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蛋白質組學 | 一文總結蛋白組學研究必看知識

麥特繪譜

2023.3.16

繪譜君帶您一道解鎖蛋白質組學

2001年2月公布人類基因組草圖的同時，人類蛋白質組組織（Human Proteome Organization, HUPO）即宣告成立。蛋白質組學技術的進展要早一些，最早是用edman降解方法用于蛋白質測序，蛋白質組學技術很大程度上是基于質譜技術的進步發展起來的。蛋白質組學（proteomics）的定義已經演變為，它是以蛋白質組為研究對象，研究細胞、組織或生物體蛋白質組成及其變化規律的科學，其技術平臺主要包括蛋白芯片、質譜及PCR/NGS。

任何一項研究，需要有一個好的問題。科學問題或者臨床問題的提出，是我們解鎖蛋白質組學研究之旅的前提！下面筆者將以肺癌為例，開啟基于質譜的蛋白質組學之旅。

首先，提出科學問題：

肺癌（包含小細胞肺癌與非小細胞肺癌）與正常人的血漿差異蛋白有哪些？

非小細胞肺癌與小細胞肺癌的血漿差異蛋白有哪些？

不同臨床分期非小細胞肺癌的血漿差異蛋白有哪些？

接受A治療，療效好的病人血漿差異蛋白有哪些？療效差的病人血漿差異蛋白有哪些？

......

接下來進入下一階段，樣本收集：

樣本收集前，制定取樣標準（納入標準/排除標準）、臨床樣本倫理的通過、知情同意書的簽署。

樣本收集及預處理：收集100例正常人、100例小細胞肺癌2/3期病人，共200例血漿

。血漿收集方法：靜脈全血加入抗凝劑或者直接抽血EDTA抗凝管中，輕輕顛倒5-10次混勻，4℃靜置30min（避免劇烈晃動以免發生溶血），4℃，1000g-1500g離心10min，取上清（不要采分界處液），液氮速凍，-80℃保存，整個過程不要超過2h，做好標記。

為方便敘述，下面先用一張圖展示基于質譜的蛋白質組學流程：

?三大常規蛋白質組學檢測技術手段?

?修飾蛋白質組學?

?質譜檢測?

根據掃描方式分為DDA-數據依賴性的掃描模式或DIA-數據非依賴性的掃描模式。

更多蛋白質組學技術

?體液蛋白質組學?

利用蛋白質組學技術方法，對血漿、血清、全血、腦脊液、腹水、尿液、唾液等體液樣本進行蛋白質組學研究。以血液（血漿、血清、全血）為例，近十年蛋白質組學研究文章中，血液蛋白質組學研究占比穩定在15%以上。

依托不同的技術策略，我們能提供血液為代表的體液蛋白質組學服務，20ul~1000ul體積的單一樣本蛋白鑒定深度可以達到1000+到5000+不等。技術手段包括：去高豐度（不依賴抗體），去高豐度（依賴抗體），磁珠富集。

因為創傷小甚至是無創、易獲得性等特點，體液蛋白質組學在疾病標志物、藥物療效監測、疾病動態監測及藥物靶點發現等方面具有巨大的應用前景。

?磁珠法血液蛋白質富集示意圖

Olink蛋白質組學

Olink 依托其核心蛋白質檢測專利-臨近延伸分析（Proximity Extension Assay，PEA），該方法針對每個待檢蛋白設計一對抗體，抗體上偶聯有特定的DNA單鏈標記，抗體對結合目標蛋白后，處于鄰位的兩條DNA單鏈可互補結合并延伸形成雙鏈DNA模板，通過qPCR/NGS技術快速完成定量分析。

實現對極微量1 -6 μL 樣本中48~3072種蛋白質的高精度靶向檢測，為理解復雜的、實時的人體生物學，助力精準醫學、轉化醫學、藥物研發等提供創新的蛋白組檢測方案。