蛋白质组学(Proteomics)旨在通过高分辨率质谱和生物信息学技术系统性研究特定环境或时间下细胞或组织内基因组所表达的全部蛋白质结构和功能,阐明生命在生理或病理条件下的变化机制。在生物学研究的早期阶段,人们就认识到蛋白质在维持生命方面的基本作用。1838年,贝采里乌斯第一次使用“蛋白质”这个名字来说明这些分子的重要性,这个名字来源于希腊语“proteios”,意思是“第一等级”[1]。随着人类基因组测序的完成,众多组学也应运而生,如蛋白质组、代谢组、转录组等。2000年后,各项蛋白质组计划启动实施,短短十几年间,蛋白质组学已经在细胞增殖、分化、肿瘤形成等方面进行了有力探索。这些信息对于全面了解复杂的生命活动规律有着重要的意义,蛋白质组学是生命科学进入后基因组时代的必然产物和未来的重点研究方向[2]。
● 表达蛋白质组学:组织样品中主要蛋白质、不同组织样品差异表达蛋白质的鉴定。
● 结构蛋白质组学:蛋白复合物结构、亚细胞蛋白质组分析。
● 功能蛋白质组学:蛋白质功能相关信号、机制、蛋白互作信息研究分析。
● 蛋白质鉴定;
● 不同样品中蛋白质的表达差异,定量分析;
● 蛋白质结构预测;
● 蛋白质分子交互作用、修饰分析;
● 不同样品间差异蛋白的筛选;
● 药物作用靶点的筛选和验证;
● 疾病生物标志物的筛选等。
● 样品准备:蛋白样品准备
● 样品处理:样品——蛋白的提取——胰蛋白酶酶切为肽段
● 质谱检测:肽段——质谱检测数据——数据处理(蛋白质鉴定及定量信息)
● 数据分析:蛋白定量信息——差异蛋白筛选——生物信息学分析
生物标志物及药物靶点筛选平台----蛋白质组学技术应用于临床
临床科研服务
● 疾病诊断及预后研究
● 疾病动态过程中机制研究
● 机理和调控机制研究
● 疾病病因研究
● 随机对照临床试验
● 疾病标志物的筛选
● 纵向数据分析
● 用药及预后标志物筛选
● PROTAC药物作用靶点筛选和验证
● 分子胶药物作用靶点筛选和验证
● 特殊功能蛋白质筛选
● 药物作用靶点研究
基础科研服务
● IP-MS蛋白互作组学分析
● 模式动物/细胞蛋白质组学分析
● 外泌体蛋白质组学分析
● 磷酸化/泛素化/乙酰化/糖基化蛋白质组学分析
● 胶内/溶液内蛋白质鉴定
● 基于DIA/SWATH的定量蛋白质组学分析
● 基于TMT/iTRAQ的定量蛋白质组学分析
● 基于PRM的靶向蛋白质定量分析
常用的三种基于质谱的高通量蛋白质组学定量方法
定量蛋白质组学 | |||||
分类 | 种类 | 释义 | 应用 | 优势 | 样品量 |
相对定量 蛋白质组学 |
DIA (定量) |
非数据依赖型质朴数据采集方式 |
1.基于亲和纯化的蛋白互作组学分析
2.细胞亚组分/外泌体蛋白质组定量分析
3.大队列样本的定量蛋白质组学分析
|
样本数量无限制;高保真度;高准确度;数据可回溯;高特异性;高深度;重复性佳 | >100μg/样 |
TMT (标记定量) |
TMT标记试剂在肽段水平对样品进行标记 |
1.刺激前后细胞全蛋白质组定量分析
2.病例与健康组织全蛋白质组定量分析
3.癌症与癌旁组织全蛋白质组定量分析
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高通量;高灵敏度;定量准确;重复性好;适用范围广 | >500μg/样 | |
LFQ (非标记定量) |
无需同位素标记的定量蛋白质组学技术 |
1.大队列临床血液/尿液/唾液/脑脊液样本的蛋白质组学定量分析
2.模式动物/细胞/外泌体/FFPE蛋白质组定量分析
3.基于亲和纯化的蛋白互作组学分析
|
高通量;样本数量无限制;高保真度;分析算法成熟 | >100μg/样 |
[1]KimMS, Pinto S, Getnet D, et al. A draft map of the human proteome. Nature, 509, 575–581, 2014.
[2]Wen B, Zeng WF, Liao Y, et al. Deep learning in proteomics. Proteomics, 21-22, 2020.
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