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新型DIA定量蛋白质组精要速览

发布时间: 2018-11-23
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DIA(Data-Independent Acquisition)技术并非是全新的概念,然而在近些年来随着软硬件的不断进步,逐渐崭露头角,成为了越来越多研究者的选择 [1]DIA相较于传统的“鸟枪法”DDA(data-dependent acquisition)质谱检测手段而言,具有无损采集,数据重现性好等特点,日益在蛋白质组学领域得到广泛应用。

今天就两篇典型的应用DIA质谱检测的蛋白质组学文章进行简要概览,以飨读者。

 

Molecular Systems Biology —— 定量蛋白质组学揭示双胞胎之间蛋白差异

遗传和环境能够影响个体基因表达情况,进而使得个体的蛋白表达水平存在较大差异。双胞胎是分析遗传因素和环境因素对个体的影响的最佳研究对象研究者利用DIA质谱检测技术,对232例来自44位异卵双生和72位同卵双生个体,在两个不同年份采集的血浆样本进行蛋白质组学检测[2]

新型DIA定量蛋白质组精要速览 

1.蛋白质组学实验设计

应用人类血浆蛋白组谱图数据以及自建的DDA血浆蛋白组数据整合数据库,本次实验中,研究者在不去除高丰度蛋白的情况下,总共定量到534种血浆蛋白质,其中包括42种已通过FDA认证的临床生物标志物,且数据在232例样本之间保持了良好的重复性(变异系数CV值小于25%,中位数为7.2%)。该项结果也体现出DIA定量蛋白质组学在临床大样本研究中的较大优势。

根据蛋白质组学数据,研究者应用生物信息学分析,研究不同生物学过程在双胞胎之间所受的影响的关键调控因素是遗传性还是非遗传性,研究者发现自身免疫或免疫调控相关蛋白更多受遗传因素影响,而体液调控脂质代谢等相关蛋白除了受到遗传因素影响外,也与环境以及年龄因素相关。

新型DIA定量蛋白质组精要速览 

2.遗传以及非遗传因素对血浆蛋白组的影响

该项工作还就42种鉴定到的已报到生物标志物进行检测,发现部分标志物的应用需要考虑年龄等影响因素才具有应用意义,同时血浆蛋白组也从蛋白质层面揭示了蛋白水平数量性状(pQTL)与基因水平QTL之间的关联性。

总之,本项研究很好的利用DIA质谱检测技术获得的高质量蛋白质组学数据全面地揭示了血浆蛋白组在遗传和非遗传状态下的影响变化情况,有助于我们更有效的发现与评估临床生物标志物以及关注影响疾病发生的遗传或非遗传因素等。

 

Nature Communication“21三体”细胞全蛋白质组分析

 

“唐氏综合征”是一种常见的遗传疾病,发病率约为1/750,是由于第21号染色体不分离所造成,即患者具有三条21号染色体,表现出智力障碍、眼距宽、鼻根低、眼裂小而外侧上斜等症状。然而这种染色体异常疾病的分子机制并未了解清楚本文研究者利用DIA质谱检测技术对21三体细胞系进行蛋白质全谱分析[3]

 新型DIA定量蛋白质组精要速览

1. 蛋白质组学实验流程

研究者首先分别对11例来自“唐氏综合征”患者的皮肤纤维母细胞以及年龄性别对应的11例正常个体皮肤纤维母细胞进行蛋白质组学全谱分析,获得高质量的蛋白质定性定量数据;随后以来源于一对同卵双生双胞胎个体的成纤维细胞作为研究对象,该同卵双生双胞胎具有相同的遗传背景,但一人患有“唐氏综合征”,而另外一人健康,分析二者之间的蛋白差异(图1)。

新型DIA定量蛋白质组精要速览 

2.“唐氏综合征”个体与健康个体蛋白与mRNA水平差异

研究一共鉴定到4056种蛋白,比较病患与健康个体的蛋白表达水平,研究者发现“唐氏综合征”个体蛋白水平发生了广泛的改变,且表现出与mRNA水平的趋势存在明显差异,说明存在着广泛的翻译后调控模式影响二者蛋白水平(图2)。其中受到21三体影响的蛋白质参与的功能包括:糖酵解、戊糖磷酸途径等(图3)。该项工作全面揭示了“唐氏综合征”患者全谱蛋白表达水平,表现出蛋白质组学技术在揭示分析“唐氏综合征”发病机制的强大作用

 

新型DIA定量蛋白质组精要速览 

3.21三体调控影响的蛋白互作网络图

 

 

小结:

DIA作为一种新型的蛋白质组学检测技术,以其良好的数据重现性和完整性,在大样本蛋白质组学研究中表现出巨大优势。然而,由于其数据分析上的巨大挑战,目前DIA方法对蛋白质修饰层面的检测仍然未进入到实用阶段,因此DIA仍然无法取代传统成熟的方法[4]。

 

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参考文献:

[1] Martins-De-Souza D, Faça V M, Gozzo F C. DIA is not a new mass spectrometry acquisition method[J]. Proteomics, 2017, 17(7):1700017.

[2] Liu Y, Buil A, Collins B C, et al. Quantitative variability of 342 plasma proteins in a human twin population[J]. Molecular Systems Biology, 2015, 11(2):786.

[3] Liu Y, Borel C, Li L, et al. Systematic proteome and proteostasis profiling in human Trisomy 21 fibroblast cells. Nat Commun. 2017;8(1):1212

[4] Hogrebe A, Stechow L V, Bekkerjensen D B, et al. Benchmarking common quantification strategies for large-scale phosphoproteomics[J]. Nature Communications, 2018, 9(1045).

 


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