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賽默飛色譜及痕量元素分析

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ASMS2020 賽默飛線上預(yù)熱講座集錦第三期:蛋白組學(xué)新技術(shù)與熱點(diǎn)

閱讀:113      發(fā)布時(shí)間:2020-6-22
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   ASMS2020 賽默飛線上預(yù)熱講座集錦第三期:蛋白組學(xué)新技術(shù)與熱點(diǎn)

疫情并不能停止分析科學(xué)家們技術(shù)交流與分享,6月1-12日,質(zhì)譜界盛會(huì)—第68屆美國質(zhì)譜年會(huì),在線上盛大舉行。在此之前,賽默飛舉辦了線上預(yù)熱講座,內(nèi)容涵蓋LC-MS新產(chǎn)品,以及蛋白組學(xué)、生物制藥、代謝組學(xué)等應(yīng)用方向,所有內(nèi)容現(xiàn)在仍可通過注冊(cè)進(jìn)行線上觀看。

上一期,與大家分享了Surequant靶標(biāo)定量新方法,這一期繼續(xù)與大家分享講座中涉及的蛋白組學(xué)新技術(shù)與熱點(diǎn)

Prosit: 組學(xué)水平的深度學(xué)習(xí)譜圖預(yù)測

 

傳統(tǒng)的質(zhì)譜搜索引擎在匹配理論與實(shí)驗(yàn)譜圖(PSM)時(shí),不考慮離子強(qiáng)度、碎裂能量等實(shí)驗(yàn)信息。而在DIA方法中,二級(jí)譜碎片離子強(qiáng)度以及母離子保留時(shí)間對(duì)匹配準(zhǔn)確性至關(guān)重要。來自德國慕尼黑大學(xué)的科學(xué)家Bernhard Kuster系統(tǒng)介紹了Prosit譜圖預(yù)測算法。通過對(duì)數(shù)據(jù)庫中高質(zhì)量質(zhì)譜數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí),建立深度學(xué)習(xí)模型可以很好地預(yù)測二級(jí)譜圖以及保留時(shí)間等信息。

通過深度學(xué)習(xí)對(duì)碎片保留時(shí)間和離子強(qiáng)度進(jìn)行準(zhǔn)確預(yù)測。A, Prosit深度學(xué)習(xí)機(jī)制。B, Prosit用于預(yù)測碎片離子強(qiáng)度;  C, 碰撞能量校準(zhǔn)的碎片強(qiáng)度預(yù)測與實(shí)際肽段譜圖更接近(點(diǎn)擊查看大圖)

 

在DDA中用實(shí)驗(yàn)譜圖與預(yù)測譜圖進(jìn)行匹配打分,也可以大大提高對(duì)target肽段的檢出能力(FDR=1%),據(jù)Küster介紹,F(xiàn)DR會(huì)低10~100倍。作者在多個(gè)實(shí)驗(yàn)中驗(yàn)證了Prosit對(duì)多肽二級(jí)譜以及保留時(shí)間的預(yù)測準(zhǔn)確性,并展示這種預(yù)測能力極大地提高了搜索質(zhì)量,可以使傳統(tǒng)的target-decoy搜庫方法得到非常大的進(jìn)步。
 

Prosit深度學(xué)習(xí)機(jī)制提升DDA數(shù)據(jù)的解析結(jié)果。A, Prosit強(qiáng)度預(yù)測提高數(shù)據(jù)庫檢索的可信度;B,Prosit可以在宏蛋白質(zhì)組大數(shù)據(jù)搜索空間中實(shí)現(xiàn)更可靠的鑒定;  C,Prosit預(yù)測也適用于非胰酶酶切肽段尤其是單電荷肽段,提升對(duì)HLA peptide的解析結(jié)果。(點(diǎn)擊查看大圖)

 

傳統(tǒng)DIA在建立實(shí)驗(yàn)譜庫時(shí)往往要耗費(fèi)大量的質(zhì)譜時(shí)間,也不能涵蓋樣品中所有肽段的譜圖信息。作者希望通過Prosit深度學(xué)習(xí)機(jī)制可以準(zhǔn)確預(yù)測二級(jí)譜圖及保留時(shí)間,直接用于DIA的建庫,只需要提供理論肽段序列信息就可以構(gòu)建任何物種的譜圖數(shù)據(jù)庫,可用于多個(gè)DIA以及Proteome Discoverer 2.5軟件分析。

Prosit深度學(xué)習(xí)機(jī)制用于DIA分析。A, Prosit可準(zhǔn)確預(yù)測保留時(shí)間;B,Prosit與多個(gè)DIA分析軟件合作; C,Prosit也將可以在PD2.5軟件檢索流程中使用。(點(diǎn)擊查看大圖)

單細(xì)胞蛋白組學(xué)的“食譜”

 

01

 

單細(xì)胞分析的重要性

異質(zhì)性:常規(guī)蛋白組學(xué)一般為基于細(xì)胞群體的研究,這樣的常規(guī)分析不可避免會(huì)將大量細(xì)胞內(nèi)的信息平均化。而在腫瘤研究以及sheng殖發(fā)育等重要的生物學(xué)過程中都涉及異質(zhì)性。

樣品量受限的樣品:例如具有高活力和轉(zhuǎn)移潛能的CTC細(xì)胞(循環(huán)腫瘤細(xì)胞),外泌體,細(xì)針穿刺和活檢組織切片樣品等。

美夢成真——單細(xì)胞蛋白組分析的進(jìn)化之路”,在此詳細(xì)討論講座中的單細(xì)胞獲取和如何提高樣品前處理方法易用性。

 

03

 

如何獲取單細(xì)胞


Ø  顯微操縱獲取單細(xì)胞
 

nanoPOTS芯片,與FACS(熒光激活細(xì)胞分選)以及LC-MS聯(lián)用用于單細(xì)胞蛋白組分析[2]。

 


Ø  激光捕獲顯微切割LCM
 

結(jié)合nanoPOTS樣品前處理平臺(tái)與LCM(激光捕獲顯微切割)的蛋白組成像[3]。

 

04

提高樣品前處理方法易用性

 

除了開發(fā)樣品前處理方法之外,研究人員也希望通過提高前處理方法的易用性,可以將該方法推廣至更多的實(shí)驗(yàn)室。


 

Ø  適當(dāng)提高反應(yīng)體系,

應(yīng)用商品化的微量移液器

 

可將商品化的低成本移液機(jī)器人改造成可配置微量注射器,可用于nL級(jí)別的移液,并進(jìn)行后續(xù)的樣品前處理。

 

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