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血液蛋白质组全谱分析
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血液蛋白质组全谱分析

外周血中的蛋白质高度复杂,动态范围达11-12个数量级。 为获得高质量的外周血蛋白质组数据,华盈生物在检测方法上进行了创新升级,将质谱技术与抗体芯片技术进行整合,充分发挥两种技术对于不同丰度蛋白的检测特点....
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蛋白质组学
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产品描述

      外周血由于采集难度小,一直是疾病标志物研究和临床诊断应用的主要载体。外周血蛋白标志物的检测更是能够监控疾病的动态变化,成为主要的标志物类型。尤其是对于非肿瘤疾病,在没有CTC细胞和ctDNA作为协同标志物的前提下,外周血中蛋白标志物的筛选与检测就显得尤为重要。

 

      然而,外周血中的蛋白质高度复杂,动态范围达11-12个数量级,既有以白蛋白(Albumin)为代表的mg级的高丰度蛋白质(占据外周血总蛋白质量的99%),又有以细胞因子为代表的fg级的细胞因子。因此,对于外周血蛋白标志物的筛选和研究也充满着挑战。

 

 

 
 
 

     

     一般情况下,对于复杂的蛋白质的筛选来说,液相色谱-质谱串联(LC-MS/MS)技术成为首选。然而,常规LC-MS/MS技术基于bottom-up的筛选策略(将所有蛋白质无差别的酶解成多肽后,同步进入质谱进行检测),在大量高丰度蛋白存在的情况下,LC-MS/MS往往会更倾向于检出高丰度蛋白质,对于ng级以下的低丰度蛋白质(尤其是IL-1β、IL-6、INF-γ等重要细胞因子)的检测能力严重不足。

 

 

 

      同时,外周血中的蛋白质来源丰富,既有细胞凋亡脱落的表面蛋白,也有细胞主动分泌的细胞因子,还有多种细胞分泌的外泌体所携带的蛋白质等。经过大量实验数据累积,我们发现在外周血蛋白质组研究如果仅用传统的LC-MS/MS实验方案进行筛选,数据始终是片面的。同样的血浆样品,用LC-MS/MS和Antibody Array技术所筛选到的蛋白种类和功能类别交叉性很少,而外泌体携带的蛋白质既与血浆total蛋白组检出数据有一定的交集。同时,对于特定类型的蛋白质,外泌体也具有显著的富集效果(如下图):

 

|   华盈生物外周血蛋白质组学分析

      为获得高质量的外周血蛋白质组数据,华盈生物在检测方法上进行了创新升级,以尽可能观测到外周血蛋白质组的全谱,形成了独特的外泌体蛋白组“1+1+1”体系

 

●   首先,利用FAIMS和TIMS为代表的4D质谱预处理装置,对进入MS前的离子进行预筛选,简称“离子过滤”。通过电场和氮气源的综合作用,将特定离子尤其是1价杂离子进行有效去除提高进入质谱仪的离子纯度,进而在传统LC-MS/MS鉴定深度的基础上再提高10%-20%的鉴定蛋白谱。

●   进一步,华盈生物利用特色的抗体芯片技术对于LC-MS/MS所不能识别的分泌蛋白类型进行补充鉴定,一次性可特异性的检测500+种蛋白质,极大地丰富了外周血低丰度蛋白谱。

●   同时,华盈生物利用在外泌体定量蛋白质组学上的优势,在获得高纯度外泌体的基础上,利用LC-MS/MS技术进行深度的外泌体蛋白质组解析,将对于外周血中的蛋白谱,尤其是外泌体携带的母本细胞的膜蛋白谱进行更加全面的覆盖。

 

 

|   经典案例

      国家蛋白质组中心研究团队发现银屑病治疗中成药“银屑灵”在临床上对不同患者疗效存在差异性,为在治疗前帮助临床医生找到“银屑灵”的适应患者,研究人员利用深度蛋白质组学技术(LC-MS/MS 结合 Antibody Array)的策略开展用药伴随标志物研究。

 

 

      研究结果显示:利用LC-MS/MS的DIA技术筛选到的蛋白质与Antibody Array筛选到的蛋白质的种类具有明显的分界线,即LC-MS/MS筛选到的蛋白谱主要集中在血清中ng级以上的蛋白质群体,而Antibody Array筛选到的蛋白谱主要集中在ng-pg级的蛋白质群体中。同时,两种技术均发现了一些“银屑灵”差异响应(Responder  vs  Non-responder)蛋白质,组合两种技术筛选到的蛋白标志物可以更为有效地对“银屑灵”差异响应患者进行区分。

 

 

|   相关文献

[1]. Xihao Du, Qingli Zhang, Yixuan Jiang,et al. Dynamic molecular choreography induced by traffic exposure: A randomized, crossover trial using multi-omics profiling. J Hazard Mater. 2022 Feb 15;424(Pt A):127359.

[2]. Meng Xu, Jingwen Deng, Kaikun Xu, et al. In-depth serum proteomics reveals biomarkers of psoriasis severity and response to traditional Chinese medicine. Theranostics, 2019, 9(9):2475-2488.

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发布时间:2021-08-11 17:21:10

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