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北京索萊寶科技有限公司

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當(dāng)前位置:首頁技術(shù)文章基于微流控技術(shù)和遷移學(xué)習(xí)的復(fù)雜組織高分辨率空間分辨蛋白質(zhì)組學(xué)研究

基于微流控技術(shù)和遷移學(xué)習(xí)的復(fù)雜組織高分辨率空間分辨蛋白質(zhì)組學(xué)研究

更新時(shí)間:2025-06-16點(diǎn)擊次數(shù):686

文獻(xiàn)背景


近年來基于質(zhì)譜(MS)的蛋白質(zhì)組學(xué)技術(shù) [ 如激光捕獲顯微切割(LCM)、基質(zhì)輔助激光解吸/電離質(zhì)譜成像(MALDI-MSI)、微支架輔助空間蛋白質(zhì)組學(xué)(MASP)等 ] 在單細(xì)胞及空間分辨率解析藥物擾動(dòng)、組織微區(qū)室蛋白質(zhì)組等方面展現(xiàn)潛力,但面臨低豐度蛋白檢測難、需大量質(zhì)譜測量、分辨率低等挑戰(zhàn);基于解離的單細(xì)胞技術(shù)和空間基因組學(xué)、轉(zhuǎn)錄組學(xué)技術(shù)在揭示組織結(jié)構(gòu)或細(xì)胞狀態(tài)上存在局限,且僅依賴核酸測量無法反映蛋白質(zhì)調(diào)控及翻譯后修飾等關(guān)鍵生物過程;多重檢測等基于免疫測定的技術(shù)受限于抗體制備成本、檢測抗原數(shù)量及檢測偏倚問題,因此,開發(fā)高覆蓋度、無偏倚的空間蛋白質(zhì)組學(xué)分析技術(shù)成為當(dāng)前迫切需求。

 

基本信息

 

題目:High-resolution spatially resolved proteomics of complex tissues based on microfluidics and transfer learning

期刊:Cell

影響因子:45.5

文章DOI: 10.1016/j.cell.2024.12.023    

通訊作者:趙方慶 冀培豐

作者單位:中國科學(xué)院動(dòng)物研究所

 

索萊寶合作產(chǎn)品

產(chǎn)品貨號(hào)

產(chǎn)品名稱

K002098P

ActivAbTMAnti-PDIA3 

Polyclonal Antibody

K002913P

ActivAbTMAnti-DCN 

Polyclonal Antibody

K002095P

ActivAbTMAnti-MYH11 

Polyclonal Antibody

G1120

 蘇木素伊紅(HE)染色試劑盒

 

摘要

盡管近年來基于成像和抗體的方法取得了進(jìn)展,但在空間蛋白質(zhì)組學(xué)中,實(shí)現(xiàn)整個(gè)組織的高分辨率深度蛋白質(zhì)映射仍然是一個(gè)重大挑戰(zhàn)。目前高分辨率空間質(zhì)譜蛋白質(zhì)組學(xué)平臺(tái)(PLATO)已經(jīng)實(shí)現(xiàn)對(duì)全組織切片中的數(shù)千種蛋白質(zhì)進(jìn)行高分辨率映射。通過對(duì)小鼠小腦的空間蛋白質(zhì)組分析,驗(yàn)證了PLATO框架的有效性,單次運(yùn)行中鑒定出2564個(gè)蛋白質(zhì)組。將PLATO應(yīng)用于大鼠絨毛和人類乳腺癌樣本時(shí),該平臺(tái)不僅實(shí)現(xiàn)了25微米的空間分辨率,還揭示了與疾病狀態(tài)相關(guān)的蛋白質(zhì)組動(dòng)態(tài)變化。進(jìn)一步揭示了空間上不同的腫瘤亞型,識(shí)別了關(guān)鍵失調(diào)蛋白質(zhì),并為腫瘤微環(huán)境的復(fù)雜性提供了新視角。

 

研究內(nèi)容及結(jié)果

 

1.芯片上蛋白質(zhì)組學(xué)制備和交叉污染評(píng)估

與使用4-己基苯基氮磺酸鹽和正十二烷基-β-D-麥芽糖苷的表面活性劑輔助裂解管道法相比,直接裂解管道法鑒定的蛋白質(zhì)組數(shù)量增加了2倍(圖1C)。并且改善可能源于消化前胰蛋白酶對(duì)微通道的吸附,減少了非特異性蛋白質(zhì)吸附。芯片內(nèi)蛋白質(zhì)組學(xué)制備流程能夠高效實(shí)現(xiàn)蛋白質(zhì)提取,同時(shí)將交叉污染降低。直接裂解技術(shù)可在芯片平臺(tái)上實(shí)現(xiàn)高效且無偏倚的組織原位消化,為后續(xù)蛋白質(zhì)組分析提供了可靠的前處理基礎(chǔ)(圖1D)。

 

結(jié)論

該研究提出了一種名為PLATO(Parallel-flow Projection and Transfer Learning Across Omics data)的空間蛋白質(zhì)組學(xué)技術(shù)框架,相較于現(xiàn)有的LCM-MS聯(lián)用技術(shù)(如nanoPOTS、DVP和MASP等方法),PLATO通過創(chuàng)新的微流控并行采樣結(jié)合遷移學(xué)習(xí)算法(Flow2Spatial),成功克服了傳統(tǒng)方法在組織覆蓋范圍、通量和分辨率等方面的關(guān)鍵限制。該技術(shù)僅需約60次LC-MS/MS檢測即可從小鼠小腦組織中鑒定約3000種蛋白質(zhì),實(shí)現(xiàn)了25 μm的高空間分辨率和全組織層面的蛋白質(zhì)組測繪,同時(shí)顯著降低了實(shí)驗(yàn)復(fù)雜度與成本。

盡管PLATO在空間蛋白質(zhì)組成像領(lǐng)域取得了重要突破,但仍存在若干需要改進(jìn)的方向:首先,當(dāng)前25 μm的分辨率尚未達(dá)到單細(xì)胞水平,可通過開發(fā)更精密的微流控通道(如10 μm)或整合空間轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)進(jìn)行算法優(yōu)化;其次,需要更快速可靠的質(zhì)譜檢測系統(tǒng)以提升臨床適用性;最后,現(xiàn)有技術(shù)尚未涵蓋蛋白質(zhì)翻譯后修飾(PTMs)的分析,未來可通過在微流控工作流程中引入親和捕獲等富集步驟加以擴(kuò)展。

總體而言,PLATO技術(shù)通過將微流控高通量采樣與人工智能算法相結(jié)合,為理解生物組織中蛋白質(zhì)的空間調(diào)控機(jī)制提供了強(qiáng)有力的工具,其簡便的操作流程和優(yōu)異的性能指標(biāo)使其在基礎(chǔ)研究和臨床轉(zhuǎn)化中都具有廣闊的應(yīng)用前景。

 

索萊寶產(chǎn)品亮點(diǎn)

相關(guān)產(chǎn)品

產(chǎn)品貨號(hào)

產(chǎn)品名稱

K106603P

ActivAbTMAnti-PDIA3 

Polyclonal Antibody

K115507P

ActivAbTMAnti-DCN 

Polyclonal Antibody

K007444P

ActivAbTMAnti-DCN 

Polyclonal Antibody

K107441P

ActivAbTMAnti-MYH11 

Polyclonal Antibody

K008899P

ActivAbTMAnti-MYH11 

Polyclonal Antibody

G1121

改良蘇木素伊紅(HE)

染色試劑盒

G1140

Cole蘇木素染色液

(常規(guī)染色)

G1100

伊紅染色液

(HE染色)

G1862

HE分化液



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