重生之玩遍女明星目录,庙中求子被僧人C燕氏,辣文小寡妇,性奴大乳清纯校花调教记

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      1. 質譜技術

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        TMT定量蛋白質組學

        TMT是由美國Thermo Fisher 公司研發的一種多肽體外標記技術,最多可進行18例樣本的蛋白質同批定量分析。TMT試劑由肽結合基團、平衡基團和報告基團三部分組成,可形成18 種等量異位標簽。
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        蛋白質組學
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        產品描述

               TMT是由美國Thermo Fisher 公司研發的一種多肽體外標記技術,最多可進行18例樣本的蛋白質同批定量分析。TMT試劑由肽結合基團、平衡基團和報告基團三部分組成,可形成18 種等量異位標簽。具體實驗流程及原理如下圖:以5例樣品的TMT標記定量檢測為例。在實驗過程中將5例不同樣品分別酶解成多肽片段→分別標記5種同位素標簽→將5例標記好的多肽樣品混合成1例總樣品→進行HPLC分級(一般為10-15級)→分級后的多肽組分依次進入LC-MS/MS分析系統→二級MS階段TMT平衡基團發生中性丟失,在低質量區產生多個報告離子→計算各報告離子峰面積,獲得同一肽段不同樣品間的相對豐度差異比值→加權計算肽段豐度獲得總蛋白質相對定量值。

         

         

        |   TMT標記定量技術優勢

               從TMT標記定量蛋白質組學技術基本原理和實驗流程中我們可以看出,該技術將不同的樣本分別標記獨立的TMT標簽,再等量混合成1例pool樣進入質譜分析。這種設計保證了所有樣品均一性地經過質譜檢測,從而防止了樣品依次上樣在質譜儀波動期引入的樣品間系統誤差。因此,一般研究認為TMT標記定量蛋白質組學技術相較于非標記定量蛋白質組學技術,在蛋白質組定量比較方面更加準確。

              同時,由于TMT實驗將pool樣進行HPLC分級處理,進行多次質譜進樣,這樣的實驗流程不僅將進入質譜中樣品的復雜度顯著降低,從而減少了背景干擾,提高蛋白檢出率。同時,不同HPLC組分中會保留同一蛋白多肽,經過質譜重復鑒定,在定性和定量方面均可提高蛋白質組學的數據準確度,也提高了蛋白質組的鑒定深度。因此,TMT標記定量蛋白質組學對于蛋白質組學深度檢測需求的研究尤為適用。

         

        |   主要儀器設備

         

        |   項目經驗

              華盈生物已經完成上百種類型樣品的定量蛋白質組學檢測,蛋白質組表達具有時空差異性,不同樣本的蛋白譜各有特點,下圖色塊大小代表的是不同樣本鑒定的蛋白數量差異。

         

        |   樣品要求

         

        |   應用方向

        ●   發病機理研究

        ●   藥物靶點研究

        ●   疾病標志物篩選

        ●   植物品種改良

        ●   工程菌改造

        ●   特殊功能蛋白質篩選

         

        |   經典案例

        TMT技術發現脂肪代謝紊亂底層機理

        2017年5月美國學者Pamir N等運用TMT標記技術成功完成了20例小鼠脂肪組織蛋白質組定量比較。相關研究工作發表在蛋白質組學代表性雜志《Molecular & Cellular Proteomics》上(PMID: 28325852)。該研究實驗設計巧妙,突破了iTRAQ和TMT等體外標記蛋白組學技術在同位素標簽數量上的限制。

         

        TMT蛋白質組學定量研究實驗設計

        研究人員將8周齡的20只小鼠處理分成四組(每組5只小鼠):分別低脂喂養8周和18周,高脂喂養8周和18周。分別取各小鼠附睪脂肪組織進行3組TMT蛋白質組學定量分析,共計20例樣品,通過3套TMT試劑“搭橋”方案完成了蛋白質組學定量分析。3組質譜數據校準后進行組間蛋白譜比較,獲得衰老(aging)和高脂飲食(HF)調控的脂肪組織特征蛋白譜,重新認識衰老與高脂飲食誘導的代謝紊亂疾病的物質基礎,具體實驗設計,見圖1。

         

         

        圖1.多樣本TMT蛋白質組學技術路線

         

        高脂飲食易造成代謝紊亂

        經過18個月高脂飲食喂養,小鼠出現了代謝狀態系統性紊亂,隨時間增長逐漸加劇。在低脂狀態下,衰老是引起代謝紊亂主要因素,但紊亂程度較高脂環境要輕,見圖2。

         

        圖2.高脂飲食和衰老造成糖脂代謝紊亂

         

        蛋白質組改變伴隨代謝紊亂發生

        通過對比分析組間定量蛋白質組學數據的差異,研究人員發現衰老是引起蛋白質組變化的重要因素。而在高脂環境下,衰老對于蛋白質組的調變影響將被放大,表現為代謝相關差異蛋白顯著增多。

         

        圖3.高脂飲食和衰老造成蛋白質組顯著調變

         

              TMT定量蛋白質組學數據系統比較了衰老(Aging)和高脂飲食(HF)各自調控的脂肪組織特征蛋白譜,發現:低脂飲食條件下,衰老因素主要通過調控脂代謝、氨基酸代謝相關蛋白群改變引發代謝紊亂。而在高脂環境下,衰老對免疫系統、補體激活、基質重塑等蛋白群又產生了新的影響,造成了更嚴重的代謝紊亂發生,見如圖4。

         

        圖4.差異蛋白譜互作網絡分析

         

        小結

        通過本文可以看出,蛋白質組學研究具有很大的發展空間,可以填補很多研究知識上的空白。良好的實驗設計可以突破技術限制,并讓實驗數據具有更強的說服力。

         相關文獻

        [1]. Chen Huang, Lijun Chen, Sara R Savage, et al. Proteogenomic insights into the biology and treatment of HPV-negative head and neck squamous cell carcinoma. Cancer Cell. 2021 Mar 8;39(3):361-379.e16.2.

        [2]. Bo Shen, Xiao Yi, Yaoting Sun, et al. Proteomic and Metabolomic Characterization of COVID-19 Patient Sera. Cell. 2020 Jul 9;182(1):59-72.e15.

        [3]. Karsten Krug, Eric J Jaehnig, Shankha Satpathy, et al. Proteogenomic Landscape of Breast Cancer Tumorigenesis and Targeted Therapy. Cell. 2020 Nov 25;183(5):1436-1456.e31.

        [4]. Yongchao Dou, Emily A Kawaler, Daniel Cui Zhou, et al. Proteogenomic Characterization of Endometrial Carcinoma. Cell. 2020 Feb 20;180(4):729-748.e26.

        [5]. Michael A Gillette, Shankha Satpathy, Song Cao, et al. Proteogenomic Characterization Reveals Therapeutic Vulnerabilities in Lung Adenocarcinoma. Cell. 2020 Jul 9;182(1):200-225.e35.

        [6]. Yi-Ju Chen, Theodoros I Roumeliotis, Ya-Hsuan Chang, et al. Proteogenomics of Non-smoking Lung Cancer in East Asia Delineates Molecular Signatures of Pathogenesis and Progression. Cell. 2020 Jul 9;182(1):226-244.e17.

        [7]. Francesca Petralia, Nicole Tignor, Boris Reva, et al. Integrated Proteogenomic Characterization across Major Histological Types of Pediatric Brain Cancer. Cell. 2020 Dec 23;183(7):1962-1985.e31.

        [8]. Christopher J Tape, Stephanie Ling, Maria Dimitriadi, et al. Oncogenic KRAS Regulates Tumor Cell Signaling via Stromal Reciprocation. Cell. 2016 May 5;165(4):910-20.

        [9]. Deanna L Plubell, Phillip A Wilmarth, Yuqi Zhao, et al. Extended multiplexing of TMT labeling reveals age and high fat diet specific proteome changes in mouse epididymal adipose tissue. Mol Cell Proteomics. 2017 May;16(5):873-890.

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