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生物研發(fā)服務(wù)

timsTOF Pro質(zhì)譜助力深度血液樣本蛋白質(zhì)組學(xué)研究

服務(wù)類別：	分子與細(xì)胞	總訪問(wèn)：	137
最后更新：	2024-8-6	半年訪問(wèn)：	45
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服務(wù)商：上海生物芯片有限公司

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服務(wù)介紹
公司簡(jiǎn)介

血液樣本是重要的生物信息來(lái)源，血液中的蛋白質(zhì)則是最關(guān)鍵的信息大分子，直接反映機(jī)體的病理、生理狀態(tài)，大部分疾病相關(guān)的標(biāo)志物都與血液中的蛋白相關(guān)。蛋白質(zhì)組是指細(xì)胞或組織中由整個(gè)基因組表達(dá)的全部蛋白質(zhì)。血漿蛋白質(zhì)組一直是研究的熱點(diǎn)，被國(guó)際人類蛋白質(zhì)組組織(HumanﾠProteomeﾠOrganization, HUPO) 列為首批實(shí)施的重大國(guó)際合作項(xiàng)目，在2 0 0 2 年正式啟動(dòng)了人類血漿蛋白質(zhì)組計(jì)劃（Plasm aProteome Project，PPP）。近年來(lái)，針對(duì)血液樣本蛋白組學(xué)的研究發(fā)表文章數(shù)量逐年上升，在蛋白組學(xué)文章總發(fā)表文章數(shù)中占非常大的比例。

Mol Syst Biol. 2017 Sep 26;13(9):942.

背景介紹
由于血液樣本存在高豐度蛋白含量占比高、動(dòng)態(tài)范圍大（至少為10個(gè)數(shù)量級(jí)）以及蛋白種類復(fù)雜等問(wèn)題，導(dǎo)致血液蛋白質(zhì)組的研究存在巨大的挑戰(zhàn)。2020年12月，Nature Methods上發(fā)表了“Parallel accumulation-serial fragmentation combined with data-independent acquisition”文章中提到的timsTOF Pro 4D質(zhì)譜技術(shù)通過(guò)分析分子量和離子淌度的相關(guān)性，搭配新的DIA數(shù)據(jù)采集模式，不僅覆蓋了選擇窗口中整個(gè)質(zhì)荷比范圍，還提高了識(shí)別入射離子的分辨率，從而鑒定到更多的蛋白質(zhì)種類。timsTOF Pro作為蛋白組學(xué)研究的理想高通量篩選工具，為血液蛋白質(zhì)組學(xué)的研究提供了完美的解決方案。

Matthias Mann教授，全球著名蛋白組學(xué)研究者，4D蛋白組學(xué)共同開發(fā)者

技術(shù)優(yōu)勢(shì)
● 大幅提升的蛋白鑒定量和覆蓋率；
● 更快的檢測(cè)速度；
● 更低的樣本起始量；
● 基于機(jī)器學(xué)習(xí)的Biomarker分析方法加持，加速臨床轉(zhuǎn)化研究。

技術(shù)原理

利用質(zhì)譜儀開展的蛋白組學(xué)研究中，質(zhì)譜的掃描速度會(huì)影響蛋白的鑒定深度。傳統(tǒng)的3D分離技術(shù)包括保留時(shí)間（retention time）、質(zhì)荷比（m/z）、離子強(qiáng)度（intensity）。timsTOF Pro4D引入雙TIMS/PASEF® (Parallel Accumulation - SErial Fragmentation平行累積串行碎裂)分離技術(shù)，增加了第四個(gè)維度—離子淌度（mobility），進(jìn)而大幅度地提高了掃描速度和檢測(cè)靈敏度，大幅提升蛋白鑒定的數(shù)量和覆蓋率，使得蛋白質(zhì)組學(xué)進(jìn)入了新時(shí)代。
timsTOFﾠPro創(chuàng)新性地使用了雙TIMS分離/富集裝置，離子在第一個(gè)TIMS部分中進(jìn)行累積，在第二個(gè)TIMS中根據(jù)淌度進(jìn)行分離，經(jīng)過(guò)分離后的離子繼續(xù)用于MS/MS碎裂。往復(fù)進(jìn)行此過(guò)程，當(dāng)?shù)诙䝼€(gè)TIMS進(jìn)行分離時(shí)，第一個(gè)TIMS也同時(shí)在平行地累積離子，這樣可以實(shí)現(xiàn)近乎100％的離子利用率。

工作原理

實(shí)驗(yàn)流程

內(nèi)測(cè)結(jié)果-4D Super Blood dDIA

技術(shù)特點(diǎn)
● 功能性生物磁珠對(duì)生物樣本中低豐度蛋白進(jìn)行富集，突破物種和蛋白種類的限制；
● 增加了第四個(gè)維度--離子淌度，引入TIMS/PASEF®分離技術(shù)，大幅度地提高了掃描速度和檢測(cè)靈敏度，大幅提升蛋白鑒定的數(shù)
● 量和覆蓋率；
● 樣本起始量要求低、數(shù)據(jù)可靠性高；
● 采用DIA數(shù)據(jù)采集模式；
● 機(jī)器學(xué)習(xí)算法助力生物標(biāo)志物研究。

生物信息學(xué)分析

多組學(xué)聯(lián)合分析，系統(tǒng)生物學(xué)涵蓋包括基因組、轉(zhuǎn)錄組、蛋白組、代謝組等多個(gè)層面，多個(gè)組學(xué)數(shù)據(jù)聯(lián)合分析有助于更加深入理解生物過(guò)程和分子機(jī)制。

大隊(duì)列分析，Machine learning算法評(píng)估隊(duì)列規(guī)模，集成Machineﾠlearning算法對(duì)單組學(xué)及多組學(xué)進(jìn)行訓(xùn)練和建模，并評(píng)估性能，以此來(lái)篩選診斷或預(yù)后的biomarkerer。

研究思路

應(yīng)用案例（一）

影響因子：87.241
發(fā)表時(shí)間：2022.4
發(fā)表雜志：Nature medicine

該研究通過(guò)DIA-MS蛋白組學(xué)技術(shù)，對(duì)配對(duì)的肝臟-血漿進(jìn)行蛋白質(zhì)組分析以推斷分子病理特征。結(jié)果顯示，在血漿和肝活檢組織中，代謝功能被下調(diào)，而與纖維化相關(guān)的信號(hào)傳導(dǎo)和免疫反應(yīng)被上調(diào)。通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)建模篩選到的蛋白標(biāo)志物panel比現(xiàn)有的臨床方法能更準(zhǔn)確地檢測(cè)到顯著纖維化和輕度炎癥。這些生物標(biāo)志物panel可準(zhǔn)確預(yù)測(cè)未來(lái)肝臟相關(guān)事件和全因死亡率。此外，研究者利用一個(gè)獨(dú)立的驗(yàn)證隊(duì)列驗(yàn)證了診斷模型的性能，為基于質(zhì)譜的常規(guī)肝臟疾病檢測(cè)奠定了基礎(chǔ)。

應(yīng)用案例（二）

本研究通過(guò)LC-MS/MS，對(duì)胰腺癌血清樣本進(jìn)行分析，以發(fā)現(xiàn)胰腺癌候選生物標(biāo)志物。結(jié)果共檢測(cè)到576個(gè)血清蛋白，其中41個(gè)蛋白發(fā)生了顯著變化，可作為胰腺癌的潛在生物標(biāo)志物。

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