English | 中文版 | 手机版 企业登录 | 个人登录 | 邮件订阅
当前位置 > 技术服务 > 生物研发服务> 分子与细胞 > timsTOF Pro质谱助力深度血液样本蛋白质组学研究
timsTOF Pro质谱助力深度血液样本蛋白质组学研究
血液样本是重要的生物信息来源,血液中的蛋白质则是最关键的信息大分子,直接反映机体的病理、生理状态,大部分疾病相关的标志物都与血液中的蛋白相关。蛋白质组是指细胞或组织中由整个基因组表达的全部蛋白质...
服务类别:分子与细胞总访问:170
最后更新:2025-2-13半年访问:9
参考报价:询价
立即询价 电话咨询
[发表评论] [本类其他服务] [本类其他服务商]
服务商: 上海生物芯片有限公司 查看该公司所有服务 >>
  • 服务介绍
  • 公司简介
       血液样本是重要的生物信息来源,血液中的蛋白质则是最关键的信息大分子,直接反映机体的病理、生理状态,大部分疾病相关的标志物都与血液中的蛋白相关。蛋白质组是指细胞或组织中由整个基因组表达的全部蛋白质。血浆蛋白质组一直是研究的热点,被国际人类蛋白质组组织(HumanᅠProteomeᅠOrganization, HUPO) 列为首批实施的重大国际合作项目,在2 0 0 2 年正式启动了人类血浆蛋白质组计划(Plasm aProteome Project,PPP)。近年来,针对血液样本蛋白组学的研究发表文章数量逐年上升,在蛋白组学文章总发表文章数中占非常大的比例。
 

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

 
背景介绍
       由于血液样本存在高丰度蛋白含量占比高、动态范围大(至少为10个数量级)以及蛋白种类复杂等问题,导致血液蛋白质组的研究存在巨大的挑战。2020年12月,Nature Methods上发表了“Parallel accumulation-serial fragmentation combined with data-independent acquisition”文章中提到的timsTOF Pro 4D质谱技术通过分析分子量和离子淌度的相关性,搭配新的DIA数据采集模式,不仅覆盖了选择窗口中整个质荷比范围,还提高了识别入射离子的分辨率,从而鉴定到更多的蛋白质种类。timsTOF Pro作为蛋白组学研究的理想高通量筛选工具,为血液蛋白质组学的研究提供了完美的解决方案。
  
Matthias Mann教授,全球著名蛋白组学研究者,4D蛋白组学共同开发者
 
 
 
技术优势
● 大幅提升的蛋白鉴定量和覆盖率;
● 更快的检测速度;
● 更低的样本起始量;
● 基于机器学习的Biomarker分析方法加持,加速临床转化研究。
 
 
技术原理
       利用质谱仪开展的蛋白组学研究中,质谱的扫描速度会影响蛋白的鉴定深度。传统的3D分离技术包括保留时间(retention time)、质荷比(m/z)、离子强度(intensity)。timsTOF Pro4D引入双TIMS/PASEF® (Parallel Accumulation - SErial Fragmentation平行累积串行碎裂)分离技术,增加了第四个维度—离子淌度(mobility),进而大幅度地提高了扫描速度和检测灵敏度,大幅提升蛋白鉴定的数量和覆盖率,使得蛋白质组学进入了新时代。
       timsTOFᅠPro创新性地使用了双TIMS分离/富集装置,离子在第一个TIMS部分中进行累积,在第二个TIMS中根据淌度进行分离,经过分离后的离子继续用于MS/MS碎裂。往复进行此过程,当第二个TIMS进行分离时,第一个TIMS也同时在平行地累积离子,这样可以实现近乎100%的离子利用率。

工作原理

 
 
实验流程
 
 
 
内测结果-4D Super Blood dDIA
 
 
 
技术特点
● 功能性生物磁珠对生物样本中低丰度蛋白进行富集,突破物种和蛋白种类的限制;
● 增加了第四个维度--离子淌度,引入TIMS/PASEF®分离技术,大幅度地提高了扫描速度和检测灵敏度,大幅提升蛋白鉴定的数
● 量和覆盖率;
● 样本起始量要求低、数据可靠性高;
● 采用DIA数据采集模式;
● 机器学习算法助力生物标志物研究。
 
 
生物信息学分析

 

 
       多组学联合分析,系统生物学涵盖包括基因组、转录组、蛋白组、代谢组等多个层面,多个组学数据联合分析有助于更加深入理解生物过程和分子机制。
 
 
       大队列分析,Machine learning算法评估队列规模,集成Machineᅠlearning算法对单组学及多组学进行训练和建模,并评估性能,以此来筛选诊断或预后的biomarkerer。
  
 
研究思路

 
 
 
应用案例(一)
 
影响因子:87.241
发表时间:2022.4
发表杂志:Nature medicine
 
       该研究通过DIA-MS蛋白组学技术,对配对的肝脏-血浆进行蛋白质组分析以推断分子病理特征。结果显示,在血浆和肝活检组织中,代谢功能被下调,而与纤维化相关的信号传导和免疫反应被上调。通过机器学习建模筛选到的蛋白标志物panel比现有的临床方法能更准确地检测到显著纤维化和轻度炎症。这些生物标志物panel可准确预测未来肝脏相关事件和全因死亡率。此外,研究者利用一个独立的验证队列验证了诊断模型的性能,为基于质谱的常规肝脏疾病检测奠定了基础。

 
 
 
应用案例(二)
 
 
       本研究通过LC-MS/MS,对胰腺癌血清样本进行分析,以发现胰腺癌候选生物标志物。结果共检测到576个血清蛋白,其中41个蛋白发生了显著变化,可作为胰腺癌的潜在生物标志物。
 
 
bio-equip.com
售后服务
快速询价登录注册在线询价 (请留下您的联系方式,以便供应商联系您)
* 姓  名:
* 地  区:
* 单  位:
职  位:
* 手机/电话:
* E-mail:
请寄产品资料:
需要 不需要
请报价格:
需要报价 不需要报价
留  言:
验证码:
换一张
发表评论在线评论(0条)
手机版:timsTOF Pro质谱助力深度血液样本蛋白质组学研究
Copyright(C) 1998-2025 生物器材网 电话:021-64166852;13621656896 E-mail:info@bio-equip.com
立即询价