室。同时使用预测调节MLC2V（HEY2或TBX5）的转录因子缺陷的两种细胞系时，我们仅观察到MLC2V在共表达MLC2A和MLC2V亚群中表达降低。这可能表明单独表达的MLC2V群体代表了一个独特的细胞亚群，并且该亚群中MLC2V的表达受替代转录因子的调节。结论：随着在基础和转化心脏研究中的应用，hiPSC-CM正被用于心血管疾病和心脏发育研究。然而，由于hiPSC-CM由不同的细胞亚群组成，并且hiPSC-CM蛋白表达动力学随着成熟而波动，一些蛋白分析方法可能因为分辨率不足而无法检测单细胞蛋白异质性，因此hiPSC-CM的单细胞蛋白质组学可能受到依赖抗体结合检测而无法评估脱靶结合技术的限制。单细胞蛋白质分析技术Milo，通过靶点分子量差异和抗体识别特异性蛋白标记物，避免了抗体脱靶结合的现象，同时能够跟踪单细胞亚群蛋白表达随时间的变化，从而能够识别并量化hiPSC-CM中不同的异质性亚群，应用于疾病建模和再生医学治疗研究。参考文献：1 Current Challenges of iPSC-Based Disease Modeling and Therapeutic Implications.2 Human induced pluripotent stem cell-derived cardiomyocytes: insights into molecular, cellular, and functional phenotypes.3 Single-cell protein expression of hiPSC-derived cardiomyocytes using Single-Cell Westerns.

近日，科创中心生物与分子智造研究院分子智造研究所所长方群教授团队再出新成果！团队开发了“点取式”单细胞蛋白质组分析（PiSPA）工作流程和基于纳升级微流控液滴操控机器人，实现了单细胞的精准捕获、前处理以及自动进样，并首次在单个哺乳动物细胞中实现了高达3000种蛋白质的超高定量深度。目前，相关研究成果以“ Pick-up single-cell proteomic analysis for quantifying up to 3000 proteins in a Mammalian cell ”为题在国际权威期刊《自然通讯》上发表。这项成果也再次向我们证明了单细胞蛋白质组学在诊疗和预防、药物开发、癌症基因组学等精准医学研究中的应用潜力。团队自研的探针式微流控液滴操纵机器人系统更强大的单细胞蛋白质组分析工具：PiSPA工作流程单细胞蛋白质组学技术是近年来生命科学领域研究的热点。因单个细胞中的蛋白质含量极微（仅约0.2 ng）且无法扩增，单细胞蛋白质组分析极具挑战性。目前传统蛋白质组分析技术仅能在每个细胞中鉴定1000种左右的蛋白质，而这在单细胞分析领域显得有些“力不从心”。此外，传统的样本前处理操作大多在微升级反应器中进行，在样品处理和转移的过程中会出现明显的样品损失，这会限制单细胞蛋白质组学的鉴定深度，难以满足生命科学研究的迫切需求。“想要突破单细胞蛋白质组学鉴定深度的障碍，有两种策略。一是在足够小的微反应器中进行样品前处理，利用微尺度效应提高反应效率；二是将所有操作整合在一起，降低样品损失，但这两种策略对技术与设备的要求都很高”，本项成果第一完成人王宇博士解释道，“我们利用微流控技术将商品化的内插管改造为阵列化的纳升级微反应器，解决了纳升级样品反应与自动进样的问题。PiSPA平台可自动完成细胞捕获、样品前处理、色谱分离、质谱检测、数据处理等操作，进一步降低了样品损失。”“点取式”单细胞蛋白质组分析流程示意图PiSPA工作流程使得高精度的液体操控、单细胞的精确处理以及先进的LC-TIMS-QTOF MS技术融为一体，重新定义了单细胞蛋白质组学分析。“在研究中，我们将该平台应用于三种哺乳动物细胞（HeLa、A549和U2OS细胞）的单细胞蛋白质组分析，以及HeLa细胞迁移过程中的细胞异质性研究中，均实现了超高深度定量分析”，王宇博士说。同时，迁移细胞的单细胞蛋白质组分析也证实了PiSPA平台具有识别细胞迁移关键分子以及有价值靶点的应用潜力。哺乳动物细胞的单细胞蛋白质组分析结果单细胞的定量深度：从3000+走向全蛋白质组测序PiSPA平台集成了基于序控液滴（SODA）技术的自动化液滴操纵机器人，能够在“点取式”操作模式下实现纳升级的细胞分选、多步样品前处理和自动进样操作。相比于其他单细胞分析方法，PiSPA平台的优势主要体现在与成像技术结合，能够灵活地选择任意单个细胞进行分析，目标细胞的捕获指向性强，具有很高的捕获准确性和成功率，并可保留目标细胞的表观和空间信息，显著增加了单细胞分析的信息维度。其次，PiSPA平台采用针对单细胞样品的“定制化”分析条件，实现了蛋白质鉴定深度的大幅提升，能够为生物医学研究提供更多有效的基础数据。这些优势对推动单细胞蛋白质组分析的实际推广应用具有重要意义。“目前的单细胞定量深度只是一个起点”，方群教授分享道，在该项研究中，可从单个哺乳动物细胞中可定量多达3000种蛋白质，约占人类基因编码蛋白质总数（约20,000种）的15%，其鉴定深度已经达到10年前单细胞转录组测序技术的相近水平。类比单细胞转录组测序技术的发展历史，可以预见当前已处于单细胞蛋白质组分析技术的爆发阶段，随着技术的快速革新，单细胞的定量鉴定深度还将得到史无前例的提升。“这意味着单细胞蛋白质组学技术已进入在广泛的生物医学研究领域中实际应用的阶段。”团队表示，未来，他们将进一步提高单细胞蛋白质组分析的鉴定深度和通量，以持续推进该技术实用化和应用拓展的水平。此外，在上述成果基础上，目前团队还在利用iChemFoundry平台的自动化机器人技术和机器视觉技术构建能够完成单细胞蛋白质组分析全部流程操作自动化的分析平台，很快会有新的成果发布，这些都将为人们了解生命活动中细胞异质性的变化带来更有力工具。

细胞异质性作为细胞系统中一种普遍存在的现象，受到生物研究领域的日益关注。在传统的群体分析中，单个细胞的独特差异往往被整体的平均值所掩盖，而这些被忽略的细节恰恰构成了细胞分化过程中的关键线索。随着微阵列芯片、核酸测序、质谱等技术的进步，对单一细胞进行基因组、转录组、代谢组和蛋白组分析已不再遥不可及。特别是核酸扩增技术的进步极大地推动了基因组、转录组在单细胞层面的测序技术的应用。尽管取得了这些进步，但在单细胞层面对蛋白质和代谢物的分析仍然面临重大挑战，这主要是由于它们的量有限且缺少有效的扩增手段。本文提出了一种新的策略，通过一次性单细胞蛋白质组和代谢组分析（scPMA），可以在单次LC-MS/MS分析中同时获取单个细胞的蛋白质和代谢物信息。通过这种策略，研究人员能够整合单个细胞的多组学数据，以深入理解细胞内部相互作用的网络和调控细胞状态的复杂机制。scPMA策略共包括以下三个部分（图1）：单细胞捕获及分离、纳升级样品预处理、一次性LC注入和质谱检测。前两个环节都是基于课题组前期自制的机械装置操作完成的，最后一部分才是scPMA策略的亮点。在常规分析流程中，由于蛋白质组和代谢组在物理化学特性上的根本差异，它们通常需要匹配不同的质谱检测技术。因此，在传统的样本预处理阶段，蛋白质和代谢物会被分离，随后各自经历特定的处理流程，并最终分别进行LC-MS/MS检测。然而，这些额外的分离和处理步骤不仅增加了分析的复杂性，而且往往不可避免地会导致样本的损失，特别是在处理单细胞水平的微量样本时，这种损失尤为显著，可能对研究结果的准确性和可靠性造成影响。基于此，作者希望能够开发一种易于使用的方法来实现同一单细胞个体的蛋白质组和代谢组同步分析。图1 一次性单细胞蛋白质组和代谢组同步分析示意图实际上，代谢物和蛋白酶切后的肽段在C18反相色谱柱上的保留时间是存在差异的。如图2所示，在作者设置的45 min梯度下，大部分A549细胞酶切的肽段在9至17 min的范围内就已流出（图2a），而此时流动相中乙腈的最高含量仅为40%。而A549细胞产生的代谢物则主要分布在17 min之后，只有极少部分是在17 min以前流出（＜10）（图2b）。导致这些现象的根本原因是肽段与代谢物之间疏水性的差异，因此，该策略更适合蛋白组与有一定疏水性的代谢物分析。得益于C18的有效分离，可以在色谱梯度的不同时间段针对不同的样本成分（肽段/代谢物）设置不同的质谱检测参数（图2c）。有效的色谱分离加与之匹配的双区域质谱检测便可实现一次性单细胞蛋白质组和代谢组双重分析。与之前的单组学的结果相比，scPMA策略在定量深度上并无明显差异（图2d-f）。图2 单蛋白质组和代谢组分析与scPMA的性能比较 通过scPMA策略，研究者们能够对单个肿瘤细胞（包括A549、HeLa和HepG2细胞）进行双重组学分析，平均定量了816、578和293个蛋白质以及72、91和148个代谢物。并利用UMAP聚类和随机森林机器学习模型，基于单细胞的蛋白质组、代谢组和双重组学信息，实现了对细胞类型的初步分类（图3、4）。根据结果可得知，细胞在代谢组中的异质性要大于蛋白组。图3 scPMA策略分析单个肿瘤细胞（包括A549、HeLa和HepG2细胞）图4 基于单细胞的蛋白质组、代谢组和双重组学信息对细胞进行分类随后，作者还利用scPMA方法在单细胞水平上研究了多柔比星对肿瘤细胞的诱导作用（图5）。对比药物处理组的各个单细胞样本发现给药后不同的单细胞在蛋白质表达上存在着异质性，这也是在群体分析中无法观察到的现象。与未给药的细胞相比，给药组共鉴定出255个差异蛋白(图5b、c)，一些肺癌细胞中过表达的蛋白显著降低。大部分的差异蛋白涉及的通路与DNA、染色质、核小体的合成有关（图5g）。同样，给药组和未给药组中鉴定出的代谢物也被用于UMAP聚类(图5d)和差异分析。差异分析结果(图5e、f)显示，93种代谢物有差异表达。其中，多柔比星仅在给药组检测到。值得注意的是，在给药组的各个细胞中，多柔比星丰度有明显的离散分布，甚至有10倍的丰度差异。这一结果表明不同的细胞个体具有不同的药物吸收水平，从而表现出明显的细胞异质性，这可能为进一步深入探索提供启发。基于差异蛋白质组和代谢组信息，利用MetaboAnalyst 5.0进行联合通路分析，分别富集出62条和234条相关通路。其中有37条显著相关的通路涉及的差异蛋白和代谢物与核糖体、DNA复制等药物作用机制有关（图5i）。图7.氘代差异分析流程示意图这些结果展示了scPMA策略在单细胞分析中的潜力，尤其是在药物干预研究中的应用前景。同时，这项工作也证明了一次性获取单细胞蛋白质组和代谢组信息的可行性，为未来在细胞分化、衰老和肿瘤免疫等领域的研究提供了新的工具。本文2024年发表在Analytical Chemistry上，One-Shot Single-Cell Proteome and Metabolome Analysis Strategy for the Same Single Cell。该文章的通讯作者是来自浙江大学化学系微分析系统研究所的方群教授。

6月25日，安捷伦科技公司和Anderson Forschung Group LLC (AFG)表示，将合作开发多肽定量分析方法，旨在加快蛋白质生物标志物的开发和验证速度。 　　在合作中，AFG将利用其稳定同位素标准和用抗肽抗体提取(SISCAPA)技术，与安捷伦的1200系列HPLC-芯片和6400系列三重串联四极杆质谱仪(MS)相结合。用这种组合开发测定复杂样品(如，血浆)酶解产物中多种多肽含量的方法。其成果将使双方受益，财务细节尚未披露。AFG首席执行官Leigh Anderson表示：候选生物标志物的SISCAPA分析可以大大受益于安捷伦平台的重现性和灵敏度，我们期待着对这一组合进行优化。 　　据了解，Agilent 1200系列HPLC-Chip/MS系统是一个在聚合物芯片上集成了液相色谱柱、连接毛细管和纳流喷雾喷射器的微流控平台，即使样品载入量很小，也可以提供无与伦比的色谱性能。信用卡大小的装置插入安捷伦的HPLC-Chip Cube中，与质谱连接。芯片载入、溶剂和样品输送、液流的高压切换，以及在质谱离子源中芯片的定位，全部实现了自动化。 Agilent 6400系列三重串联四极杆LC/MS系统可以在宽质量范围提供飞克级灵敏度。该仪器以其对复杂基质中痕量有机化合物的可靠定量而享有盛誉，包括，测定药物代谢物、食品中农药残留和地下水中的污染物等。SISCAPA方法是利用抗体包被的磁珠和一个旋转的磁珠捕集装置，捕获目标多肽，然后用纳流LC-MS/MS系统进行测定。目的是对样品酶解液中极少量多肽的量进行测定，创建一种对高级诊断有潜在用途的研究工具。 　　安捷伦科技有限公司是分析仪器系统的领导供应商，其产品正在化学、环保、食品、医药和生命科学领域中广泛使用。安捷伦具有世界最先进的化学分析仪器，丰富的法规适应性和专业技术经验，以及优良的支持服务系统，这些都能够帮助您的实验室超前应对分析的挑战。

p style=" margin: 0px 0px 14px background: white text-align: justify text-indent: 2em line-height: 1.75em " strong 仪器信息网讯 /strong & nbsp span style=" text-indent: 2em " 近日，北京大学白玉副教授团队在常压质谱免疫分析平台工作的基础上，设计并拓展质谱探针，利用基于狄恩流的微流控芯片实现单细胞排列，结合纳升电喷雾-高分辨质谱（nanoESI-HRMS），搭建了多维度有机质谱流式细胞分析平台。 /span /p p style=" margin: 0px 0px 14px background: white text-align: justify text-indent: 2em line-height: 1.75em " span style=" text-indent: 2em " /span /p p style=" text-align: center" img style=" max-width: 100% max-height: 100% width: 600px height: 331px " src=" https://img1.17img.cn/17img/images/202011/uepic/e034a7c1-bb38-4c40-8a79-225f9e1d02e2.jpg" title=" 1.jpg" alt=" 1.jpg" width=" 600" height=" 331" border=" 0" vspace=" 0" / /p p style=" text-align: center text-indent: 2em line-height: 1.75em " 多维度有机质谱流式分析平台 /p p style=" text-align: justify text-indent: 2em line-height: 1.75em " 该平台能够高通量地对单细胞水平的蛋白质和代谢物等多维度信息进行同时获取。相关成果2020年10月21日在& nbsp Angewandte Chemie International Edition& nbsp 在线发表（Multi-Dimensional Organic Mass Cytometry: Simultaneous Analysis of Proteins and Metabolites on Single Cells，Angew. Chem. Int. Ed.,& nbsp 2020, DOI: 10.1002/anie.202009682）。 strong style=" text-indent: 2em " span style=" text-indent: 2em color: rgb(0, 112, 192) " ( /span span style=" text-indent: 2em color: rgb(0, 112, 192) " a href=" https://onlinelibrary.wiley.com/doi/abs/10.1002/anie.202009682" target=" _blank" 点击链接了解论文详情 /a ) /span /strong /p p style=" text-align: justify text-indent: 2em line-height: 1.75em " 单细胞中内容物体积少、含量低、种类多、分析窗口有限，使得高灵敏、高信息覆盖度、快速、高通量的单细胞分析面临重大挑战。通过单次测量实现多维度、多参数的单细胞定量信息获取，对于细胞分型、鉴定以及单细胞水平的疾病相关分子机制研究具有重要意义。单细胞测序技术方兴未艾，但针对单细胞中蛋白质和代谢物的分析技术仍非常有限，尤其是大量蛋白质和代谢物的同时分析尚未见报道。荧光流式细胞术可对单细胞中多种蛋白质进行分析，然而光谱带宽重叠问题限制了其同时测定的通道数。以CyTOF为代表的质谱流式细胞仪可实现单细胞中40余种蛋白质的同时定量分析，但其依赖于ICP-MS仪器，且ICP-MS无法提供细胞内源物质结构信息，极大地限制了方法的检测对象；有机质谱的结构鉴定能力强、质量分辨率高，可实现单细胞中小分子代谢物的分析。基于有机质谱建立流式细胞分析新方法，从而获取单细胞中蛋白组、代谢组等多组学信息，在单细胞异质性相关研究具有不可替代的分析优势。 /p p style=" text-align: justify text-indent: 2em line-height: 1.75em " 该工作中设计并合成了一系列基于罗丹明质量标签的质谱探针，对单细胞表面的CA125、CEA、EpCAM、CD24、CD44和CD133等重要的蛋白标志物进行标记；标记的细胞利用基于迪恩流的微芯片实现单细胞排列，并利用nanoESI-HRMS实现单细胞检测。离子化过程中可实现质量标签的高效解离和细胞内容物的有效释放，从而确保了单细胞中蛋白质和代谢物信息的同时获取。该质谱流式分析平台成功实现了单细胞水平6种目标蛋白质及84种代谢物的同时检测，证实了蛋白质和代谢物在细胞个体间的显著差异性。 /p p style=" text-align: center" img style=" max-width: 100% max-height: 100% width: 600px height: 753px " src=" https://img1.17img.cn/17img/images/202011/uepic/834f3be8-504e-4692-8549-7d4e4e92ea8e.jpg" title=" 2.jpg" alt=" 2.jpg" width=" 600" height=" 753" border=" 0" vspace=" 0" / /p p style=" text-align: center line-height: 1.75em text-indent: 2em " A2780细胞质谱流式分析结果 /p p style=" line-height: 1.75em text-align: justify text-indent: 2em " 基于该多维度有机质谱流式细胞分析平台所获取的信息，工作首次同时利用蛋白质及代谢物信息作为细胞分型依据，在5种肿瘤细胞的PCA分析中获得了更好的鉴定和分型结果。在利用Ward’s法得到的聚类结果中，相比于利用单一的蛋白质或代谢物信息，使用蛋白质和代谢物的综合信息能够获得更高的分型灵敏度和特异性。单细胞分析方法在干细胞研究、细胞耐药性研究以及癌症治疗等方面具有重要意义，该流式平台还成功实现了肿瘤细胞耐药异质性分析，其结果有望为分子水平的耐药性细胞研究或癌症干细胞研究提供分析依据。 /p p style=" text-align: center" img style=" max-width: 100% max-height: 100% width: 600px height: 590px " src=" https://img1.17img.cn/17img/images/202011/uepic/6dfdd07e-01d8-40ed-aed8-bd47e0c1d11b.jpg" title=" 3.jpg" alt=" 3.jpg" width=" 600" height=" 590" border=" 0" vspace=" 0" / /p p style=" text-align: center text-indent: 2em line-height: 1.75em " 细胞分型和肿瘤耐药差异性结果图 /p p style=" text-align: justify text-indent: 2em line-height: 1.75em " 该论文第一作者为15级博士研究生徐姝婷。工作得到国家自然科学基金委和科技部国家重点研发计划和北京市自然科学基金重点项目的资助。 /p p style=" text-align: justify text-indent: 2em line-height: 1.75em " 研究学者： /p p style=" text-align: center" img style=" max-width: 100% max-height: 100% width: 200px height: 250px " src=" https://img1.17img.cn/17img/images/202011/uepic/38d36728-c2e0-4fc5-8087-cbb4d275ac50.jpg" title=" 白玉.jpg" alt=" 白玉.jpg" width=" 200" height=" 250" border=" 0" vspace=" 0" / /p p style=" text-align: center " 北京大学副教授 白玉 /p p style=" line-height: 1.75em " 研究领域与研究兴趣： /p p style=" line-height: 1.75em " 　　1.超灵敏质谱分析新方法研究； /p p style=" line-height: 1.75em " 　　2.单细胞质谱分析； /p p style=" line-height: 1.75em " 　　3.新型纳米分离介质在复杂体系分离分析中的应用； /p p style=" line-height: 1.75em " 　　4.常压敞开式质谱离子化技术及其仪器研发； /p p style=" line-height: 1.75em " 　　5.疾病相关的代谢组学研究。 /p p style=" text-align: justify text-indent: 2em line-height: 1.75em " strong 点击了解白玉课题组网页： /strong a href=" https://www.chem.pku.edu.cn/PAAL/" target=" _blank" https://www.chem.pku.edu.cn/PAAL/ /a /p p br/ /p

1. “真”单细胞蛋白质组学引领者2019年8月12日，Nature Methods编辑Vivien Marx在Nature Methods上在线发表了题为“A dream of single-cell proteomics”的文章，蛋白质组学领域的领军人物之一苏黎世联邦理工学院Ruedi Aebersold教授在文章中评论到“It’s early days, but it’s not a distant dream to be able to tally the proteins in single cells” 。巧合的是，2019年也是基于timsTOF Pro的4D-蛋白质组学技术开始腾飞的一年。 2020年12月蛋白质组学领域两大领军科学家Matthias Mann团队（Max Planck Institute of Biochemistry)和Ruedi Aebersold团队（ETH Zurich）在Nature Methods发表题为“diaPASEF: parallel accumulation–serial fragmentation combined with data-independent acquisition”的文章，其共同开发的基于4D平台的DIA技术——diaPASEF，能够全面提升蛋白质鉴定覆盖率、重现性和定量准确性。因此，4D-DIA技术大幅提升的可靠性，之前不太被大家认可的DIA（数据非依赖性采集）技术真正开始大步向前，也是从此刻开始，4D-蛋白质组学技术的发展一发不可收拾。2021年11月2日，在第69届ASMS会议上，布鲁克公司发布第一代单细胞蛋白质组学质谱timsTOF SCP，“真”单细胞蛋白质组学方案横空出世，全球首台商品化timsTOF SCP落户于广州，表明在单细胞蛋白质组学领域中国研究者的前瞻性。在timsTOF SCP发布的第一年，单个HeLa细胞蛋白质鉴定已经接近2500种，即使在现在，这个单细胞鉴定深度也是其它质谱仪所不能企及的。这也让蛋白质组学领域领军科学家之一Matthias Mann教授发出了"I always said that single cell proteomics would not happen in my lifetime, but I'm happy to have been proven wrong。" 这样的感叹。2. “真”单细胞蛋白质组学质谱进化到第二代，可以上车了 2023年6月5日，在第71届ASMS会议上，布鲁克公司继续在“真”单细胞蛋白质组学上发力，重磅发布了timsTOF Ultra，“真”单细胞蛋白质组学质谱发展到第二代。timsTOF Ultra配备新型Captive Stray（CSI）Ultra离子源，第四代TIMS（捕集离子淌度）XR离子淌度和14位数模转换器，MSMS扫描速度提升到300Hz，继续占据MSMS扫描速度的头把交椅。 以HeLa细胞为例，人们一般认为单个细胞的蛋白质含量为200-250pg，于是有人将250 pg的进样量的蛋白鉴定数目等价于单细胞蛋白质组鉴定数目，但实际上系列稀释样本可以用来部分表现仪器灵敏度，无法代表真正单个细胞蛋白鉴定水平，“真”单细胞蛋白质组学的数据才是检验质谱灵敏度的唯一标准。布鲁克公司在第一代“真”单细胞蛋白质组学质谱timsTOF SCP上积累的宝贵经验和技术，在第二代timsTOF Ultra上完全得到了释放，通过CellenOne对HeLa细胞分选，获取1个、5个和10个细胞，采用dia-PASEF方法进行数据采集，Spectronaut 18数据分析，单个细胞22min可以鉴定超过3700种蛋白质（每个样本3针重复），1个HeLa细胞两次重复所鉴定的蛋白质强度相关系数0.95，显示出低至1个细胞的进样量也能得到高重复性。 德国柏林马克斯德 尔布吕克分子医学中心空间蛋白质组学研究小组负责人Fabian Coscia博士采用第一代“真”单细胞蛋白质组学质谱timsTOF SCP进行FFPE组织的单细胞分析，单个肝细胞当量的组织可以定量1500-2000种蛋白质。timsTOF Ultra灵敏度的提升，必将在FFPE组织的单细胞分析中发挥更强大的威力。3. “真”单细胞蛋白质组学主打“成熟可复制”单细胞蛋白质组学研究是一项复杂而前沿的科研领域，涉及许多挑战和门槛，比如用什么技术进行单个细胞的分选、分选后对单个细胞操作时怎么尽可能将低样本损失、质谱的灵敏度能否达到单细胞蛋白质组学所需灵敏度，这些挑战和门槛让很多研究者对单细胞蛋白质组学望而却步。布鲁克推出的一套完整的“真”单细胞蛋白质组学方案，把单细胞蛋白质组学研究的这些挑战和门槛全部打破，主打一个“成熟可复制”，甚至没有蛋白质组学经验的人也可以快速上手，短时间内就可产生高质量单细胞蛋白质组学数据。小结得益于质谱技术的进步，单细胞蛋白质组学领域将很快迎来爆发，布鲁克timsTOF Ultra的发布，必将成为单细胞蛋白质组学领域爆发的强劲动力。timsTOF Ultra超越了传统的限制，为新的科学可能性打开了大门。无论是单细胞蛋白质组学、免疫肽组学或者血浆蛋白质组学，timsTOF Ultra提供了无与伦比的扫描速度和灵敏度，帮助研究人员打破工作的界限并取得突破性成果。参考文献1. Marx, V. A dream of single-cell proteomics. Nat Methods 16, 809–812 (2019). 2. Meier, F., Brunner, AD., Frank, M. et al. diaPASEF: parallel accumulation–serial fragmentation combined with data-independent acquisition. Nat Methods 17, 1229–1236 (2020). 3. Brunner, AD., Thielert, M., Vasilopoulou C. et al. Ultra-high sensitivity mass spectrometry quantifies single-cell proteome changes upon perturbation. Molecular Systems Biology (2022)18:e107984. Makhmut, A., Qin, D., Fritzsche, S., et al. A framework for ultra-low input spatial tissue proteomics. bioRxiv 2023.05.13.540426

质谱流式细胞术可在数百万个单细胞中同时采样并量化分析50多种蛋白质或蛋白质修饰水平。应用质谱流式可从全新的角度判别细胞种类、细胞表型，评估其功能状态和异质性以研究疾病发生和发展的机制。然而，作为一种新兴单细胞蛋白组方法，质谱流式因其技术特性也存有一些功能上的不足之处。目前该技术最大的瓶颈在于其灵敏度的极限，在单细胞中的每种抗原表位需要累积上百个金属标签标记的抗体才可在质谱流式分析中检测到特异性信号。灵敏度不足的问题，使得一些在人类疾病中至关重要的低丰度蛋白，如大量的转录因子、一部分细胞表面受体蛋白以及某些与特定功能相关的磷酸化位点难以被准确分析。在对小体积细胞，例如免疫细胞和微生物细胞的研究中，质谱流式在技术上则更具挑战性。而之前在多个不同实验室进行的放大质谱流式信号的尝试由于信噪比低、放大效果不强、可控性差等问题并没有获得显著效果。如何在不影响信噪比的情况下对质谱流式进行信号放大是一直以来亟待解决的问题。2024年7月29日，哈佛大学Wyss研究所尹鹏教授团队（伦小康博士、盛宽玮博士为共同第一作者）等在 Nature Biotechnology 期刊发表了题为：Signal amplification by cyclic extension enables high-sensitivity single-cell mass cytometry 的研究论文。该研究开发了一种名为循环延伸扩增（Amplification by Cyclic Extension，ACE）的信号放大技术，通过设计DNA动态探针实现对质谱流式技术（mass cytometry）中抗原表位金属同位素标记信号的高效放大，解决了质谱流式分析中的灵敏度瓶颈问题。ACE技术可同时放大30种以上蛋白表位信号。应用在悬浮质谱流式和成像质谱流式（imaging mass cytometry或IMC）中，ACE皆可大幅提升低丰度蛋白信号检测的灵敏度及准确性。在这项最新研究中，研究团队运用独特的DNA动态探针设计方法，创立了单链DNA循环延伸信号放大（Amplification by Cyclic Primer Extension，ACE）技术，实现了同时对多通道抗原表位信号的高信噪比高效放大，并应用于质谱流式技术上以大幅提高其灵敏度。ACE利用超短DNA序列作为起始探针（initiator）标记抗体并对胞内靶蛋白进行染色（图1）。在低温条件下，反应体系内的延伸探针（extender，含有两个相邻的起始探针互补序列）可互补结合在起始探针上，体系中的DNA聚合酶应用延伸探针为模版延长起始探针。提高体系温度后，延伸探针从延长过起始探针上解离，此时一个反应循环结束。当体系温度再次降低时，下一个延伸循环开始，起始探针进一步被延长。通过对起始探针序列的温控循环延伸，ACE可快速复制金属检测探针（detector）结合位点，引入检测探针后，单个抗体所携带的金属同位素标记物数量大幅提升。为提升DNA结构的热稳定性，该团队又结合3-cyanovinylcarbazole phosphoramidite (CNVK) 紫外交联方法将携带金属标记的检测探针共价结合在延伸后的起始探针上，使得检测探针在质谱流式仪内高温环境中不易解离（图1）。线型ACE（linear ACE）信号放大技术可平均提升信号13倍（图2）。但当分析极低丰度蛋白的单细胞信号或微生物单细胞蛋白信号需要更强信号时，可在线型ACE基础上应用分支ACE（branching ACE）以达到对抗原信号的500倍以上的放大。为配合质谱流式多维度蛋白表位分析特点，该团队通过设计正交DNA探针序列实现了对33种蛋白表位互不干扰的同时信号放大。图1. ACE技术流程示意图图2. 应用ACE逐级提高质谱流式抗原表位信号ACE技术建立后，研究团队首先将其应用与分析上皮-间质转化（EMT）和间质-上皮转化（MET）过程中的分子调控机制。通过对32个上皮和间质标记物、信号分子和转录因子的单细胞分析，将单个小鼠乳腺癌细胞从上皮状态到间质状态再回到上皮状态的转化过程进行时间重构，精准的展示细胞如何通过调节关键转录因子如Zeb-1和Snail/Slug的数量变化来驱动了EMT和MET分子程序。在第二个应用中，团队聚焦于单个T细胞胞内磷酸化信号网络。由于T细胞体积较小，在单细胞分辨率下每种磷酸化位点的表位数量有限，所以此前针对单个T细胞信号网络反应异质性的研究一直较难开展。团队应用ACE同时放大T细胞受体（TCR）信号网络内的30种关键磷酸化位点（图3），研究样本中T细胞在受到外部信号刺激时的胞内磷酸化网络特异性激活状态是如何分别调控介导应激、炎症、细胞增殖等反应的。应用该技术，团队分析了“组织损伤诱导T细胞麻痹”的分子信号机理，利用从手术患者获取的“术后引流液”（POF）样本刺激T细胞，并捕捉TCR信号网络的动态特征，揭示出导致部分CD4+ T细胞停止分裂并引起免疫抑制的胞内信号网络变化。图3. 应用ACE技术分析T细胞胞内信号网络动态变化最后，团队使用ACE结合成像质谱流式（Imaging mass cytometry，IMC）对人体肾脏组织切片中的蛋白表位进行高维度空间分析。通过检查从一名多囊肾病患者获得的肾皮质切片并对经信号放大后的20种肾脏标记物的空间表位分析，团队发现了存在于肾皮质部位细胞和组织结构的新病理特征：与组织修复相关的干细胞标记物Nestin在肾小球中的不均匀表达可能意味着组织的不同部位可能同时经历不同的病理阶段。ACE质谱流式信号放大技术是单细胞蛋白分析中一项革命性的突破。这套独特的生物技术在生物医学的各个层面都有着广泛的应用前景，尤其可将单细胞高维蛋白表位定量分析扩展到之前由于技术限制而从未涉及到的低丰度蛋白组。另外，结合成像质谱流式IMC，可在未来实现基于ACE信号放大的超分辨率空间蛋白组学成像分析。

p 　　 span style=" color: rgb(0, 112, 192) " 近日，浙江大学方群团队联合北京大学黄超兰团队在单细胞蛋白质组学分析研究领域取得了突破性进展。 /span 此项成果近日以全文形式在线发表于美国化学会的Analytical Chemistry杂志上(影响因子 6.32)，论文题目为“Nanoliter-Scale Oil-Air-Droplet Chip-Based Single Cell Proteomic Analysis”。 /p p style=" text-align: center " img src=" http://img1.17img.cn/17img/images/201805/noimg/0d88aade-7372-4d68-b5da-4d57efa64b73.jpg" title=" 001.jpg" width=" 650" height=" 478" border=" 0" hspace=" 0" vspace=" 0" style=" width: 650px height: 478px " / /p p style=" text-align: center " span style=" color: rgb(0, 112, 192) " strong 图：纳升级油-气-液滴(OAD)芯片和自动定位(SAM)装置的结构示意图(a)和用于单细胞蛋白质组分析的样品前处理和上样的全流程图(b)。 /strong /span /p p 　　蛋白质组学是后基因组计划之一，也是近年来的热点研究领域。作为生命体内功能直接执行者的蛋白质，和基因相比在揭示生命发育和疾病的发生发展的机制方面有更重大的意义。近年来，基于细胞群体内的蛋白质组学研究，因为不可避免地会将大量细胞内的信息平均化，已经越来越难以满足对生命功能更加深入探究的需要。从单细胞层面去了解细胞特征以及彼此之间的相互影响，可以为生物系统中细胞间的异质性提供更宝贵的信息，因此有着越来越大的迫切需求。 span style=" color: rgb(0, 112, 192) " 鉴于蛋白质不具有直接扩增的特性，以及蛋白质组学分析灵敏度的限制，目前对于少量乃至单细胞内蛋白质的检测在技术上还是极具挑战的。 /span /p p 　　 span style=" color: rgb(0, 112, 192) " 单细胞内蛋白质含量极少，就典型体细胞而言仅为0.1- 0.2 ng，远远小于常规蛋白质组学样品前处理所需要的微克级蛋白量。 /span 并且细胞内的蛋白质通常需要在离心管内完成复杂多步的前处理操作，包括细胞裂解和蛋白质释放、蛋白质沉淀纯化、蛋白质还原和烷基化、酶切等，一个全细胞裂解蛋白质组的最后反应体积均是几十甚至过百微升，在这个蛋白质组学常规前处理的过程中，由于样品与离心管的接触、多步的样品转移和不完全上样等原因，在进入质谱之前不可避免地带来了蛋白质的损失。用此流程来处理单细胞，即使之后结合液相色谱仪器的自动进样阀可以以小于十微升的体积完成上样也无济于事，因为尚未等到分离蛋白质样品就有可能已经损失大半了。 /p p style=" text-align: center " img src=" http://img1.17img.cn/17img/images/201805/noimg/ce546442-97dc-4a87-a243-558d62afe43e.jpg" title=" 003.png" / /p p 　　 span style=" color: rgb(0, 112, 192) " 如果说单细胞蛋白质组学是在米粒上雕刻，那么两个团队就是造出了适合在米粒上雕刻的工具刀。 /span span style=" color: rgb(0, 112, 192) " 该项研究起自2014年，两个团队的研究人员协同合作将微流控液滴技术与蛋白质组分析技术相结合，发展了一种微型化的油-气-液“三明治”芯片及相应的纳升级液体操控和进样方法，能够在原位静态的纳升级液滴中完成少量细胞蛋白质组学分析所必需的多步样品前处理操作，并且实现了将液滴样品直接高效地注入到色谱分析柱内完成后续的液相色谱分离与质谱检测。 /span 通过采用优化后的芯片材料、裂解试剂、酶切比例和色谱质谱参数等实验条件，该芯片系统可以分别成功地从100、50、10和1个HeLa细胞内鉴定到1360、612、192和51个蛋白质。更重要的是，研究人员首次实现了以单个鼠卵母细胞为初始样本的蛋白质组学分析，一共鉴定到355种蛋白质，其中存在一系列与生殖发育(Ovgp1和Pabpc1)、疾病相关(AnxA6，Kpna2，Cct6a和Pcbp2)的基因。在该工作中，还采用两种常规的基于离心管的前处理方法进行了对照实验，实验结果明确证实了微流控液滴体系具有更低的样品吸附损失、更高的酶切效率和更高效的疏水性蛋白质鉴定能力等明显优势，更适用于微量蛋白质样品的蛋白质组学分析。 /p p 　　 span style=" color: rgb(0, 112, 192) " 此项研究带来三个突破 /span ：首先是成功发展了适合进行单细胞及类似微量样品的蛋白质组学分析样品前处理芯片和方法。芯片内550 纳升的液滴与芯片的接触面积仅为常规离心管模式下的十五分之一，显著减少了样品与反应器接触所带来的损失；二是发展了一种实现纳升级液滴的直接进样方法，利用3D打印加工的自动定位装置和高压气泵高效地(& gt 99%)将液滴样品注入到分析色谱柱内，完全避免了样品转移和经过液相仪器内复杂管路带来的损失；第三是为避免在常规微流控液滴系统中由于油相直接接触液滴而造成的缺陷，提出了一种采用气相来间隔液滴相和油相的新型液滴芯片结构，在成功防止液滴明显蒸发的同时，还避免了油相和液滴相直接接触带来的脂溶性样品的损失，也使系统能更方便地进行后续的分离柱进样、色谱分离和质谱检测。 /p p 　　 span style=" color: rgb(0, 112, 192) " 该项研究在基于质谱的单细胞及微量样品的蛋白质组学分析方面开启了全新的技术，其所具有的系统结构简单、容易搭建、操作方便、可靠性高等特点，使其有望被广泛应用到细胞间异质性的研究以及与临床相关的研究，包括稀有的循环肿瘤细胞分析、生殖细胞相关研究和疾病诊疗等方面，因此在未来具有巨大的持续开发和应用转化前景。 /span /p p style=" text-align: center " span style=" color: rgb(0, 112, 192) " img src=" http://img1.17img.cn/17img/images/201805/noimg/91e71d83-0fde-4b69-8b5f-10de6af33876.jpg" title=" 未命名_meitu_0.jpg" width=" 400" height=" 400" border=" 0" hspace=" 0" vspace=" 0" style=" width: 400px height: 400px " / /span /p p style=" text-align: center " strong span style=" color: rgb(0, 112, 192) " （左上：浙江大学 /span span style=" color: rgb(0, 112, 192) " 教授 /span span style=" color: rgb(0, 112, 192) " 方群、 /span /strong strong span style=" color: rgb(0, 112, 192) " 右上： /span span style=" color: rgb(0, 112, 192) " 北京大学 /span span style=" color: rgb(0, 112, 192) " 教授 /span span style=" color: rgb(0, 112, 192) " 黄超兰、 /span /strong strong span style=" color: rgb(0, 112, 192) " 左下： /span span style=" color: rgb(0, 112, 192) " 浙江大学博士生李紫艺、 /span span style=" color: rgb(0, 112, 192) " 右下：前国家蛋白质科学中心· 上海高级工程师 /span span style=" color: rgb(0, 112, 192) " 黄敏 /span span style=" color: rgb(0, 112, 192) " ） /span /strong /p p 　　该论文的第一作者为浙江大学博士生李紫艺，通讯作者为浙江大学化学系微分析系统研究所方群教授和北京大学医学部精准医疗多组学研究中心主任黄超兰教授。工作得到了国家自然科学基金和中国科学院杰出技术人才项目的支持。黄超兰教授的部分工作在前单位中科院国家蛋白质科学中心· 上海完成，特此鸣谢! /p p style=" line-height: 16px " img src=" /admincms/ueditor1/dialogs/attachment/fileTypeImages/icon_pdf.gif" / a href=" http://img1.17img.cn/17img/files/201805/ueattachment/b0d2802c-066e-4fdf-86c9-b683f1c317de.pdf" style=" color: rgb(0, 112, 192) text-decoration: underline " span style=" color: rgb(0, 112, 192) " Nanoliter-Scale Oil-Air-Droplet Chip-Based Single Cell Proteomic Analysis.pdf /span /a /p p span style=" color: rgb(0, 112, 192) " 文章链接： /span a href=" https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acs.analchem.8b00661" _src=" https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acs.analchem.8b00661" style=" color: rgb(0, 112, 192) text-decoration: underline " span style=" color: rgb(0, 112, 192) " https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acs.analchem.8b00661 /span /a /p

仪器信息网讯 胰腺是人体最重要的器官之一。它产生胰岛素来调节血糖和帮助消化食物。如果胰腺失控，糖尿病、癌症或其他疾病就会威胁生命。然而，关于胰腺如何使人们保持健康以及器官如何衰竭，还有很多未知之处。数以万计的蛋白质控制着胰腺的工作方式：它如何生长和发育，如何产生消化酶以及如何分泌胰岛素。因此，科学家需要进一步了解蛋白质结构如何随时间变化，以帮助开发针对糖尿病或癌症的治疗方法。　　基于此，威斯康星大学麦迪逊分校药学院与化学系的李灵军课题组与医学和公共卫生移植外科医生Jon S Odorico合作开展了追踪从出生前到成年后期胰腺蛋白质组(整套蛋白质)变化的相关研究。研究团队还开展了细胞外基质(extracellular matrix，ECM)的研究和分析，该物质能够指导细胞分化、迁移、形态和功能，对于在实验室细胞培养和器官移植过程中生长和支持胰腺细胞至关重要。但在人类胰腺研究中，目前尚未系统研究过不同发育阶段的ECM蛋白质组。该研究中，科学家们应用了基于质谱的定量蛋白质组学策略，并描述了四个年龄组的全蛋白质组和ECM特异性变化：胎儿(妊娠18-20周)，青少年(5- 16岁)，青年(21-29岁)和老年(50-61岁)。研究团队鉴定了3523种蛋白质，其中包括185种ECM蛋白质，并对其中的117种进行了定量。课题组检测了胰腺发育和成熟过程中以前位置的蛋白质组和基质组的特征。他们还使用免疫荧光染色观察特异性CEM蛋白质，并研究CEM在胰岛和腺泡间的定位变化。该研究全面的蛋白质组学分析有助于深入了解CEM在人类胰腺发育和成熟过程中所起的关键作用。　　成果表明，胰腺在人类整个童年时期都会显著重塑其蛋白质，最终在成年阶段稳定。值得一提的是，与癌症相关的蛋白质之间存在明显的年龄特异性变化，这一发现有助于研究人员加深对胰腺癌的了解。　　该成果于2月15日发表在《自然通讯》杂志上，论文题目为“Proteome-wide and matrisome-specific alterations during human pancreas development and maturation”。论文链接：https://www.nature.com/articles/s41467-021-21261-w关于研究团队：威斯康星大学麦迪逊分校 李灵军教授　　　　李灵军教授在神经肽和功能性肽组学研究领域取得了开拓性的成果。她所带领的课题组针对神经生物学中的关键性课题，开发了一系列的基于质谱和微分离技术的研究平台，对由分子、细胞水平认识神经肽的功能以及神经退行性疾病生物标志物的发现作出了突出的贡献。据仪器信息网跟踪报道，李灵军教授曾荣获美国质谱学会颁发的Biemann奖章，是世界质谱领域的最高荣誉之一，授予那些长期在质谱学研究领域做出突出贡献的学者。此外，2016年英国分析科学家网站公布了全球50位最具影响力女性分析科学家名单，李灵军教授也荣誉获选。　　在以往的采访中，李教授也曾表示：”我最热衷于开发新型分析工具和策略来解决具有挑战性的生物问题。我们很高兴开发一套用于发现神经肽功能的多功能质谱工具，并使用这些技术来提高我们对大脑工作原理的理解。最近，我们正致力于开发用于定量MS分析和系统生物学中高通量测量的新型化学标签。我也热爱培训和指导研究生和博士后，并帮助他们过渡到成功的职业生涯的这个过程。”课题组官网: https://www.lilabs.org/　　团队合照

大家好，本周为大家分享一篇预发表的文章，Top-down Proteomics of Myosin Light Chain Isoforms Define Chamber-Specific Expression in the Human Heart ，文章的通讯作者是威斯康星大学麦迪逊分校的葛瑛教授。　　肌球蛋白作为肌节的“分子马达”，产生心肌收缩所必需的收缩力。肌球蛋白轻链1和2 (MLC-1和-2)在调节六聚体肌蛋白分子结构中起着重要的功能作用。轻链中存在“心房”和“心室”亚型，在心脏中呈现出腔限表达。然而，近年来MLC亚型在人心脏的腔室特异性表达受到了质疑。在本文中，作者使用自上而下蛋白质组学质谱分析了成人非衰竭供体心脏的四个心脏腔室中MLC-1和-2心房和心室亚型的表达。　　MLC-1v和MLC-2a是在所有供体心脏中呈现出腔限表达模式的MLC异构体。重要的是，作者的结果明确地表明，MLC-1v，而不是MLC-2v，在成年人心脏中是心室特异性的。图1展示了LV(left ventricle)、RV(right ventricle)、LA(left atrium)和RA(right atrium)中MLC异构体的检测和定量。作者发现MLC-1v存在心室特异性表达，而MLC-2v没有特异性，并在心房组织中发现了与MLC-2v和pMLC-2v分子质量相匹配的峰。此外，在所有(n=17)无心脏疾病的捐赠者的每颗心脏的心房组织中都能检测到MLC-2v。MLC-2v占总MLC-2含量的百分比采用单因素方差分析(one-way ANOVA)进行定量分析，认为MLC-2v占总MLC-2含量的百分比具有统计学意义，心室和心房间差异显著，LA和RA间横向差异显著。　　图1. MLCs Top-down MS分析　　接下来作者使用串联质谱(MS/MS)鉴定了MLC-2v蛋白质序列。位于心房组织MLC-2v上的去酰胺化翻译后修饰(PTM)被定位到氨基酸N13。去酰胺化位点与调控磷酸化位点Ser14相邻。磷酸化位点附近的脱酰胺基团所带来的额外负电荷模拟了MLC-2a在Ser22/23位点的双磷酸化模式(图2C)。心房特异性的MLC-2v去酰胺化可能与心房内心力的产生有关。磷酸化诱导了MLC-2的构象变化，而第二负电荷的加入可能有助于提高钙敏感性并诱导蛋白质进一步的构象变化。　　图2. Top-down MS/MS 鉴定　　总的来说，自上而下蛋白质组学对整个人类心脏的MLC亚型表达进行了无偏差分析，揭示了之前意想不到的亚型表达模式和PTMs。　　撰稿：张颖　　编辑：李惠琳　　文章引用：Bayne EF, Rossler KJ, Gregorich ZR, Aballo TJ, Roberts DS, Chapman EA, Guo W, Ralphe JC, Kamp TJ, Ge Y. Top-down Proteomics of Myosin Light Chain Isoforms Define Chamber-Specific Expression in the Human Heart. bioRxiv [Preprint]. 2023 Feb 26:2023.01.26.525767. doi: 10.1101/2023.01.26.525767.　　李惠琳课题组网址www.x-mol.com/groups/li_huilin　　参考文献　　1. Bayne EF, Rossler KJ, Gregorich ZR, Aballo TJ, Roberts DS, Chapman EA, Guo W, Ralphe JC, Kamp TJ, Ge Y. Top-down Proteomics of Myosin Light Chain Isoforms Define Chamber-Specific Expression in the Human Heart. bioRxiv [Preprint]. 2023 Feb 26:2023.01.26.525767. doi: 10.1101/2023.01.26.525767.

p style=" text-indent: 2em margin-top: 10px margin-bottom: 10px line-height: 1.5em " span style=" font-family: 楷体, 楷体_GB2312, SimKai color: rgb(31, 73, 125) " 蛋白质是生理功能的执行者，是生命现象的直接体现者，对蛋白质结构和功能的研究将直接阐明生命在生理或病理条件下的变化机制。蛋白质组的研究不仅能为生命活动规律提供物质基础，也能为众多种疾病机理的阐明及攻克提供理论根据和解决途径。因此，蛋白质组学研究不仅是探索生命奥秘的必须工作，也能为人类健康事业带来巨大的利益。 /span /p p style=" text-indent: 2em margin-top: 10px margin-bottom: 10px line-height: 1.5em " span style=" font-family: 楷体, 楷体_GB2312, SimKai color: rgb(31, 73, 125) " 蛋白质组学研究需用到二维电泳和质谱技术等多种关键技术，此外，随着蛋白质组学研究的发展，高通量和高精度的蛋白质相互作用检测、蛋白质芯片的发展等更多新技术也逐步发展起来。 /span /p p style=" text-indent: 2em margin-top: 10px margin-bottom: 10px line-height: 1.5em " span style=" font-family: 楷体, 楷体_GB2312, SimKai color: rgb(31, 73, 125) " 为帮助从事相关研究的用户梳理蛋白质组学研究技术及方法，仪器信息网特别策划了 a href=" https://www.instrument.com.cn/zt/dbzxyj" target=" _blank" span style=" font-family: 楷体, 楷体_GB2312, SimKai color: rgb(192, 0, 0) " strong span style=" font-family: 楷体, 楷体_GB2312, SimKai font-size: 18px " “蛋白质组学新技术、新方法” /span /strong /span /a 专题，并邀请赛默飞技术专家唐家澍分享了他的观点。 /span /p p style=" text-indent: 2em margin-top: 10px margin-bottom: 10px line-height: 1.5em " span style=" color: rgb(192, 0, 0) " strong 蛋白组学体现出三大应用倾向& nbsp /strong /span /p p style=" text-indent: 2em margin-top: 10px margin-bottom: 10px line-height: 1.5em " 蛋白质组学的研究对象非常广泛，从细胞系到模式动物乃至人群样品，都是典型的蛋白质组学研究对象。蛋白质组学可以为生物学和医学研究提供表达差异的变化，信号级联的传递以及蛋白质相互作用的时序以及空间调控等种种信息。 /p p style=" text-indent: 2em margin-top: 10px margin-bottom: 10px line-height: 1.5em " 近些年，蛋白质组学体现了几个重要的应用倾向， strong 一是作为常规手段越来越多的运用到生物学功能研究中，二是针对人群队列样本的多组学整合研究从而在大数据的指导下由相关性推导出新的诊断或是治疗靶点, 三是更加精细化的着眼于单细胞的研究，从而在肿瘤异质性以及抗体筛选等前沿领域发挥作用。 /strong /p p style=" text-indent: 2em margin-top: 10px margin-bottom: 10px line-height: 1.5em " span style=" color: rgb(0, 112, 192) " strong 蛋白质和核酸以及小分子的最大不同在于以下几点:& nbsp /strong /span /p p style=" text-indent: 2em margin-top: 10px margin-bottom: 10px line-height: 1.5em " （1）蛋白质含量动态范围大，且蛋白质不能像DNA一样进行扩增 /p p style=" text-indent: 2em margin-top: 10px margin-bottom: 10px line-height: 1.5em " （2）蛋白质存在广泛的翻译后修饰和选择性剪切； /p p style=" text-indent: 2em margin-top: 10px margin-bottom: 10px line-height: 1.5em " （3）蛋白质之间存在非常复杂的相互作用网络来执行生理功能。 /p p style=" text-indent: 2em margin-top: 10px margin-bottom: 10px line-height: 1.5em " span style=" color: rgb(0, 112, 192) " strong 因此可见目前蛋白质组学面临的主要挑战在于:& nbsp /strong /span /p p style=" text-indent: 2em margin-top: 10px margin-bottom: 10px line-height: 1.5em " （1）足够的分析速度以应对越来越大规模的队列研究 & nbsp /p p style=" text-indent: 2em margin-top: 10px margin-bottom: 10px line-height: 1.5em " （2）足够的分析深度以实现对全蛋白质组乃至修饰组的更深度覆盖 /p p style=" text-indent: 2em margin-top: 10px margin-bottom: 10px line-height: 1.5em " （3）定量分析的质量以提供更加准确的表达差异的信息。& nbsp /p p style=" text-indent: 2em margin-top: 10px margin-bottom: 10px line-height: 1.5em " 所以， strong 当定量准确、深度分析和更高通量得以同时实现，那么无疑就是占领了蛋白质组学研究的制高点。 /strong /p p style=" text-indent: 2em margin-top: 10px margin-bottom: 10px line-height: 1.5em " span style=" color: rgb(192, 0, 0) " strong 从质谱采集到数据分析& nbsp 赛默飞方案覆盖蛋白质组学分析全流程 /strong /span /p p style=" text-indent: 2em margin-top: 10px margin-bottom: 10px line-height: 1.5em " ThermoFisher作为蛋白质组学的研究的领先企业，可为蛋白质组学研究提供丰富的解决方案。在定量蛋白质组学领域，ThermoFisher提供了丰富的工作模式，包括基于体外化学标记的TMT技术，用于大队列研究的DIA模式以及兼具灵敏度和高通量的SureQuant靶向定量流程以应对不同的应用场景。 /p p style=" text-indent: 2em margin-top: 10px margin-bottom: 10px line-height: 1.5em " 在更新兴的结构生物学领域，ThermoFisher提供了更为丰富的武器，例如化学交联质谱技术用于研究蛋白质相互作用和为蛋白质结构解析提供辅证，氢氘交换质谱用于研究蛋白质二维构象，非变性质谱用于研究蛋白质及复合物的高维结构，更有UHMR质谱使得直接分析MDa级分子量的完整病毒颗粒成为可能。 /p p style=" text-align: center" a href=" https://www.instrument.com.cn/netshow/SH100244/C242497.htm" target=" _blank" img style=" max-width: 100% max-height: 100% width: 332px height: 340px " src=" https://img1.17img.cn/17img/images/202004/uepic/52b82a64-fb40-43f2-89b4-ebcd2fa541d7.jpg" title=" 图片1.png" alt=" 图片1.png" width=" 332" height=" 340" / /a /p p style=" margin-top: 10px margin-bottom: 10px line-height: 1.5em text-indent: 0em text-align: center " a href=" https://www.instrument.com.cn/netshow/SH100244/C242497.htm" target=" _blank" 赛默飞EASY-nLC 1200纳升级UHPLC /a /p p style=" text-indent: 2em margin-top: 10px margin-bottom: 10px line-height: 1.5em " 为了使客户能够更加系统和深入的理解复杂的蛋白质组学，ThermoFisher也提供了业内最为专业和全面的培训服务体系。从样品前处理，质谱采集，数据分析到生物信息学和实验室质控流程建立，ThermoFisher一直致力于帮助客户顺利的克服研究过程所遇到的技术问题。 /p p style=" text-indent: 2em margin-top: 10px margin-bottom: 10px line-height: 1.5em " Orbitrap质谱+TMT技术& nbsp 实现深度和高通量研究 /p p style=" text-indent: 2em margin-top: 10px margin-bottom: 10px line-height: 1.5em " ThermoFisher的Oribitrap系列质谱一直是蛋白质组学研究的金标准。其具有的高分辨，高灵敏度和高可靠性使得绝大多数发表于CNS等顶刊的蛋白质组学研究工作都不约而同的选择该系列仪器。Orbitrap系列质谱仪将蛋白质的定性和定量实现了完美的统一。2019年ASMS上发布的全新平台的Orbitrap Exploris 480更是将仪器的性能推向了一个全新的高度。 span style=" text-align: center text-indent: 0em " & nbsp /span /p p style=" text-align: center" a href=" https://www.instrument.com.cn/netshow/sh100244/C333158.htm" target=" _blank" img style=" max-width: 100% max-height: 100% width: 316px height: 316px " src=" https://img1.17img.cn/17img/images/202004/uepic/cd501f99-31ee-43df-8c20-d4cfae91ec73.jpg" title=" 图片2.png" alt=" 图片2.png" width=" 316" height=" 316" border=" 0" vspace=" 0" / /a /p p style=" margin: 10px 0px padding: 0px text-align: center background: rgb(255, 255, 255) text-indent: 2em line-height: 1.5em " a href=" https://www.instrument.com.cn/netshow/sh100244/C333158.htm" target=" _blank" 赛默飞Orbitrap Exploris 480 高分辨质谱仪 /a /p p style=" text-indent: 2em margin-top: 10px margin-bottom: 10px line-height: 1.5em " 回到我们上面所提到的定量准确，分析深度和通量的问题上，Orbitrap质谱结合多标TMT技术一直被广泛应用于定量蛋白质组学研究中。 /p p style=" text-indent: 2em margin-top: 10px margin-bottom: 10px line-height: 1.5em " TMT标记试剂采用了巧妙的化学结构使得其可以在一针采集中同时分析多达11个样本。而TMT技术带来的不仅仅是分析通量的提高，将11个样本标记后同时分析实际上是提供了一个封闭的定量环境，以完全消除在前处理过程和质谱分析时可能产生的定量误差。传统基于非标记定量的策略则在定量准确性方面存在先天的劣势。除此之外，在TMT标记实验中为了得到更深的蛋白质组覆盖以及对修饰组的研究，研究者们通常还可以结合肽段分级或是修饰肽段富集等策略，以满足丰富多样的研究需求。 /p p style=" text-indent: 2em margin-top: 10px margin-bottom: 10px line-height: 1.5em " 在2020年ThermoFisher发布了TMTpro 16通道标记技术, 将TMT标记技术推向了新的高度，该技术已于今年3月份在Nature methods上发表。该技术刚发布便在实际的科研工作中体现了无与伦比的价值。中国西湖大学的科学家利用Orbitrap结合TMT标记技术，并结合代谢组学的数据，发现了COVID-19的病人血清中的潜在靶点，有望为预测轻症患者向重症发展提供导向。相信在往后的科研工作，尤其是基于大队列的精准医学研究中，Orbitrap结合TMTpro标记技术将会极大程度的助力广大科研人员取得更多等显著的成果。 /p

原创 飞飞 赛默飞色谱与质谱中国关注我们，更多干货和惊喜好礼齐英姿Literature sharing本次我们分享两篇文章，分别于2022年09月和2022年10月发表于bioRxiv [1-2]，文章内容为在单细胞蛋白质组学领域，使用基于PD3.0_CHIMERYS检索及质谱宽隔离窗口采集的方法，搭配全新的μPAC 色谱柱的赛默飞综合解决方案，提升单细胞蛋白质鉴定的性能。接下来我们分别进行具体的介绍。基于DDA采集模式与单细胞组学的低离子数目的特点，采用更大的隔离窗口，增加共隔离的离子数目，这是一种被认为是类似于结合了传统的DDA与DIA的采集方法，文献中将这个方法称之为宽隔离窗口采集（wide window acquisition ,WWA)策略(如图1所示)。图1：wide window acquisition (WWA)宽隔离窗口采集策略（点击查看大图）PD软件3.0版本自2022年年中发布以来，其对DDA蛋白质组学数据的性能提升有目共睹；如需CHIMERYS的介绍，可具体参考以下链接《好风凭借力：CHIMERYS实现蛋白质组学数据的性能飞跃》——赛默飞orbitrap组学俱乐部公众号点击图片可查看基于AI算法的CHIMERYS搜索引擎，可在一张二级谱图中解析出多个PSMs，擅长于解析WWA采集得到的更加复杂的二级谱图。作为 LC-MS/MS的重要组成部分的低流速液相色谱，对减少样品的复杂度、增加蛋白质组学的鉴定方面的贡献尤为重要，通常我们可以通过拉长色谱梯度等方法来实现更好的分离，而这也会引入包括峰展宽在内的灵敏度的降低及检测通量的降低等问题。而新发布的微柱蚀刻技术的μPAC系列色谱柱，具有高度有序的排列，有助于更加优异的峰宽表现且减小柱残留，低背压的设计也使其可以使用更大的流速，可以更快的上样、清洗及平衡色谱柱，从而增加检测通量(赛默飞提供的综合解决方案如图2所示)。图2：结合了低流速液相色谱、质谱及分析软件的完整综合解决方案（点击查看大图）► ► ► 不同的色谱柱性能比较在色谱柱的比较中，与传统的填充柱相比，作者对比了110cm的第二代μPAC色谱柱与其他两款填充型色谱柱(50cm及25cm)，如图3所示，上样量为12.5ng Hela肽段，30min有效梯度，采用1Th的采集窗口，第二代μPAC色谱柱可以得到蛋白水平66%和肽段水平140%的提升。而比较不同的μPAC色谱柱（5.5cm原型柱、50cm Neo柱和110cm二代柱），使用复杂样品(HeLa, yeast, 和 E. coli按照8:1:1混样)，10ng-400ng的上样区间，蛋白鉴定结果如图3所示。50cm的Neo色谱柱，在30min及60min梯度上具有优异的表现，特别是在低上样量的条件下。我们需要的样品的通量(梯度时间)及样品的复杂度则决定了WWA方法对单细胞样品的适用性，样品通量是单细胞蛋白组学领域的重要关注点，使用5.5cm色谱柱搭配高流速，可实现到~100spd的水平。图3：不同的色谱柱性能比较（点击查看大图）► ► ► 隔离窗口的优化在WWA方法中，若使用了＞4m/z的较宽的母离子隔离窗口，使得临近的母离子被共同碎裂，这时二级谱图会形成类似于DIA采集方法的混合谱，这种方法不仅能增加鉴定数，还能提高鉴定时对低丰度肽段的灵敏度；对不同大小的隔离窗口进行优化，在250pg到400ng的上样区间中，可以看到，更宽的隔离窗口更适合较小上样量的结果，如250pg和1ng的上样量下，隔离窗口12m/z和8m/z为最适效果。搭配于CHIMERYS的检索方法，更大的隔离窗口所提供的谱图复杂度，使得对低丰度肽段有更好的挖掘，拓宽了鉴定的丰度的动态范围。图4：不同上样量条件下隔离窗口的优化（点击查看大图）在质谱方法中，单细胞的样品由于离子数更少，往往需要更高的最大离子注入时间，比如几百个毫秒，这会导致二级谱图数的降低，从而显著的影响鉴定量。此时我们也可以配合使用更高的分辨率，可以识别更加复杂的离子，也就是说，我们可以使用更大的隔离窗口来提供更多的离子进行累积，并且通过高分辨率来识别这些离子，而后我们可以通过PD3.0 CHIMERYS引擎来对这些复杂的混合谱图进行检索。使用经典的窄隔离窗口采集方法，与传统的MS Amanda 2.0 引擎相比，CHIMERYS引擎可提升鉴定量2.6倍；而再加成上宽隔离窗口的WWA采集方法后，则可达到4.6倍的提升水平。图5：CHIMERYS搜索引擎提升蛋白质组学鉴定深度（点击查看大图）另一篇文献中，作者使用0.2ng Hela肽段，对不同的隔离窗口、最大离子注入时间、分辨率等参数进行优化，发现在MS2分辨率为45k和60k时，我们能够得到最多的PSMs鉴定数。在隔离窗口为8或者12Th时，会得到最好的结果。0.2ng Hela的上样量，WWA模式可达到2,396个蛋白鉴定，比普通DDA模式鉴定量增加39%。图5：采用0.2ngHela肽段及40min对WWA模式质谱采集参数进行优化（点击查看大图）在短梯度模式下，峰容量降低，使其谱图的复杂度更高。基于CHIMERYS的破解高度复杂的混合谱的能力，使得更快的色谱分析成为可能。在使用12Th的隔离窗口与60k MS2分辨率的组合条件下，可得到最好的鉴定能力。使用此参数组合，更快的20min的鉴定量仅比40min少了10%（3160 vs 3524）。这说明，在并未显著影响蛋白质组学鉴定量的条件下，WWA的采集方法适用于更快速的梯度分离。由于WWA采集方法被认为是类似于结合了传统的DDA与DIA的方式，故文章对不同的采集模式进行了比较；在单细胞水平的比较中（10个Hela细胞及7-10个K562细胞），使用相同的118ms和60K分辨率的二级参数，定性深度的比较中，WWA采集方法可得到最多的鉴定。图6：不同的采集模式（DIA, DDA 及 WWA）比较（点击查看大图）► ► ► 结语WWA采集方案的提出，为我们进行快速的、更高深度的单细胞蛋白质组学提供了新的思路：基于赛默飞综合解决方案，我们从全新的Vanquish neo低流速液相色谱、μPAC色谱柱、宽隔离窗口的质谱采集策略以及全新的基于AI算法的CHIMERYS搜索引擎，全方面提升单细胞蛋白质组学鉴定深度。如需合作转载本文，请文末留言。

《自然》选出将在未来一年对科学产生巨大影响的工具和技术。从蛋白质测序到电子显微镜，从考古学到天文学，本文将讲述七项有可能会在未来一年震动科学界的技术。　　单分子蛋白质测序　　蛋白质组体现了细胞或生物体制造的一整套蛋白质，可以提供关于健康和疾病的深入信息，但对蛋白质组的表征仍然是一项挑战性的工作。　　相对于核酸来说，蛋白质是由更多的分子砌块(building blocks)组成的，约有20种天然存在的氨基酸(相比之下，组成DNA和信使RNA等分子的只有4种核苷酸) 因此，蛋白质具有更大的化学多样性。有些蛋白质在细胞中的含量较少 并且与核酸不同，蛋白质不能被扩增 ——这意味着蛋白质分析方法必须使用任何能用的材料。　　大多数蛋白质组学分析使用质谱法，这是一种根据蛋白质的质量和电荷来分析蛋白质混合物的技术。这些谱图可以同时量化数千种蛋白质，但检测到的分子并不总能明确识别，并且混合物中的低丰度蛋白质常常被忽视。现在，能对样本中的许多(甚至全部)蛋白质进行测序的单分子技术可能即将问世，其中许多技术类似于用于DNA的技术。　　德克萨斯大学奥斯汀分校的生物化学家Edward Marcotte正在研究一种这样的技术，称为荧光测序(fluorosequencing)[1]。Marcotte的技术报道于2018年，该技术基于一种逐步的化学过程，在此过程中，单个氨基酸被荧光标记，然后从表面偶联蛋白的末端逐个被剪切下来，此时摄像机会捕捉到所产生的荧光信号。Marcotte解释道：“我们可以用不同的荧光染料标记蛋白质，然后在切割时逐个分子地观察。”去年，位于康涅狄格州的生物技术公司Quantum Si的研究人员描述了一种荧光测序的替代方法，该方法使用荧光标记的“粘合剂”蛋白来识别蛋白质末端的特定氨基酸(或多肽)序列[2]。　　其他研究人员正在开发模仿基于纳米孔的DNA测序技术，根据多肽通过微小通道时引起的电流变化来分析多肽。荷兰代尔夫特理工大学的生物物理学家Cees Dekker及其同事于2021年展示了这样一种方法，他们利用蛋白质制成纳米孔，并能够区分通过纳米孔的多肽中的单个氨基酸[3]。在以色列理工学院，生物医学工程师Amit Meller的团队正在研究由硅基材料制成的固态纳米孔器件，该器件可以同时对许多不同的蛋白质分子进行高通量分析。他说：“你可能可以同时观察数万甚至数百万个纳米孔。”　　尽管目前单分子蛋白质测序只是概念上的验证，但其商业化正在迅速推进。例如，Quantum Si公司已宣布计划今年推出第一代仪器，并且Meller指出，2022年11月在代尔夫特举行的蛋白质测序会议上有一个专门针对该领域初创企业的讨论组。他说：“这让我想起了第二代DNA测序技术面世前的那些日子。”　　Marcotte是德克萨斯州奥斯汀市蛋白质测序公司Erisyon的联合创始人，他对此持乐观态度。他说：“这已经不是个行不行的问题，而是这项技术几时能送到人们手上。”　　詹姆斯韦勃太空望远镜　　天文学家们从去年开始就翘首以盼，兴奋不已。经过20多年的精心设计和建造，美国国家航空航天局(NASA)与欧洲航天局和加拿大航天局合作，于2021年12月25日成功将詹姆斯韦布太空望远镜(James Webb Space Telescope，缩写JWST)送入轨道。因为仪器设备需要展开并确定第一轮观测的位置，全世界不得不等待了近七个月，JWST才开始正常工作。　　等待是值得的。马里兰州巴尔的摩市太空望远镜科学研究所天文学家、JWST的望远镜科学家Matt Mountain表示，最初传来的图像超出了他的最高预期。“实际上天空并不空旷——到处都是星系，”他说，“理论上我们知道这一点，但真正看到这一景象带来了别样的情感冲击。”　　詹姆斯韦布太空望远镜(James Webb Space Telescope)的6.5米主镜片(图中展示了18片镜片中的6片)可以探测数十亿光年外的物体。资料来源：NASA/MSFC/David Higginbotham　　JWST的设计是为了接替哈勃太空望远镜的工作。哈勃望远镜可以看到令人惊叹的宇宙景象，但也有盲点：它基本上无法看见在红外范围内具有光信号的古老恒星和星系。要弥补这一点，需要一台高灵敏度的仪器，其灵敏度要能够探测到数十亿光年外发出的极为微弱的红外信号。　　JWST的最终设计包括18个完全光滑的铍质镜片阵列，当其完全展开时，直径为6.5米。Mountain说，这些反射镜的设计非常精密，“要是把一块镜面等比放大到美国那么大，上面的隆起也不超过几英寸(高)。”这些反射镜配有最先进的近红外和中红外探测器。　　这一设计使JWST能够填补哈勃望远镜的空白，包括捕获来自一个有135亿年历史的星系发出的信号，该星系产生了宇宙中最早的一些氧和氖原子。JWST也带来了一些惊喜，例如，它能够测量某些类型的系外行星的大气组成。　　世界各地的研究人员都在排队等待观察时间。英国卡迪夫大学的天体物理学家Mikako Matsuura正在用JWST进行两项研究，调查宇宙尘埃的产生和破坏，这些尘埃可能会导致恒星和行星的形成。Matsuura说，与她所在小组过去使用的望远镜相比，“JWST拥有完全不同的灵敏度和清晰度等级”。她说：“我们看到了这些天体内部正在发生的完全不同的现象——这真令人叹为观止。”　　体积电子显微镜　　电子显微镜(Electron microscopy，EM)以其卓越的分辨率而闻名，但观察的主要是样本的表面。深入研究样本的内部需要将样本切成非常薄的切片，这对于生物学家来说往往不够。伦敦弗朗西斯克里克研究所(Francis Crick Institute)的电子显微镜学家Lucy Collinson解释说，仅覆盖单个细胞的体积就需要200个切片。她说：“如果你只有一个[切片]，你就是在玩统计把戏。”　　现在，研究人员正在将EM的分辨率应用于包含多个立方毫米体积的3D组织样本上。　　此前，从2D的EM图像重建这样体积的样本(例如，绘制大脑的神经连接图)需要经历艰苦的样本准备、成像和计算过程，才能将这些图像转换为多图像堆叠。现在，最新的“体积电子显微镜”技术大大简化了这一过程。　　这些技术有各种优点和局限性。连续切面成像(Serial block-face imaging)是一种相对快速的方法，它使用金刚石刀片在树脂包埋样品上切下一系列薄片，并进行成像，可以处理约1立方毫米大小的样品。然而，它的深度分辨率较差，这意味着生成的体积重建将相对模糊。聚焦离子束扫描电子显微镜(Focused ion beam scanning electron microscopy，FIB-SEM)能制备更薄的薄片样品，因此深度分辨率更高，但更适用于体积较小的样品。　　Collinson将体积电子显微镜的兴起描述为一场“安静的革命”，因为研究人员专注于用这种方法得到的结果，而不是生成这些结果的技术。但这正在改变。例如，2021年，弗吉尼亚州珍利亚研究园区(Janelia Research Campus)从事电子显微镜中细胞器分割(Cell Organelle Segmentation in Electron Microscopy，COSEM)计划的研究人员在《自然》上发表了两篇论文，聚焦了在绘制细胞内部结构方面取得的重大进展[4,5]。“这是一个绝佳的原理论证。”Collinson说。　　COSEM研究计划使用精密的定制FIB-SEM显微镜，在保持良好空间分辨率的同时，可将单个实验中可成像的体积增加约200倍。将这些仪器与深度学习算法结合使用，该团队能够在各种细胞类型的完整3D体积中定义各种细胞器和其他亚细胞结构。　　这种样品制备方法费力且难以掌握，并且由此产生的数据集非常庞大。但这一努力是值得的：Collinson已经看到了该技术在传染病研究和癌症生物学方面产生的见解。她现在正在与同事们合作，探索以高分辨率重建整个小鼠大脑的可行性。她预计这项工作将需要十多年的时间，花费数十亿美元，并产生5亿GB左右的数据。她说：“这可能与绘制第一个人类基因组工作的数据量在一个数量级。”　　CRISPR无限可能　　基因组编辑工具CRISPR–Cas9作为在整个基因组的目标位点引入特定变化的首选方法，在基因治疗、疾病建模和其他研究领域取得了突破，无可非议地享有盛誉。但它的用途多受限制。现在，研究人员正在寻找规避这些限制的方法。　　CRISPR编辑由短链向导RNA(short guide RNA，sgRNA)协调，sgRNA将相关的Cas核酸酶导向其目标基因组序列。但这种酶发挥作用还需要在靶点附近有一种叫做原间隔序列邻近基序(protospacer adjacent motif，PAM)的序列 如果没有PAM，基因编辑很可能会失败。　　在波士顿的马萨诸塞州总医院，基因组工程师Benjamin Kleinstover利用蛋白质工程技术，从化脓性链球菌中制造出常用Cas9酶的“近乎不受PAM序列限制的(near-PAMless)”Cas变体。一个Cas变体需要由三个连续核苷酸碱基组成的PAM，其中腺嘌呤(A)或鸟嘌呤(G)核苷酸位于中间位置[6]。“这些酶现在几乎可以读取整个基因组，而传统的CRISPR酶只读取1%到10%的基因组。”Kleinstover说。　　这种对PAM序列不太严格的要求，增加了编辑“脱靶”的机会，但进一步的蛋白质工程设计可以提高其特异性。作为一种替代方法，Kleinstiver的团队正在设计和测试大量Cas9变体，每个变体对不同的PAM序列表现出高度的特异性。　　还有许多天然存在的Cas变体有待发现。自然条件下，CRISPR–Cas9系统是一种针对病毒感染的细菌防御机制，不同的微生物进化出了具有不同PAM序列偏好的各种酶。意大利特伦托大学的病毒学家Anna Cereseto和微生物组研究人员Nicola Segata梳理了100多万个微生物基因组，鉴定和表征了一组多样的Cas9变体，他们估计这些变体可能总共可以针对98%以上的已知人类致病突变[7]。　　然而，其中只有少数能在哺乳动物细胞中发挥作用。Cereseto说：“我们的想法是测试许多种酶，看看是什么决定因素使这些酶正常工作。”从这些天然酶库和高通量蛋白质工程工作中获得的见解来看，Kleinstiver说，“我认为我们最终会有一个相当完整的编辑工具箱，能让我们编辑任何我们想要的碱基。”　　高精度放射性碳测年　　去年，考古学家利用放射性碳测年技术的进步，对维京探险家首次抵达美洲的确切年份——甚至是季节——进行了研究。荷兰格罗宁根大学的同位素分析专家Michael Dee和他的博士后Margot Kuitems带领的一个团队在加拿大纽芬兰岛北岸的一个聚落中发现了一些被砍伐的木材，通过对这些木材的研究，确定这棵树很可能在1021年被砍伐，而且可能是在春天[8]。　　自20世纪40年代以来，科学家一直在利用有机人工制品的放射性碳测年法来缩小历史事件发生的时间范围。他们通过测量同位素碳-14的痕迹来做到这一点，碳-14是宇宙射线与地球大气相互作用的结果，在数千年中缓慢衰变。但这种技术的精确度通常仅为几十年左右。　　加拿大纽芬兰省兰塞奥兹牧草地(L'Anse aux Meadows)木材的精确放射性碳年代测定显示，维京人于1021年在此地砍倒了一棵树。图片来源：All Canada Photos/Alamy　　2012年，情况发生了变化，日本名古屋大学物理学家三宅芙沙(Fusa Miyake)领导的研究小组发现[9]，公元774到775年之间，日本雪松年轮中碳-14含量显著升高。随后的研究[10]不仅证实了这一时期世界各地的木材样本中都存在这种碳-14含量的显著升高，而且还发现历史上存在至少五次这样的碳-14含量上升，最早的一次可以追溯到公元前7176年。有研究人员将这些碳-14峰值与太阳风暴活动联系起来，但这一假设仍在探索中。　　无论其原因是什么，这些“三宅事件”的存在，能让研究人员通过检测一个特定的三宅事件，然后对此后形成的年轮进行计数，从而准确地确定木制文物的制造年份。Kuitems说，研究人员甚至可以根据最外圈年轮的厚度来确定树木被砍伐的季节。　　考古学家现在正在将这种方法应用于新石器时代聚落和火山爆发遗址的研究，Dee希望用它来研究中美洲的玛雅帝国。在接下来的十年左右，Dee乐观地认为，“我们将对这些古老文明中的许多历史事件有真正精确到年代的完全记录，我们将能够以相当精细的时间尺度谈论这些历史发展。”　　至于三宅，则还在继续寻找历史中的时间标尺。她说：“我们现在正在寻找过去一万年中与公元774到775年的事件相当的其他碳-14升高。”　　单细胞代谢组学　　代谢组学是研究驱动细胞的脂质、碳水化合物和其他小分子的科学，它最初是一套表征细胞或组织中代谢产物的方法，但现在正在转向单细胞水平。科学家们可以利用这些细胞水平的数据，理清大量看似相同的细胞的功能复杂性。但这一转变带来了艰巨的挑战。　　代谢组包含大量具有不同化学性质的分子。欧洲分子生物学实验室的代谢组学研究人员Theodore Alexandrov说，其中一些分子存在的时间非常短暂，代谢周转率为亚秒级别。它们可能很难检测：尽管单细胞RNA测序可以捕获细胞或生物体中产生的近一半的RNA分子(转录组)，但大多数代谢分析仅涵盖细胞代谢产物的一小部分。这些缺失的信息里可能包含了重要的生物学奥秘。　　“代谢组实际上是细胞的活性部分。”伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校的分析化学家Jonathan Sweedler说，“在疾病状态下，如果你想知道细胞状态，你真的要研究代谢产物。”　　许多代谢组学实验室使用分离的细胞，这些细胞被捕获在毛细管中，使用质谱法单独分析。相比之下，“成像质谱”方法获取了样本中不同位置的细胞代谢产物发生变化的空间信息。例如，研究人员可以使用一种称为基质辅助激光解吸/电离(MALDI)的技术，其中激光束扫过经特殊处理的组织切片，释放出代谢产物，用于随后的质谱分析。这种方法也能捕获样本中代谢物来源的空间坐标。　　Sweedler说，理论上，这两种方法都可以量化数千个细胞中的数百种化合物，但要实现这一目标通常需要顶级的定制硬件设备，成本在百万美元左右。　　现在，研究人员正在普及这项技术。2021年，Alexandrov团队报道了SpaceM，这是一种开源软件工具，它能用光学显微镜成像数据，使用标准商用质谱仪对培养的细胞进行空间代谢组学分析[11]。他说：“我们算是做了数据分析部分的体力活。”　　Alexandrov的团队使用SpaceM对数以万计人和小鼠细胞中的数百种代谢产物进行了分析，并转向标准的单细胞转录组学方法将这些细胞分类。Alexandrov表示，他尤为热情的是后一项工作，以及构建“代谢组学图谱”的想法——类似于为转录组学开发的图谱，以加速该领域的进展。他说：“这绝对是一个前沿领域，并将对科学起到巨大的推动作用。”　　体外胚胎模型　　研究人员现在可以在实验室中制造出人工合成胚胎(下图)，它与8天大的自然胚胎(上图)类似。来源：Magdalena Zernicka Goetz实验室　　科学家们已经在小鼠和人类的细胞水平上详细描绘了从受精卵到完全形成的胚胎这一过程。但驱动这一过程早期阶段的分子机制仍不清楚。现在，“胚状体”模型的一系列活动有助于填补这些知识空白，让研究人员更清楚地了解可以决定胎儿发育成败的重要早期事件。　　该领域一些最精细的模型，来自加州理工学院和英国剑桥大学的发育生物学家Magdalena Zernicka Goetz的实验室。2022年，她和她的团队证明，他们可以完全从胚胎干细胞(embryonic stem cells，ES细胞)中产生植入期的小鼠胚胎[12,13]。　　与所有多能干细胞一样，ES细胞可以形成任何细胞或组织类型，但它们需要与两种类型的胚外细胞密切相互作用才能完成正常的胚胎发育。Zernicka-Goetz团队研究出了诱导ES细胞形成这些胚外细胞的方法，并表明这些细胞可以与ES细胞共培养，以产生胚胎模型，该模型的成熟度是以前的体外实验无法达到的。“它就如你能想象的胚胎模型那样。”Zernicka Goetz说，“我们的胚胎模型发育出一个头部和心脏——而且还在跳动。”她的团队能够利用这个模型来揭示个别基因的改变如何破坏正常的胚胎发育。　　经过工程设计用于模拟胚胎8细胞期的细胞构成的胚状体。来源：M.A Mazid et al./Nature　　在中国科学院广州生物医药与健康研究院，干细胞生物学家Miguel Esteban和同事们正在采取一种不同的策略：重新编程人类干细胞，以模拟最早的发育阶段。　　Esteban说：“我们最初的想法是，实际上甚至制造合子也是可能的。”该团队没能完全实现这一点，但他们的确发现了一种培养策略，能使这些干细胞回到类似于8细胞期人类胚胎的状态[14]。这是一个至关重要的发育期里程碑，与基因表达的巨大变化相关，最终产生不同的胚胎细胞和胚外细胞谱系。　　尽管还不完美，但Esteban的模型展示了自然状态下8细胞期胚胎中细胞的关键特征，并凸显了人类和小鼠胚胎如何启动向8细胞期阶段转变之间的重要差异。Esteban说：“我们发现，一种甚至在小鼠体内都没有表达的转录因子，调节着整个转化过程。”　　结合起来，这些模型可以帮助研究人员描绘出仅仅几个细胞是如何发育为高度复杂的脊椎动物躯体的。　　在许多国家，对人类胚胎的研究只能在发育14天以内进行，但在这些限制条件下，研究人员仍有许多工作可做。Esteban说，非人类灵长类动物模型提供了一种可能的替代方案，而Zernicka-Goetz说，她的小鼠胚胎策略也可以产生发育到第12天的人类胚胎。她说：“在这个我们能研究的胚胎阶段，仍有很多问题有待提出。”　　参考文献：　　1. Swaminathan, J. et al. Nature Biotechnol.36, 1076–1082 (2018).　　2. Reed, B. D. et al. Science 378, 186–192 (2022).　　3. Brinkerhoff, H., Kang, A. S. W., Liu, J., Aksimentiev, A. & Dekker, C. Science 374, 1509–1513 (2021).　　4. Heinrich, L. et al. Nature 599, 141–146 (2021).　　5. Xu, C. S. et al. Nature 599, 147–151 (2021).　　6. Walton, R. T., Christie, K. A., Whittaker, M. N. & Kleinstiver, B. P. etal. Science 368, 290–296 (2020).　　7. Ciciani, M. et al. Nature Commun. 13, 6474 (2022).　　8. Kuitems, M. et al. Nature 601, 388–391 (2022).　　9. Miyake, F., Nagaya, K., Masuda, K. & Nakamura, T. Nature 486, 240–242 (2012).　　10. Brehm, N. et al. Nature Commun. 13, 1196 (2022).　　11. Rappez, L. et al. Nature Methods 18, 799–805 (2021).　　12. Amadei, G. et al. Nature 610, 143–153 (2022).　　13. Lau, K. Y. C. et al. Cell Stem Cell 29, 1445–1458 (2022).　　14. Mazid, M. A. et al. Nature 605, 315–324 (2022).　　原文以Seven technologies to watch in 2023为标题发表在2023年1月23日《自然》的技术特写版块上

大家好，本周为大家分享一篇发表在Analytical Chemistry上的文章，Improved Label-Free Quantification of Intact Proteoforms Using Field Asymmetric Ion Mobility Spectrometry [1]，文章的通讯作者是美国俄克拉荷马大学的Luca Fornelli教授。完整proteoforms的非标记高通量定量方法的应用对象通常为从整个细胞或组织裂解物中提取的0 - 30 kDa质量范围内蛋白质。然而当前，即使通过高效液相色谱或毛细管电泳实现了proteoforms的高分辨率分离，可鉴定和定量的proteoforms的数量也不可避免地受到固有的样品复杂性的限制。近年来，随着质谱技术的发展，自上而下蛋白质组学质谱(top-down proteomics)研究中蛋白质的鉴定数量大大提升，生成了包含数万种proteoforms的数据集，但在proteoforms的量化能力方面并没有得到相应的性能提升。为克服这一问题，本文中作者通过应用场不对称离子迁移谱法(Field asymmetric ion mobility spectrometry, FAIMS)对大肠杆菌中的proteoforms进行了非标记定量。由此产生的改进允许在单次LC-MS实验中采用多个FAIMS补偿电压(Compensation voltages, C.V.)，而不会增加整个数据采集周期。与传统的非标记定量实验相比，FAIMS的应用在不影响定量准确性的情况下，大大增加了鉴定和定量的proteoforms数量。首先，作者优化了质谱stepped-C.V.数据采集方法对Orbitrap Eclipse性能的影响，并从中筛选出了最优条件(−40、−20、0 V组合)。所有最新的基于Orbitrap的质谱仪(包括Exploris platform和Orbitrap Ascend)都可以采用single time-domain transients(即单次微扫描)在top down FTMS实验中生成高质量的质谱图。作者认为这对于在单次LC - MS2运行期间应用多个C.V.值的采集策略特别有益。接下来，作者应用该方法对大肠杆菌中的蛋白质进行了检测，并与传统的LC - MS2 DDA采集方法进行了比较(图1)。如图所示，每个C.V.值下的总离子流图都不同，且这一额外的分离导致在LB(Luria broth)和M9(醋酸钠处理)样品中鉴定到的proteoforms的数量显著提升。　　图1. 样本制备方法和proteoforms鉴定结果总结虽然在LC-FAIMS和LC-only数据集中，大多数鉴定到的proteoforms质量都小于15 kDa，但其中约20%的质量大于18 kDa甚至高达33.3 kDa(图2)。对已鉴定的proteoforms列表的深入分析表明，达到鉴定低丰度proteoforms的关键参数之一是在串联质谱(MS2)中有足够的时间注入离子。　　图2. A. FAIMS和非FAIMS鉴定到的proteoforms的质量分布。B. 鉴定到的proteoforms与注射时间之间的关系。最后，作者采用ProSight PD v 4.2 (Proteineous, Inc)进行了基于MS1的非标定量，结果显示基于FAIMS的数据集在LB样品(蓝色)和M9样品中检测到的差异表达的proteoforms均有所增加(图3)。作者评估了两个数据集之间的差异(使用和不使用FAIMS采集数据)，以验证FAIMS的应用是否会对量化准确性产生不利影响，结果只有1个proteoform显示相互矛盾的丰度趋势。这种差异是由于该蛋白和一个共流出蛋白之间质谱峰几乎完全重叠造成的。它们具有非常接近的单同位素质量，这样高水平的信号干扰可以很容易地干扰基于MS1的量化。启用FAIMS可以使MS1谱图简化，因为两种proteoforms可以富集在两种不同的C.V. 值下。　　图3. 大肠杆菌proteoforms无标记定量结果分析。作者将LC - FAIMS - MS2数据集与通过BUP在类似样品上获得的非标定量结果进行比较，得出两个主要的结论:1. BUP仍然对蛋白质组提供了更深层次的定量表征 2. BUP提供了与单个基因相关的所有产物的整体丰度水平信息 而TDP方法表明，给定的UniProt accession可以由多个差异表达的proteoforms组成，可能具有不同的行为(即在给定条件下，一些被上调，另一些被下调)。这一额外的信息可能具有潜在的生物学意义，但在基于BUP的定量分析中可能会被遗漏。本文描述的基于FAIMS的定量数据采集方法与PEPPI(Passively eluting proteins from polyacrylamide gels as intact species)蛋白分离技术完全兼容，产生0 - 30 kDa的组分，并且可以方便地根据待分析蛋白的平均质量调整质谱参数(C.V.值)，未来在更大的蛋白质定量方面具有广阔的应用前景。　　撰稿：张颖　　编辑：李惠琳　　原文：Kline JT, Belford MW, Huang J, Greer JB, Bergen D, Fellers RT, Greer SM, Horn DM, Zabrouskov V, Huguet R, Boeser CL, Durbin KR, Fornelli L. Improved Label-Free Quantification of Intact Proteoforms Using Field Asymmetric Ion Mobility Spectrometry. Anal Chem. 2023 Jun 13 95(23):9090-9096.　　李惠琳课题组网址www.x-mol.com/groups/li_huilin　　参考文献　　1.Kline JT, Belford MW, Huang J, Greer JB, Bergen D, Fellers RT, Greer SM, Horn DM, Zabrouskov V, Huguet R, Boeser CL, Durbin KR, Fornelli L. Improved Label-Free Quantification of Intact Proteoforms Using Field Asymmetric Ion Mobility Spectrometry. Anal Chem. 2023 Jun 13 95(23):9090-9096.

大家好，本周为大家分享一篇发表在Analytical Chemistry上的文章，PACTS-Assisted Thermal Proteome Profiling for Use in Identifying Peptide-Interacting Proteins。该文章的通讯作者是来自北京蛋白质组学研究中心的贾辰熙和Chen Yali研究员。生物活性肽是一类重要的生物分子，通过与蛋白受体相互作用，参与调控多种生物学进程。研究肽-蛋白相互作用对于理解这些功能分子的调节机制至关重要。目前已开发多种方法用于表征肽-蛋白的相互作用，例如通过引入荧光探针在多肽上来监测蛋白-多肽的相互作用，或者将多肽固定在磁珠或其他载体材料上进行进一步的亲和沉淀。然而以上方法都需要对多肽进行修饰，导致多肽的结构发生改变，进一步影响多肽-蛋白相互作用，产生假阳性结果。细胞热转移变分析（CETSA）和热蛋白质组分析（TPP）作为一种无修饰/无标签技术已被广泛用蛋白-配体相互作用研究。当配体与蛋白结合后，蛋白的热稳定性发生了改变，导致熔解曲线(Melting cure)发生位移。通过监测熔解温度的变化(∆Tm)，实现对蛋白-配体相互作用的检测。CETSA以及TPP允许在天然环境下研究分子互作，从而保留了内源性蛋白表达水平、翻译后修饰、局部微环境等生物物理特性。除了改变蛋白质的热稳定性，肽配体与蛋白质受体相互作用还会导致蛋白构象、疏水性和溶剂可及性的改变，一些配体甚至起到生物助溶的作用。所有这些特性的改变会导致研究体系中靶蛋白丰度的变化。这种由肽段配体结合诱导蛋白的丰度改变现象称之为PACTS。而PACTS也可以被合理的利用用于识别与肽段配体结合的靶蛋白。基于此，本文将PACTS与TPP技术相结合用于肽-蛋白质相互作用研究，PACTS可以辅助TPP分析，特别是在TPP分析过程中，由于配体-靶蛋白结合导致靶蛋白丰度降低至质谱检测限以下，无法绘制熔解曲线的情况下，PACTS可以作为另一个重要的监测手段。如图1所示，PACTS辅助TPP分析的实验流程大致如下：将蛋白提取液分成2份，分别与缓冲液（对照组）、肽配体（实验组）孵育，再将孵育后的每组样本等分成10份，在10个不同的温度下加热3 min。加热完成后，离心，收集上清液。利用SDS-PAGE将肽段与蛋白分离并进行胶内酶切。酶切后的肽段随即用TMT 10-plex标记，最后通过LC-MS/LS进行定量分析。将37 °C下对照组、实验组中同一蛋白的丰度变化作为PACTS的衡量指标（蓝框）。将在不同温度下蛋白的相对丰度变化转化为熔解曲线（黑框），实验组相较于对照组，同一蛋白熔解曲线的位移（∆Tm）作为TPP的衡量指标。综合两种方法识别出的靶标蛋白，作为最终的筛选结果。图1. PACTS辅助TPP分析的实验流程图作者首先用标准肽段-蛋白互作对验证了PACTS辅助TPP分析的可行性。如图2所示，右侧为对照组/实验组中靶蛋白在不同温度下丰度变化（Western blot），中间及左侧则是基于Western blot数据生成PACTs以及熔解曲线。对于JIP1-JNK1互作对，PACTS显示没有明显的丰度变化，而熔解曲线则显示发生了位移（图2A）。与之相反的，对于HOXB-AS3-hnRNP A1互作对，PACTS显示出明显的丰度变化，而熔解曲线则由于靶蛋白丰度降至检测限以下而无法绘制（图2B）。以上两个例子都说很好地说明，PACTS和TPP是两种互补的检测手段，使用两种方法同时检测有利用提高结果的准确性。作者还考察了不同细胞环境对蛋白-配体互作的影响（图CD及图EF）。来源于293T细胞的OPRN1与Enkephalin配体互作产生的熔解温度变化为∆Tm= 0.5 °C（图E），而来源于Hippocampus的OPRN1与Enkephalin配体互作产生的熔解温度变化为∆Tm= -14.4 °C（图F）。这个差异可能是由于孵育时不同的微环境造成的。图2. PACTS辅助TPP分析标准肽段-蛋白互作对。随后，作者将PACTS辅助TPP分析应用到组学层面。Aβ肽是淀粉样斑的主要成分，而淀粉样斑块主要存在于阿尔茨海默症（AD）患者的大脑中。在Aβ肽中，Aβ1-42在介导神经毒性和氧化应激中起关键作用。THP-1细胞类似于小胶质细胞，小胶质细胞功能障碍加速了与年龄相关的神经退行性疾病的进展，如AD。作者利用了PACTS辅助TPP分析研究了THP-1细胞中与Aβ1-42肽段相互作用的蛋白。如图3所示，图3A为PACTS结果，共发现37个蛋白在37 °C下有丰度变化。而TPP结果（图3B）则显示66个蛋白熔解曲线发生了位移。PACTS与TPP的结果具有较小的重合，说明两种方法具有互补性。GO分析表明（图3C），大多数与Aβ1-42相互作用的蛋白存在于细胞外泌体、胞质溶胶和细胞膜中。外泌体在AD中充当双刃剑，一方面，外泌体传播有毒的Aβ肽和过度磷酸化的tau遍及整个大脑，并诱导神经元凋亡。另一方面，它们消除大脑中的Aβ肽并促进其降解。了解Aβ肽与外泌体蛋白之间的相互作用有利于更好的开发AD治疗治疗药物。此外，作者用Western blot的方法进一步确认识别出的靶标蛋白（图D-E）。最后，作者用免疫共沉淀的方法进一步证明靶蛋白与Aβ1-42存在相互作用。图3. PACTS辅助TPP分析与Aβ1-42相互作用的蛋白总之，本文开发一种PACTS辅助TPP的分析方法，可用于大规模组学层面肽段-蛋白质相互作用研究。该方法具有无标记、无修饰的优势，无需额外实验，即可在TPP分析的同时获得PACTS信息。该方法也有助于理解多肽-蛋白质复合物相关的分子调控机制，进一步开发新型治疗药物。撰稿：刘蕊洁编辑：李惠琳原文：PACTS-Assisted Thermal Proteome Profiling for Use in Identifying Peptide-Interacting Proteins 参考文献1.Zhao T, Tian J, Wang X, et al. PACTS-Assisted Thermal Proteome Profiling for Use in Identifying Peptide-Interacting Proteins. Anal Chem. 2022 94(18): 6809-6818. doi:10.1021/acs.analchem.2c00581

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大家好，本周为大家分享一篇发表在Analytical Chemistry上的文章Quantitative Structural Proteomics Unveils the Conformational Changes of Proteins under the Endoplasmic Reticulum Stress1，文章的通讯作者是来自美国佐治亚理工学院的Ronghu Wu助理教授。在真核细胞中，内质网(endoplasmic reticulum，ER)负责蛋白质组中40%蛋白质的合成和成熟。蛋白质合成或折叠过程中的变化都将影响内质网的稳态，进而导致未折叠蛋白的积累和蛋白分泌效率的降低。在过去几十年的研究中，内质网应激反应被广泛研究，但是内质网应激反应后蛋白质折叠状态的变化却没有被深入研究。基于丰度的蛋白质组学方法不能直接用于分析蛋白质状态的变化，在这篇文章中，作者整合了半胱氨酸(cysteine，Cys)共价标记、选择性富集和定量蛋白质组学，称为半胱氨酸靶向共价蛋白绘制(cysteine targeted covalent protein painting，Cys-CPP)，用于研究蛋白质组范围内的蛋白质结构和变化(图1A)。　　使用CPP分析蛋白质结构，需要一种具有高反应活性的探针。作者设计了一种针对半胱氨酸的探针，其中包含半胱氨酸反应基团、用于富集的生物素部分和用于生成半胱氨酸特异性识别位点标签的可裂解连接部分(图1B)。以变性处理后的蛋白样品作为蛋白质展开形式的参考，计算肽段在原始样本和变性样本中的比例从而获得宝贵的蛋白质结构信息。　　图1.利用半胱氨酸反应探针定量分析人细胞蛋白质组中半胱氨酸暴露率的原理。(A)Cys-CPP的一般工作流程。(B)半胱氨酸残基与探针之间的反应。富集后，进行紫外裂解，在修饰的半胱氨酸上留下一个小标记，用质谱进行位点特异性分析。　　半胱氨酸暴露率Rexpo通过每条肽段在原始样本和变性样本中的比值进行计算。结果显示：(1)半胱氨酸的暴露率和溶剂可及性呈现正相关(图2C) (2)在丝氨酸和苏氨酸等极性氨基酸残基旁边的半胱氨酸具有相对较高的暴露率，这与人们普遍认为亲水残基更有可能暴露在蛋白质表面的观点一致 (3)甘氨酸和脯氨酸附近的半胱氨酸具有更高的暴露率，这是因为这两种氨基酸通常出现在蛋白质的转角和环结构中，对半胱氨酸的空间位阻较小 (4)半胱氨酸暴露率与其有/无序区(图2D)或所处二级结构(图2E)的相关性分析均表明，较低的暴露率与更稳定和结构化的局部环境有很好的相关性。这些数据结果共同证明目前的方法可以准确地测得半胱氨酸暴露率，并为蛋白质结构提供有价值的信息。　　图2.HEK293T细胞中半胱氨酸暴露率的分析。(A) VAHALAEGLGVIAC#IGEK(#代表标记位点)的串联质谱样本。报告离子的强度使我们可以准确定量一个半胱氨酸的暴露率(左框为报告离子强度的放大视图)。(B)蛋白CCT3中被定量半胱氨酸的定位和暴露率演示(PDB代码：6qb8)。(C−E)比较不同的溶剂可及性(C)、预测无序区(D)和二级结构(E)的半胱氨酸暴露率。　　衣霉素(Tunicamycin，Tm)可抑制 N-糖基化并阻断 GlcNAc 磷酸转移酶 (GPT)。由于蛋白质的N-糖基化经常发生在共翻译过程中，在蛋白质折叠的调节中起着至关重要的作用，所以衣霉素会引起细胞内质网中未折叠蛋白的积累并诱导内质网应激。基于此，作者用衣霉素对细胞进行处理，计算并对比了衣霉素处理样本和正常样本中的半胱氨酸暴露率。正如预期的那样，Tm处理样本中许多半胱氨酸的暴露率升高，且Tm对于蛋白质不稳定区域的作用尤为显著。根据Tm处理样本和正常样本之间半胱氨酸暴露率的差值，作者将所有位点划分为5个部分，在Tm处理下，近三分之一的半胱氨酸定位区域没有明显的结构变化(差值在-0.05~0.05之间)，而28%的位点则高度暴露(差值0.15)(图3B)。对这两种蛋白质进行基因本体(GeneOntology，GO)功能富集分析(图3C)，结果显示：差值在-0.05~0.05之间的蛋白通常是糖异生或折叠过后具有良好结构区域的蛋白，而差值0.15的蛋白则是与囊泡转运相关的蛋白。这表明抑制N-糖基化主要影响经典分泌途径中的蛋白质，与预期相符。　　图3.利用Tm抑制蛋白质N-糖基化对蛋白质折叠影响的系统研究。(A)Tm处理和对照样品之间半胱氨酸暴露率的比较。(B) 不同暴露率变化范围内的蛋白质数量。(C)在具有高度展开或稳定区域半胱氨酸的蛋白之间进行GO功能富集分析。　　由于Tm对于预先存在的、折叠良好的蛋白质所产生的影响可能远小于对新合成蛋白的影响，分别研究Tm对这两种蛋白的影响是必要的。作者通过将目前的方法Cys-CPP与细胞培养中氨基酸的稳定同位素标记(pSILAC)结合(图4A)，探究了细胞中已存在蛋白和新合成蛋白在内质网应激作用下的不同变化。结果显示：(1)抑制N-糖基化对新合成蛋白的去折叠影响比对已存在蛋白的影响更显著(图4C) (2)N-糖基化除了调节蛋白质的二级结构外，在蛋白质三级或四级结构的形成中起着更重要的作用(图4D)。　　图4. 抑制N-糖基化对新合成蛋白和已存在蛋白折叠状态影响的研究。(A)量化新合成蛋白和已存在蛋白折叠状态变化的实验设置。(B) 经Tm处理和未经处理的细胞中新合成和已存在蛋白质的重叠。括号内为每组蛋白质数。(C)不同蛋白质组中暴露率的分布。(D) 在有或没有Tm处理的细胞中、在不同的二级结构下，新合成和已存在蛋白之间半胱氨酸暴露率的差值分布。　　本文通过设计一种半胱氨酸靶向探针，定量半胱氨酸残基的暴露率，系统地研究了蛋白质的结构以及结构的变化。结果表明，半胱氨酸暴露率与蛋白质局部结构的相关性非常好。利用该方法，作者研究了Tm引起的内质网应激反应下细胞中蛋白质的结构变化。此外，通过将Cys-CPP与pSILAC结合，研究了在内质网应激反应下原有蛋白和新合成蛋白的结构变化差异，并详细分析了内质网应激对蛋白质去折叠的影响，深入和准确地了解内质网应激下的蛋白质结构变化，有助于深入了解蛋白质的功能和细胞活性。　　参考文献：[1] Yin K, Tong M, Sun F, et al. Quantitative Structural Proteomics Unveil the Conformational Changes of Proteins under the Endoplasmic Reticulum Stress[J]. Analytical Chemistry, 2022,

将小分子、核酸、蛋白质和药物导入细胞是监测和了解细胞行为以及生物功能的重要途径。然而，质膜是阻止外源分子进入细胞的生物屏障。因此，如何在保持细胞活力的同时高效地将外源分子递送到细胞中是细胞生物学领域的一个重要课题。为了克服现有大规模细胞内递送方法的弱点，例如细胞活性和递送效率不一致，主要基于膜破坏介导机制的微技术已成为一种有前景的解决方案。利用化学质膜穿孔进行单细胞递送的尚未得到广泛研究。2024年4月26日，清华大学化学系林金明教授团队在《ACS Applied Materials & Interfaces》杂志在线发表了题为“Chemical Plasma Membrane Perforation Generated by a Microfluidic Probe for Single-Cell Intracellular Protein Delivery”的工作。该研究使用微流控探针将含有毛地黄皂苷和货物的溶液精确地作用到单细胞上。毛地黄皂苷与质膜中的胆固醇结合诱导质膜穿孔，货物通过孔进入细胞。碘化丙啶 (0.67 kDa) 和 FITC-葡聚糖 (10、40 和 150 kDa) 可以在3分钟内成功引入单细胞，同时保持细胞活力。两种蛋白质（细胞色素C和亲环素A）被递送进入细胞，并观察到它们在细胞中得生理功能。图1. 微流控探针诱导单细胞化学质膜穿孔首先，利用Comsol Multiphysics软件对微流控探针形成的微区域进行数值模拟。使用荧光素（扩散系数=500 μm2 /s）来指示溶质扩散。结果表明，注入的溶液可以被完全吸出，并且溶质被限制在液滴状微区域内而不会扩散。微区内溶质浓度分布均匀。计算了基质上的剪切应力，低剪切应力不会对细胞造成额外的机械损伤。实验在与模拟相同的条件下进行，使用荧光素显示微流控探针产生的微区域，与浓度分布模拟结果一致。溶液的连续流动使微区中毛地黄皂苷和货物的浓度几乎恒定，有利于维持递送过程的连续性和稳定性。图2. 流体的数值模拟通过微流控探针进行碘化丙啶（PI）的细胞内递送来验证该方法的可行性以及优化递送条件。尝试使用 20-100 μg/mL 毛地黄皂苷将 PI 递送至U87细胞。随着毛地黄皂苷浓度的增加，ts（PI开始进入时间）和tm（PI进入速度最大时间）逐渐减少，表明细胞穿孔加速。当毛地黄皂苷浓度为60 μg/mL时，ts约为20 s，1 min内即可观察到清晰的荧光。此外，还尝试了不同的PI浓度进行细胞内递送，较高的PI浓度也使得PI能够更快地进入细胞。还测试了流速对递送结果的影响。注入流量保持2 μL/min，抽出流量在6~14 μL/min之间调整。当抽吸流速大于8 μL/min时，进入细胞的PI量随着流速的增长而显着增加。图3. 毛地黄皂苷浓度、PI浓度和流速对细胞内递送的影响为了证明该方法的效率和通用性，使用该方法将PI递送至U87、HUVEC和A549细胞。当递送时间为20秒时，三种类型的细胞几乎不发出荧光。随着递送时间逐渐增加，细胞的相对荧光强度显着增加，递送处理50 s后观察到强烈的红色荧光。由于洋地黄皂苷的作用，质膜逐渐透化，PI通过质膜上形成的孔继续进入细胞。还检查了该方法递送大分子的能力，使用不同分子量（10、40和150 kDa）的 FITC-葡聚糖作为货物。FITC-葡聚糖可以在3min内进入细胞，并且FITC-葡聚糖进入的量随着递送时间的增加而增加。图4. PI和FITC-葡聚糖递送的结果在验证了这种方法用于单细胞胞内递送的可行性后，作者尝试了细胞内蛋白质递送。Cyt C ( Mw = 13 kDa) 是线粒体中的一种蛋白质，可将电子转移到呼吸链以维持ATP的产生。当cyt C释放到细胞质中时，它会引发细胞凋亡。由于外源cyt C在正常情况下不能进入细胞，利用微流控探针将cyt C递送至A549中作为抗肿瘤药物以诱导细胞凋亡。对照组和仅用毛地黄皂苷或cyt C处理的细胞之间未观察到caspase-3水平和Hoechst 33342染色结果的显着差异。毛地黄皂苷诱导的质膜穿孔不会引起细胞凋亡。仅用cyt C处理的细胞中caspase-3的水平也没有增加，表明正常情况下cyt C不能穿过质膜进入细胞激活凋亡途径。然而，在进行毛地黄皂苷介导的cyt C递送的细胞中，caspase-3水平显著增加，蓝色荧光显著增强。细胞形态发生明显变化，细胞体积缩小，并形成凋亡小体。这些结果表明，递送的cyt C成功诱导细胞凋亡，并且外源蛋白可以通过微流控探针有效地引入细胞内并发挥作用。图5. Cyt C被递送至A549以诱导细胞凋亡为了进一步探索这种方法在细胞研究中的潜力，作者利用它来研究肿瘤耐药性。CypA (M w = 18 kDa) 是一种广泛存在的细胞内蛋白质，可充当抗氧化剂。最近有报道称CypA通过重塑细胞氧化状态介导结直肠癌耐药。BCNU是一种常用的抗肿瘤药物，其诱导细胞毒性的机制之一是谷胱甘肽还原酶的抑制导致ROS的积累。利用微流控探针将CypA递送到U87中，研究CypA对胶质瘤耐药性的影响。与对照组相比，未经CypA递送的细胞经BCNU处理1小时后ROS水平显着升高，并且细胞形态发生改变。对于递送CypA的细胞，ROS含量显着低于未递送细胞，并且细胞保持正常形态。结果表明，递送的CypA在细胞中具有抗氧化作用，这可能增强U87对BCNU的耐药性。抑制CypA表达可能是治疗神经胶质瘤的潜在方法。图6. CypA对胶质瘤耐药性的影响总结作者开发了一种基于开放式微流控探针的方法，以方便高效地实现单细胞递送。该方法通过使用化学试剂对单个细胞进行质膜穿孔，将最大分子量为150 kDa 的外源货物递送到细胞中。与载体介导或场辅助递送方法相比，该方法不需要对货物进行额外处理，无需物理场辅助的温和递送条件也避免了对货物和细胞的额外损伤。作者展示了使用微流控探针进行cyt C和CypA的细胞内递送，证明了该方法能够研究外源蛋白质对细胞生命活动的影响。未来，各种货物（肽、蛋白质、mRNA、DNA、质粒、细胞器等）可以通过这种方法导入细胞内，调节细胞的生理功能和命运。而且该方法不需要昂贵的设备，操作简单，有望成为单细胞递送的一种理想方法。清华大学化学系林金明教授为该论文的通讯作者，清华大学化学系2022级博士生宋扬为本论文的第一作者。该研究受到国家重点研发计划（No.2022YFC3400700）和国家自然科学基金（No.22034005）的支持。关于林金明教授工学博士，分析化学专业。1984年福州大学毕业，1992年在日本昭和大学国际交流基金的资助下前往该大学药学部从事访问研究。1994年获得日本政府奖学金转入东京都立大学攻读博士学位，1997年3月获得工学博士学位，同年留校任教，2000年入选中国科学院“百人计划”，受聘中科院生态环境研究中心研究员、博士生导师；2001年获得国家杰出青年科学基金，2002年3月底回国工作，2004年入选清华大学“百名人才引进计划”，受聘清华大学化学系教授、博士生导师。2008年受聘教育部长江学者特聘教授,2014年入选英国皇家化学会会士。目前主要从事微流控芯片质谱联用细胞分析、化学发光/荧光免疫分析、复杂样品前处理分析、空气负离子检测与健康评估等研究。已培养博士研究生43名（含联合培养，其中留学生2名）、硕士研究生28名、博士后11名（其中留学生3名）、访问学者10名（其中外国访问学者1名）。

基于单细胞层面的研究为生物系统中细胞间的同质性和异质性提供了更精准的信息，随着蛋白质组学技术的快速发展，检测技术和灵敏度的提升，使实现单个体细胞的蛋白质组学分析成为可能。 为推动单细胞蛋白质组学的发展，拓展单细胞研究的视野，布鲁克和景杰生物将于2021CNHUPO会议期间联合举办“单细胞蛋白质组学专题卫星会”，线上线下同步进行，诚邀您与会。会议时间：2021年10月14日12:30-13:35 现场参会地点：武汉 东湖宾馆 1楼 晴川厅 网络同步直播：请加微信报名 13370119923特 邀 嘉 宾会 议 日 程12:30 - 12:35 欢迎致辞及公司介绍 何磊 布鲁克道尔顿中国区经理12:35 - 12:50 timsTOF SCP 带您突破单细胞蛋白质组学研究极限 刘先明 布鲁克道尔顿中国区蛋白质组学及生物制药应用经理12:50 - 13:20 单细胞高维度蛋白检测技术及临床应用 丁显廷 教授 上海交通大学生物医学工程学院13:20 - 13:35 真于心，单于一，基于质谱的单细胞蛋白质组学 顾宏博 博士 杭州景杰生物科技股份有限公司线下注册参会：请加微信报名 13370119923* 本次卫星会将为现场参会人员提供午餐和礼品！抽奖活动在线上和线下同步进行！ 会议咨询：13370119923 期待您的参与！

为什么我们会感觉到饥饿？为什么进食之后会出现饱腹感？我们能感知到大脑与肠道的紧密联系，以往的研究认为这种感知与触觉、视觉、声音、气味和味觉通过受神经支配的上皮传感器细胞传递到大脑不同，肠道刺激的感知被认为涉及消化系统和中枢神经系统之间信号传递的肠道-大脑连接（gut-brain connection）是以激素转运为基础的，这种基于激素的信号传递大约需要10分钟。在肠道中，有一层上皮细胞将腔与下面的组织分开。分散在该层内的是称为肠内分泌细胞的可电兴奋细胞，它们感知摄入的营养物质和微生物代谢物。与味觉或嗅觉受体细胞一样，肠内分泌细胞在存在刺激时会激发动作电位。然而，与其他感觉上皮细胞不同，肠内分泌细胞和脑神经之间没有突触联系的描述。人们认为这些细胞仅通过激素（如胆囊收缩素）的缓慢内分泌作用间接作用于神经。尽管它在饱腹感中起作用，但胆囊收缩素的循环浓度仅在摄入食物后几分钟达到峰值，并且通常在用餐结束后。这种差异表明大脑通过更快的神经元信号感知肠道感觉线索。来自美国杜克大学医学院的科学家们，利用Milo，揭示迷走神经（vagus nerve）可直接连接着肠道与中枢神经系统。相关研究结果发表在Science期刊上，标题为“A gut-brain neural circuit for nutrient sensory transduction”。Milo单细胞Western Blot 验证肠分泌细胞存在神经突触相关蛋白本文使用与小肠类器官或纯化的肠内分泌细胞共培养的结节神经元，在体外重现了神经回路。并结合单细胞定量实时聚合酶链反应和单细胞Western Blot（Milo）共同对突触蛋白进行检测和评估。利用Milo在蛋白水平进行了进一步的验证：单细胞蛋白质印记结果显示83%肠内分泌细胞含有synapsin-1（分析的198 CckGFP细胞中的164个），与其他肠上皮细胞相比，纯化的CCK-肠内分泌细胞表达突触粘附基因Efnb2、Lrrtm2、Lrrc4 和 Nrxn2，表明这些上皮传感器具有形成突触的机制。为了确定与肠内分泌细胞接触的突触的神经元的来源，本文使用了一种改良后的狂犬病毒(DG-rabies-GFP，能感染神经元，但缺少跨突触传播所需的G糖蛋白)，发现在肠道类器官中，狂犬病比其他上皮细胞更喜欢感染肠内分泌细胞。并且肠内分泌细胞与迷走神经元突触，通过使用谷氨酸作为神经递质，在几毫秒内转导肠腔信号。这些突触连接的肠内分泌细胞（神经足细胞）形成的神经上皮回路通过一个突触将肠腔与脑干连接起来，为大脑打开一条物理管道，以突触的时间精度和空间分辨率感知肠道刺激。也正是这些突触信号神经足细胞告诉大脑肠道中发生的事情，对我们吃的食物做出一定的反馈。

项目编号：JH22-210000-64455项目名称：中国医科大学附属第一医院单细胞获取及定量分析仪（国家医学检验临床医学研究中心）包组编号：001预算金额（元）：3,600,000.00最高限价（元）：3,600,000采购需求：查看合同履行期限：合同签订后1个月内到货。需落实的政府采购政策内容：对于中小微企业（含监狱企业）的相关规定；对于促进残疾人就业政府采购政策的相关规定；对于节能产品、环境标志产品的相关规定。本项目（是/否）接受联合体投标：否单细胞获取及定量分析仪（国家医学检验临床医学研究中心）终稿文件.doc

细胞异质性是肿瘤研究，干细胞研究，免疫学研究的极其重要的研究方向。单细胞研究是分析细胞异质性的主要手段。单细胞组学研究也是精准医学首要的研究领域。 美国ProteinSimple公司全球首推基于芯片Western Blot技术，进行单个细胞蛋白质表达水平定量分析系统: Milo. Milo具有极其强大的功能： 1. 单张芯片进行1000个单细胞western blot 2. 每个单细胞可进行数十个靶蛋白检测 3. 仅需使用Western blot验证抗体，具有抗体通用性 4. 基于western blot技术，蛋白进行分离后检测，提高免疫学检测特异性 5. 全程检测只需4小时

瓜氨酸化是影响蛋白质结构和功能的关键的翻译后修饰。尽管它与各种生物过程和疾病发病紧密相关，但由于缺乏有效的方法来富集、检测和定位该翻译后修饰，其潜在机制仍然知之甚少。近期，威斯康星大学麦迪逊分校李灵军教授课题组报道了生物素硫醇标签的设计和开发，该标签能够通过质谱法对瓜氨酸化进行衍生化、富集来实现可靠的鉴定。作者对小鼠组织的瓜氨酸化蛋白质组进行了全局分析并且从432种瓜氨酸化蛋白质中识别出691个修饰位点，这是迄今为止最大的瓜氨酸化数据集。作者发现并阐述了这个翻译后修饰的新的分布和功能并且表示该方法有希望为进一步破译瓜氨酸化的生理和病理作用奠定基础。这项工作以“Enabling Global Analysis Of Protein Citrullination Via Biotin Thiol Tag-Assisted Mass Spectrometry”为题发表在国际化学权威杂志Analytical Chemistry上 (https://doi.org/10.1021/acs.analchem.2c03844)，文章作者为Yatao Shi#, Zihui Li#, Bin Wang#，Xudong Shi , Hui Ye, Daniel G. Delafield, Langlang Lv, Zhengqing Ye, Zhengwei Chen, Fengfei Ma，Lingjun Li*。此外，李灵军教授课题组进一步拓展了此方法的实用性。作者通过应用二甲基化亮氨酸(DiLeu)等重标记策略第一次实现了瓜氨酸化的高通量定量研究，并利用这一方法揭示了瓜氨酸化在人体细胞DNA损伤及修复过程中的重要作用。相关成果以“12-Plex DiLeu Isobaric Labeling Enabled High-Throughput Investigation of Citrullination Alterations in the DNA Damage Response”为题同样发表在Analytical Chemistry上(https://doi.org/10.1021/acs.analchem.1c04073)，文章作者为Zihui Li, Bin Wang, Qinying Yu, Yatao Shi, Lingjun Li*。　　研究的主要内容　　作者设计了一种生物素硫醇标签，它可以很容易的以低成本合成并且可以与瓜氨酸残基和2,3-丁二酮发生特异性反应(图 1a)。这种衍生化不仅增加了质量转移以允许更可靠的鉴定，而且还引入了生物素部分，使修饰分子的后续富集成为可能。该生物素硫醇标签设计具有紧凑的结构，在高能碰撞解离 (HCD) 期间仅产生两个碎片/诊断离子(图 1b)。 因此，肽主链可以保持良好的裂解效率，并在 HCD 或电子转移解离 (ETD) 期间分别产生丰富的b/y或c/z离子系列。在 HCD(图 1c)、ETD或电子转移/高能碰撞解离(EThcD)碎裂下，衍生化肽标准品的序列收集质谱图几乎完全覆盖相应的肽序列。实验结果表明生物素硫醇标签衍生的瓜氨酸化肽可以产生用于解析及标注的高质量的串联质谱图，并且与各种裂解技术相结合时可以提高瓜氨酸化位点的识别可信度。　　图1|用于瓜氨酸化分析的生物素硫醇标签设计。a，使用生物素硫醇标签和 2,3-丁二酮对瓜氨酸肽进行衍生化。 b，HCD、ETD 或 EThcD 片段化后生物素硫醇标签衍生的瓜氨酸化肽的片段化位点。c，HCD裂解后生物素硫醇标签衍生的瓜氨酸肽标准品 SAVRACitSSVPGVR 的串联质谱图。　　在接下来的实验中作者使用该生物素硫醇标签和基于质谱的自下而上的蛋白质组学方法对瓜氨酸化进行分析(图2a)。作者在体外利用 PAD(一种可以催化瓜氨酸化的酶)催化的人组蛋白 H3 蛋白来验证这个过程。作为未被PAD催化的阴性对照，未发现组蛋白的肽段被鉴定为瓜氨酸化，证明了生物素标签反应的高特异性(图 2b)。在体外 PAD 处理后，作者 发现许多精氨酸残基被催化为瓜氨酸，并且大量的位点被高可信度的鉴定为瓜氨酸化位点(图 2c)，进一步表明该方法的高效性。在 HCD 碎裂后，其产生了一系列丰富的 b/y 离子，可以帮助准确的表征在同一肽段上单个(图 2d)以及多个(图 2e)瓜氨酸化位点。　　图2|使用生物素硫醇标签进行体外瓜氨酸化分析。a，使用生物素硫醇标签进行蛋白质瓜氨酸化分析的实验工作流程。b、c，在体外 PAD 处理之前 (b) 和之后 (c) 组蛋白 H3 蛋白的瓜氨酸化分析。 已识别的瓜氨酸化位点在序列中以蓝色字母突出显示。 序列下方的红色矩形表示鉴定的瓜氨酸化肽，而瓜氨酸化位点以蓝色显示。 d，PAD处理的组蛋白 H3 (R64Cit) 的已鉴定瓜氨酸化肽的串联质谱图示例。 e，PAD 处理的组蛋白 H3 的同一肽上鉴定的两个瓜氨酸化位点(R70Cit 和 R73Cit)的串联质谱图示例。　　接下来，作者们尝试利用所开发的方法对复杂的生物样本中的瓜氨酸化进行全局分析，并希望能够以此提供阐明生物体中瓜氨酸化调节机制的依据。首先，作者对小鼠的六个身体器官和五个大脑区域进行了深入的瓜氨酸组分析，生成了第一个小鼠瓜氨酸组组织特异性数据库。作者从432种瓜氨酸化蛋白质中以高置信度的方式鉴定了691个瓜氨酸化位点(图 3a)。更重要的是，这些蛋白质中约有 60% 未曾在UniProt 数据库检索并被报道，这一结果极大地扩展了对瓜氨酸化以及这些底物蛋白质如何受到瓜氨酸化影响的理解。作者发现结果中与 UniProt 数据库的已知的瓜氨酸位点重叠部分较少(图 3b)，这可能是因为 UniProt 中描述的近 40% 的瓜氨酸化位点是基于相似性外推理论而没有实际的实验证据。此外，许多报道的位点位于组蛋白上，尤其是蛋白质末端，可能会逃过自下而上质谱策略的检测(图 3b)。图 3c 展示了单位点瓜氨酸化和多位点瓜氨酸化蛋白质分布情况，其中 70% 的已鉴定蛋白质仅有一个瓜氨酸化位点被检测到。　　这个新发现的瓜氨酸化蛋白质组为推测瓜氨酸化的调控机制提供了宝贵的资源。例如，作者在髓鞘碱性蛋白(MBP)上鉴定到了九个瓜氨酸化位点，而在 UniProt 数据库中只有四个(图3d)。作者的结果提供了高质量的串联质谱图，不仅证实了已知修饰位点的存在(图3e)，而且还高可信度的识别了未知的位点(图 3f)。然后作者进行了瓜氨酸化肽段的序列分析，发现在鉴定的瓜氨酸化位点两侧并没有高度保守的氨基酸序列模式(图3g)，但是谷氨酸残基更频繁地出现在瓜氨酸的N末端侧附近。这与Fert-Bober 等人报道的小鼠瓜氨酸组分析结论一致。另一方面，Tanikawa 等人发现在人体组织和血浆中大约五分之一的 PAD4 底物含有 RG/RGG 基序。同样，Lee 等人及相关研究人员观察到天冬氨酸和甘氨酸残基在瓜氨酸化位点出现频率偏高。值得注意的是，这些研究使用了不同的人源细胞系或组织，因此作者的结果可能表明在不同物种之间瓜氨酸化位点周围的序列模式是不同的。为了更好地辨别瓜氨酸化蛋白质所涉及的功能，作者展示了基因本体论(GO)富集分析的热图，其显示了二十个最显著富集的细胞成分(图3h)以及KEGG途径(图3i)。作者发现小鼠大脑组织和身体器官之间存在明显差异，而瓜氨酸蛋白更多地参与大脑功能。具体来说瓜氨酸化蛋白质集中在轴突、髓鞘、核周体和突触中，因此在中枢神经系统中可能发挥着重要的作用。　　图3|不同小鼠组织的大规模瓜氨酸组分析。a，不同小鼠组织中已鉴定的瓜氨酸化蛋白和瓜氨酸化位点的数量。 b，本研究中鉴定的瓜氨酸化位点与 UniProt 数据库中报告的位点比较。 c，每个鉴定的瓜氨酸化蛋白质的瓜氨酸化位点数量分布。d，本研究中确定的瓜氨酸化位点与 UniProt 数据库中关于髓鞘碱性蛋白的瓜氨酸化位点的比较。e、f，在髓磷脂碱性蛋白 R157Cit (e) 和 R228Cit (f) 上鉴定的两个瓜氨酸化位点的示例串联质谱图。g，鉴定的瓜氨酸化肽的序列。瓜氨酸化位点位于中间的“0”位置。字母的高度表示每个氨基酸在特定位置的相对频率。 h,i，使用 Metascape 生成的热图显示不同小鼠组织中显着丰富的(p 值 0.01)细胞成分 (h) (KEGG) 通路 (i)。　　为了进一步拓展该方法的实用性，作者应用了二甲基化亮氨酸(DiLeu)等重标记策略，第一次实现了对瓜氨酸化进行高通量的定量研究。作者首先使用瓜氨酸化标准肽段进行测试，证明在优化反应条件下DiLeu标记和生物素硫醇标记反应可以分步进行而不互相干扰(图 4B，4C)。同时，将标准肽段按照已知比例进行4-plex DiLeu标记并混合，再进行生物素硫醇标记和瓜氨酸化分析，结果显示了非常好的定量准确性(图5)。作者进一步优化了运用该方法在复杂生物样品中进行定量分析的实验方法，并且证明此方法依然可以实现极佳的定量准确度和精确度(图6)。　　图4|瓜氨酸化标准肽段测试DiLeu标记和生物素硫醇标记分步反应的特异性和效率　　图5|瓜氨酸化标准肽段测试DiLeu标记和生物素硫醇标记定量分析的准确性　　图6|复杂生物样品测试DiLeu标记和生物素硫醇标记定量分析的准确度和精确度　　作者接下来应用该方法对DNA损伤中瓜氨酸化的作用进行了研究。作者在MCF7细胞中用三种方法造成了DNA损伤，并定量分析了蛋白质瓜氨酸化的变化。作者一共鉴定到63种瓜氨酸化蛋白以及其包含的78个瓜氨酸化位点，并发现三个实验组中的瓜氨酸化表达相比于对照组呈现出非常不同的趋势(图7A)，这一结果表明瓜氨酸化在不同类型的DNA损伤模型中具有差异性的作用。通过对实验组中显著变化的瓜氨酸化蛋白进行生物过程网络分析，作者发现瓜氨酸化主要对DNA代谢，蛋白结构变化，翻译以及DNA修复等过程进行调控(图 7B，7C)。该实验结果表明蛋白瓜氨酸化对DNA损伤以及相关发病机理具有非常重要的作用。　　图7|高通量定量分析研究瓜氨酸化在DNA损伤中的变化及作用(来源：Anal. Chem.)　　小结　　本文章介绍了一种生物素硫醇标签的设计和开发，该标签可与瓜氨酸化肽段发生特异性反应并极大地提高了瓜氨酸化的富集和检测效率。在使用标准肽和重组蛋白证明该方法的有效性后，作者进一步优化了从复杂生物样品中检测瓜氨酸化的实验过程。通过此方法对小鼠五个大脑区域和六个身体器官的蛋白质瓜氨酸化进行分析，作者鉴定出432个瓜氨酸化蛋白以及691个瓜氨酸化位点，这是迄今为止最大的数据集。该研究揭示了这种翻译后修饰可能在神经系统中发挥的关键作用，并表明它们在包括呼吸和糖酵解在内的许多代谢过程中也可能发挥着重要作用。总的来说，实验结果表明蛋白质瓜氨酸化在不同组织中具有广泛分布并参与各种生物过程，这扩展了目前对蛋白质瓜氨酸化生理作用的认知和理解。此外，作者进一步拓展了此方法的实用性，通过应用DiLeu等重标记策略第一次实现了瓜氨酸化的高通量定量研究，并利用这一方法揭示了瓜氨酸化在人体细胞DNA损伤及修复过程中的重要作用。更重要的是，该方法可以提供一种普适、简单而强大的检测方法来明确鉴定蛋白质瓜氨酸化，这也将启发和有益于未来对这种翻译后修饰在生理和病理条件下的功能作用的研究。　　相关研究成果近期发表在Analytical Chemistry上的两篇文章中, 通过生物素硫醇标签辅助质谱法对蛋白质瓜氨酸化进行全局分析文章的共同第一作者是威斯康星大学麦迪逊分校博士生石亚涛，李子辉，王斌，并与中国药科大学叶慧教授课题组合作 应用二甲基化亮氨酸等重标记策略进行蛋白质瓜氨酸化高通量定量研究文章的第一作者是威斯康星大学麦迪逊分校博士生李子辉，两篇文章通讯作者为李灵军教授。更多关于李灵军教授研究团队的最新研究进展欢迎登陆课题组网站：https://www.lilabs.org/