相較于傳統(tǒng)3D技術(shù)方法,基于4D平臺的蛋白質(zhì)組學(xué)無論是在鑒定深度還是準(zhǔn)確性上都能帶來全面的提升。關(guān)于4D蛋白質(zhì)組學(xué),小編在上期-
關(guān)于4D蛋白質(zhì)組學(xué),你想知道的那些事兒(一)為大家?guī)砹岁P(guān)于4D-shot gun的Q&A,今天一起來看看對于4D-Label free又有哪些常見問題吧。
篇章二
4D-Label free:不需要對樣品進(jìn)行任何標(biāo)記,每個樣品可單獨上機(jī)。利用DDA采集模式分析直接酶解后的蛋白肽段,獲得蛋白質(zhì)表達(dá)量變化情況,對蛋白進(jìn)行定性定量分析。
同步累積連續(xù)碎裂(PASEF®)示意圖。timsTOF Pro質(zhì)譜儀的PASEF策略,離子在第一個TIMS分析器中進(jìn)行累積和聚焦,同時第二個TIMS分析器對肽段進(jìn)行淌度分離和逐步釋放。
圖片來源:BRUKER
Q1:為什么叫做Label free?A:提到Label free就不得不提到iTRAQ和TMT,iTRAQ和TMT分別是由Thermo Fisher和AB SCIEX研發(fā)的多肽體外標(biāo)記定量技術(shù),也是運用廣泛的兩種標(biāo)記定量蛋白質(zhì)組技術(shù),具有相似的原理,兩者主要區(qū)別在于:TMT最高可同時標(biāo)記16組不同的生物樣品,iTRAQ最高可同時標(biāo)記8組不同的生物樣品。
與上述兩種多肽體外標(biāo)記定量技術(shù)不同,Label free無需使用昂貴的穩(wěn)定同位素標(biāo)簽做內(nèi)部標(biāo)準(zhǔn),每個樣品單獨上機(jī),只需分析大規(guī)模鑒定蛋白質(zhì)時所產(chǎn)生的質(zhì)譜數(shù)據(jù),比較不同樣品中相應(yīng)肽段的信號強(qiáng)度,從而對肽段對應(yīng)的蛋白質(zhì)進(jìn)行相對定量。其優(yōu)勢是無需依賴同位素標(biāo)記,每例單獨檢測,因此實驗設(shè)計靈活,適合臨床大幾十例、上百例樣本的檢測,同時也能看到樣本中的“有還是無”的蛋白。缺點是對儀器的穩(wěn)定性、實驗人員的操作等可能產(chǎn)生系統(tǒng)誤差的因素要求極高。
Q2:4D-Label free為什么更具優(yōu)勢?A:Label free每條肽段的豐度(量)與其在MS1中的峰面積或信號強(qiáng)度成正比;而不同樣品的同一條肽段在LC上的保留時間(retention time, RT)是一致的,因此,可以通過對比MS圖譜,再整合到相應(yīng)蛋白,實現(xiàn)對蛋白質(zhì)在不同樣品中的相對表達(dá)水平的定量分析。由于常規(guī)DDA模式的Label free是基于topN的方法挑選母離子進(jìn)行二級碎裂的,所以難免會損失一些豐度較低的信號。4D-Label free由于增加了第四個維度-離子淌度(mobility)作為額外的一個數(shù)據(jù)對齊參數(shù)顯著減少了missing value,提高定量的準(zhǔn)確性,因此定性和定量數(shù)據(jù)更穩(wěn)定。
蛋白質(zhì)磷酸化修飾調(diào)節(jié)著蛋白質(zhì)的活性狀態(tài)、定位、折疊以及蛋白質(zhì)-蛋白質(zhì)之間的交互作用等。許多至關(guān)重要的生命進(jìn)程不僅由蛋白質(zhì)的相對豐度控制,更重要的是被那些時空特異分布的翻譯后修飾控制。因此,除了對基因組所編碼的“裸”蛋白質(zhì)組的研究以外,更需要對經(jīng)過翻譯后修飾的蛋白質(zhì)及蛋白質(zhì)組的調(diào)控過程進(jìn)行深入的研究。由于磷酸化修飾會導(dǎo)致空間結(jié)構(gòu)的微變化,常規(guī)3D分析不能完全區(qū)分,所以離子淌度(mobility)的引入使得4D-label free磷酸化鑒定更具優(yōu)勢。
Q3:4D-Label free有哪些應(yīng)用研究案例?A:
案例一:In-depth proteomics and natural peptidomics analyses reveal antibacterial peptides in human endometrial fluid
摘要:2020年,西班牙巴斯克地區(qū)大學(xué)的研究團(tuán)隊對子宮內(nèi)膜液的蛋白質(zhì)和天然肽進(jìn)行了全面分析。使用高靈敏度的4D label free蛋白質(zhì)組學(xué)技術(shù)分析了來自11個個體的樣品的蛋白質(zhì)含量。鑒定了4694種蛋白質(zhì)以及3899種天然存在的肽。實驗結(jié)果大大擴(kuò)展了已知子宮內(nèi)膜液蛋白質(zhì)的目錄,并提供了關(guān)于這種子宮內(nèi)膜液中天然肽含量的大量新信息。
案例二:Quantitative Proteomic Analysis of Chikungunya Virus-Infected Aedes aegypti Reveals Proteome Modulations Indicative of Persistent Infection
摘要:蚊子傳播的奇昆古尼亞病毒(CHIKV)對全世界熱帶國家的人類健康構(gòu)成威脅。2020年美國密蘇里大學(xué)的研究團(tuán)隊利用高靈敏度的4D label free蛋白質(zhì)組學(xué)技術(shù)對感染和未感染的CHIKV的埃及伊蚊樣本中鑒定出2647至3167種蛋白質(zhì),揭示了蚊子體內(nèi)與CHIKV相互作用的生物途徑和新蛋白質(zhì)?偟膩碚f,CHIKV感染引起蚊子蛋白質(zhì)組的微小變化,表明載體和病毒之間高度適應(yīng),基本上以非致病關(guān)系共存。
案例三:In-depth proteomic analysis of Plasmodium berghei sporozoites using trapped ion mobility spectrometry with parallel accumulation-serial fragmentation
摘要:2021年法國索邦大學(xué)研究團(tuán)隊利用高靈敏度的4D label free蛋白質(zhì)組學(xué)技術(shù),結(jié)合三種不同的子孢子純化方法,利用少量寄生蟲鑒定伯氏瘧原蟲子孢子的蛋白質(zhì)組。這項研究為伯氏瘧原蟲子孢子提供了一個參考蛋白質(zhì)組,確定了一組跨物種表達(dá)的核心蛋白質(zhì),并說明了timsTOF PRO系統(tǒng)前所未有的靈敏度如何能夠從有限的樣本量進(jìn)行深度蛋白質(zhì)組分析。
案例四:Synergistically Bifunctional Paramagnetic Separation Enables Efficient Isolation of Urine Extracellular Vesicles and Downstream Phosphoproteomic Analysis
摘要:2021年,美國普渡大學(xué)研究團(tuán)隊基于新優(yōu)化的分離方法——BiMBs方法,能夠高效地從尿液中分離出細(xì)胞外囊泡,該方法具有低污染、高回收率以及分離時間短等優(yōu)點。同時,結(jié)合高靈敏度的4D label free蛋白質(zhì)組和4D label free磷酸化蛋白質(zhì)組等新技術(shù)對前列腺癌患者和健康個體尿液外囊泡分析,找到一系列疾病相關(guān)的磷酸化蛋白質(zhì),表明其在臨床研究中的巨大應(yīng)用潛力。
案例五:Ultrafast and Reproducible Proteomics from Small Amounts of Heart Tissue Enabled by Azo and timsTOF Pro
摘要:2021年美國威斯康星大學(xué)麥迪遜分校的研究團(tuán)隊開發(fā)了一種超快速自下而上的4D label free蛋白質(zhì)組學(xué)技術(shù)方法,該方法由Azo(偶氮,一種可光裂解的、與質(zhì)譜兼容的表面活性劑,可有效溶解蛋白質(zhì)并促進(jìn)快速胰蛋白酶消化)與Bruker timsTOF Pro相結(jié)合,通過捕獲離子遷移譜(TIMS)和肽的平行積累-串聯(lián)片段化(PASEF)實現(xiàn)更深的蛋白質(zhì)組覆蓋。應(yīng)用這種方法來分析復(fù)雜的人類心臟蛋白質(zhì)組,從少至1毫克的人類心臟組織中鑒定了近4000個蛋白質(zhì)組,具有高重現(xiàn)性?偟膩碚f,作者預(yù)計這種由Azo和timsTOF Pro支持的超快速、穩(wěn)健和可重復(fù)的自下而上方法將普遍適用,并大大加快大規(guī)模定量蛋白質(zhì)組學(xué)研究的吞吐量。
SBC擁有行業(yè)內(nèi)高水平的蛋白質(zhì)組學(xué)技術(shù)平臺,配備timsTOF Pro質(zhì)譜儀和資深生信分析團(tuán)隊,為蛋白質(zhì)組學(xué)研究提供專業(yè)的科研技術(shù)服務(wù),助力蛋白質(zhì)組學(xué)技術(shù)發(fā)展和創(chuàng)新應(yīng)用。