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一探前沿組學(xué)大咖進(jìn)展,Orbitrap助力科研

閱讀:102      發(fā)布時(shí)間:2019-11-8
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Orbitrap自發(fā)明起,就一直是科學(xué)家實(shí)現(xiàn)世界頂ji科研突破的有力伙伴。

今天就讓我們來(lái)一探ding尖PI近發(fā)表的文章和技術(shù)成果,看看Orbitrap技術(shù)是如何助力頂ji科研的:

²  基于Orbitrap的全新方法學(xué)研究,創(chuàng)新開發(fā)BoxCar數(shù)據(jù)采集方式

為了應(yīng)對(duì)蛋白質(zhì)組學(xué)中的動(dòng)態(tài)范圍挑戰(zhàn),Mann Lab近開發(fā)了 “BoxCar”的數(shù)據(jù)采集方法(Meier et al., Nat. Methods, 2018),這顯著提高動(dòng)態(tài)范圍大的樣本中的蛋白鑒定深度,例如血漿或組織樣本(Geyer et al., Cell Syst., 2018, Doll et al., Nat Commun., 2017)。

Orbitrap質(zhì)譜儀在靈敏度和采集速度方面取得了很大進(jìn)展,使蛋白質(zhì)組覆蓋深度范圍越來(lái)越廣。然而,這些進(jìn)展主要局限于MS²水平,而用于MS¹掃描的離子采集仍然非常低效。Mann Lab介紹了一種數(shù)據(jù)采集方法,稱為boxcar,一級(jí)全掃時(shí)采用分段累積的方法,使得平均離子注入時(shí)間相較標(biāo)準(zhǔn)全掃描增加10倍以上。對(duì)一個(gè)人類癌細(xì)胞系進(jìn)行1h分析,該方法鑒定到之前在24個(gè)組分中鑒定到的90%以上的蛋白質(zhì),并且定量到了6200多個(gè)蛋白。在小鼠腦組織中,僅在100 min內(nèi)就檢測(cè)到超過(guò)10000種蛋白質(zhì),并將靈敏度擴(kuò)展到低阿摩爾級(jí)。

如今Boxcar技術(shù)已經(jīng)全面搭載于全新的:

 

Thermo Scientific™ Orbitrap Eclipse™

三合一質(zhì)譜平臺(tái)

²  多組學(xué)研究進(jìn)展:為建立調(diào)控潛能性狀態(tài)轉(zhuǎn)變的模型機(jī)制奠定了基礎(chǔ)

 

多潛能干細(xì)胞是高度動(dòng)態(tài)且持續(xù)進(jìn)展的,多潛能性的naïve和primed兩種狀態(tài)之前已經(jīng)有深入報(bào)道,但是對(duì)于兩種狀態(tài)之間的轉(zhuǎn)換過(guò)程的研究,卻仍然是不完整的。文章剖析了胚胎從著床前到著床后胚層分化的多能態(tài)轉(zhuǎn)變動(dòng)力學(xué),通過(guò)對(duì)蛋白質(zhì)組、磷酸化蛋白質(zhì)組、轉(zhuǎn)錄組和基因組的綜合分析,發(fā)現(xiàn)磷酸化蛋白質(zhì)組的快速、急性和廣泛變化等特點(diǎn),先于基因組、轉(zhuǎn)錄組和蛋白質(zhì)組的有序變化。文章奠定了調(diào)控潛能性狀態(tài)轉(zhuǎn)變模型的基礎(chǔ),對(duì)多潛能性的多層控制提出了全新見解。

²  蛋白質(zhì)組學(xué)助力卵巢癌標(biāo)志物新靶點(diǎn)發(fā)現(xiàn)

該篇發(fā)表在Nature上的文章介紹了一種全新技術(shù):通過(guò)將激光捕獲顯微切割技術(shù)與基于Orbitrap的高靈敏蛋白質(zhì)組分析技術(shù)相結(jié)合,從11位別漿液性卵巢癌(HGSC)病人石蠟包埋組織中提取了107個(gè)癌癥與基質(zhì)細(xì)胞,隨后進(jìn)行蛋白質(zhì)組分析,指出與腫瘤轉(zhuǎn)移密切相關(guān)的成纖維細(xì)胞(cancer-associated fibroblast,CAF)中調(diào)控蛋白N-甲基轉(zhuǎn)移酶(N-methyltransferase(NNMT))是卵巢癌發(fā)生、發(fā)展以及轉(zhuǎn)移的關(guān)鍵調(diào)控因子,可能成為全新治療靶點(diǎn),未來(lái)同樣可能為造福HGSC病人的福音。

²  非靶向代謝組學(xué)中質(zhì)譜結(jié)構(gòu)注釋有所突破

尿液代謝物經(jīng)常被用于許多臨床和生物醫(yī)學(xué)研究,但通常限于少數(shù)經(jīng)典化合物。其實(shí),代謝組學(xué)分析可以檢測(cè)到更多的代謝信號(hào),可以用來(lái)定義個(gè)人的健康狀況。然而,許多化合物仍然未被鑒定,妨礙了得出相關(guān)生物化學(xué)結(jié)論。

 

在這篇文章中,F(xiàn)iehn Lab用基于HILIC-Q Exactive HF 質(zhì)譜和 C18-Q Exactive HF兩種非靶向代謝組學(xué)分析方法,檢測(cè)到的所有代謝物。檢測(cè)到9000多種代謝物,其中42%的化合物有MS/MS信息。采用標(biāo)準(zhǔn)品經(jīng)過(guò)質(zhì)量數(shù)、保留時(shí)間和二級(jí)信息鑒定了175種化合物。用一級(jí)和二級(jí)信息,鑒定到另外578個(gè)化合物。

 

²  FAIMS方法的多重定量表征與優(yōu)化

在定量蛋白質(zhì)組學(xué)中,同位素標(biāo)記法是提高蛋白組定量通量、度的有力技術(shù)。然而,定量的動(dòng)態(tài)范圍和準(zhǔn)確度可能會(huì)因標(biāo)記肽段共隔離的限制,致使肽段釋放的報(bào)告離子被合并定量。通常采用在線或離線過(guò)濾的方式來(lái)減輕共隔離的干擾,但是往往會(huì)導(dǎo)致蛋白質(zhì)和肽段鑒定的缺失。為了解決這一問(wèn)題,本文提出了一種高場(chǎng)非對(duì)稱波形離子遷移質(zhì)譜(FAIMS)方法,可以減少前體離子共流出、提高多重定量準(zhǔn)確度和動(dòng)態(tài)范圍。在不犧牲蛋白質(zhì)鑒定數(shù)量的前提下,FAIMS有力地提高了基于高分辨率MS²(HRMS²)和SPS-MS³的定量準(zhǔn)確度。經(jīng)過(guò)進(jìn)一步優(yōu)化條件,使FAIMS更加穩(wěn)健并提供參考方法,推動(dòng)FAIMS進(jìn)一步提升同位素標(biāo)記定量的能力。

全新的Thermo Scientific™FAIMS Pro™接口

²  結(jié)合蛋白基因組與修飾蛋白組學(xué)研究,全面剖析結(jié)腸癌

蛋白基因組學(xué) (Proteogenomics) 是利用蛋白質(zhì)組學(xué)數(shù)據(jù),尤其是高精度的串聯(lián)質(zhì)譜數(shù)據(jù), 結(jié)合基因組和轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)對(duì)基因組進(jìn)行注釋。除此之外,蛋白質(zhì)組數(shù)據(jù)還能系統(tǒng)發(fā)現(xiàn)蛋白質(zhì)*的翻譯后修飾、可變剪接等信息。Orbitrap質(zhì)譜兼具高精度、高靈敏度和高穩(wěn)定性等優(yōu)勢(shì),可為研究人員提供強(qiáng)有力的生物質(zhì)譜技術(shù),已然成為蛋白基因組學(xué)研究*的一部分。

 

本項(xiàng)研究中,研究人員收集了110例結(jié)腸癌樣本。研究通過(guò)對(duì)來(lái)自110個(gè)結(jié)腸癌病人的腫瘤樣本、臨近正常組織(NATs)和血液樣本,進(jìn)行蛋白質(zhì)組學(xué)、全外顯子測(cè)序、RNA-seq、miRNA-seq研究。為了進(jìn)一步探究腫瘤和正常組織中的蛋白質(zhì)組差異,作者還結(jié)合TMT標(biāo)記定量和磷酸化蛋白質(zhì)組分析,總結(jié)腫瘤的臨床和病理特征。研究證實(shí),這些基因變異確實(shí)伴隨著蛋白質(zhì)組/磷酸化蛋白質(zhì)組學(xué)的變化。研究人員利用基因組、蛋白組和修飾組學(xué)相結(jié)合的分析策略,對(duì)結(jié)腸癌的蛋白基因組進(jìn)行了全面的剖析,為結(jié)腸癌研究提供了新的研究思路。

 

隨著組學(xué)研究的不斷深入,質(zhì)譜技術(shù),尤其是高分辨質(zhì)譜技術(shù)能夠助力頂jiPI在方法學(xué)研究、技術(shù)突破、精zhun醫(yī)療等各個(gè)領(lǐng)域取得新進(jìn)展。Orbitrap自發(fā)明以來(lái),有越來(lái)越多不斷探索技術(shù)極限的科學(xué)家,選擇Orbitrap成為研究之路上的伙伴;隨著時(shí)間的推移,正是越來(lái)越多科學(xué)家的認(rèn)可,造就了Orbitrap如今組學(xué)研究領(lǐng)域金標(biāo)準(zhǔn)的地位,也成為PI創(chuàng)新研究的共同選擇。希望下個(gè)20年,Orbitrap能為科學(xué)家們帶來(lái)更具創(chuàng)新性、更突破極限的助力,一起攜手,讓世界更健康、更清潔、更安全。

本文內(nèi)容來(lái)自各PI Lab及PI近期文獻(xiàn)整理

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