一探前沿全球組學大咖進展，Orbitrap助力科研

發布日期：2019-11-09 09:25:06 來源：互聯網

今天就讓我們來一探全球ding尖PI最近發表的文章和技術成果，看看Orbitrap技術是如何助力頂ji科研的：

² 基于Orbitrap的全新方法學研究，創新開發BoxCar數據采集方式

為了應對蛋白質組學中的動態范圍挑戰，Mann Lab最近開發了 “BoxCar”的數據采集方法（Meier et al., Nat. Methods, 2018），這顯著提高動態范圍大的樣本中的蛋白鑒定深度，例如血漿或組織樣本（Geyer et al., Cell Syst., 2018, Doll et al., Nat Commun., 2017）。

Orbitrap質譜儀在靈敏度和采集速度方面取得了很大進展，使蛋白質組覆蓋深度范圍越來越廣。然而，這些進展主要局限于MS²水平，而用于MS¹掃描的離子采集仍然非常低效。Mann Lab介紹了一種數據采集方法，稱為boxcar，一級全掃時采用分段累積的方法，使得平均離子注入時間相較標準全掃描增加10倍以上。對一個人類癌細胞系進行1h分析，該方法鑒定到之前在24個組分中鑒定到的90%以上的蛋白質，并且定量到了6200多個蛋白。在小鼠腦組織中，僅在100 min內就檢測到超過10000種蛋白質，并將靈敏度擴展到低阿摩爾級。

如今Boxcar技術已經全面搭載于全新的：

Thermo Scientific™ Orbitrap Eclipse™

三合一質譜平臺

² 多組學研究進展：為建立調控潛能性狀態轉變的模型機制奠定了基礎

多潛能干細胞是高度動態且持續進展的，多潛能性的naïve和primed兩種狀態之前已經有深入報道，但是對于兩種狀態之間的轉換過程的研究，卻仍然是不完整的。文章剖析了胚胎從著床前到著床后胚層分化的多能態轉變動力學，通過對蛋白質組、磷酸化蛋白質組、轉錄組和基因組的綜合分析，發現磷酸化蛋白質組的快速、急性和廣泛變化等特點，先于基因組、轉錄組和蛋白質組的有序變化。文章奠定了調控潛能性狀態轉變模型的基礎，對多潛能性的多層控制提出了全新見解。

² 蛋白質組學助力卵巢癌標志物新靶點發現

該篇發表在Nature上的文章介紹了一種全新技術：通過將激光捕獲顯微切割技術與基于Orbitrap的高靈敏蛋白質組分析技術相結合，從11位高級別漿液性卵巢癌(HGSC)病人石蠟包埋組織中提取了107個癌癥與基質細胞，隨后進行蛋白質組分析，指出與腫瘤轉移密切相關的成纖維細胞(cancer-associated fibroblast，CAF)中調控蛋白N-甲基轉移酶(N-methyltransferase(NNMT))是卵巢癌發生、發展以及轉移的關鍵調控因子，可能成為全新治療靶點，未來同樣可能為造福HGSC病人的福音。

² 非靶向代謝組學中質譜結構注釋有所突破

尿液代謝物經常被用于許多臨床和生物醫學研究，但通常限于少數經典化合物。其實，代謝組學分析可以檢測到更多的代謝信號，可以用來精確定義個人的健康狀況。然而，許多化合物仍然未被鑒定，妨礙了得出相關生物化學結論。

在這篇文章中，Fiehn Lab用基于HILIC-Q Exactive HF 質譜和 C18-Q Exactive HF兩種非靶向代謝組學分析方法，檢測到的所有代謝物。檢測到9000多種代謝物，其中42%的化合物有MS/MS信息。采用標準品經過精確質量數、保留時間和二級信息鑒定了175種化合物。用一級和二級信息，鑒定到另外578個化合物。

² FAIMS方法的多重定量表征與優化

在定量蛋白質組學中，同位素標記法是提高蛋白組定量通量、精確度的有力技術。然而，定量的動態范圍和準確度可能會因標記肽段共隔離的限制，致使肽段釋放的報告離子被合并定量。通常采用在線或離線過濾的方式來減輕共隔離的干擾，但是往往會導致蛋白質和肽段鑒定的缺失。為了解決這一問題，本文提出了一種高場非對稱波形離子遷移質譜(FAIMS)方法，可以減少前體離子共流出、提高多重定量準確度和動態范圍。在不犧牲蛋白質鑒定數量的前提下，FAIMS有力地提高了基于高分辨率MS²（HRMS²）和SPS-MS³的定量準確度。經過進一步優化條件，使FAIMS更加穩健并提供參考方法，推動FAIMS進一步提升同位素標記定量的能力。

全新的Thermo Scientific™FAIMS Pro™接口

² 結合蛋白基因組與修飾蛋白組學研究，全面剖析結腸癌

蛋白基因組學 (Proteogenomics) 是利用蛋白質組學數據，尤其是高精度的串聯質譜數據， 結合基因組和轉錄組數據對基因組進行注釋。除此之外，蛋白質組數據還能系統發現蛋白質特有的翻譯后修飾、可變剪接等信息。Orbitrap質譜兼具高精度、高靈敏度和高穩定性等優勢，可為研究人員提供強有力的生物質譜技術，已然成為蛋白基因組學研究不可或缺的一部分。

本項研究中，研究人員收集了110例結腸癌樣本。研究通過對來自110個結腸癌病人的腫瘤樣本、臨近正常組織（NATs）和血液樣本，進行蛋白質組學、全外顯子測序、RNA-seq、miRNA-seq研究。為了進一步探究腫瘤和正常組織中的蛋白質組差異，作者還結合TMT標記定量和磷酸化蛋白質組分析，總結腫瘤的臨床和病理特征。研究證實，這些基因變異確實伴隨著蛋白質組/磷酸化蛋白質組學的變化。研究人員利用基因組、蛋白組和修飾組學相結合的分析策略，首次對結腸癌的蛋白基因組進行了全面的剖析，為結腸癌研究提供了新的研究思路。

隨著組學研究的不斷深入，質譜技術，尤其是高分辨質譜技術能夠助力頂jiPI在方法學研究、技術突破、精zhun醫療等各個領域取得新進展。Orbitrap自發明以來，有越來越多不斷探索技術極限的科學家，選擇Orbitrap成為研究之路上的伙伴；隨著時間的推移，正是越來越多科學家的認可，造就了Orbitrap如今組學研究領域金標準的地位，也成為PI創新研究的共同選擇。希望下個20年，Orbitrap能為科學家們帶來更具創新性、更突破極限的助力，一起攜手，讓世界更健康、更清潔、更安全。

本文內容來自各PI Lab自有網站及PI近期文獻整理

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