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    「青蓮百奧聚焦」當FFPE遇到DIA...

    2020-10-24 00:00:00

    石蠟包埋(Formalin Fixed Paraffin Embedded, FFPE)是目前醫學領域中普遍采用的組織處理和保存方法,已廣泛應用于病理科的常規病理臨床工作中,關于FFPE組織的蛋白質組學的研究也越來越多。

    多組學聯合分析


    今天小編帶您了解下如何利用DIA定量蛋白質組學對上千個FFPE微量組織樣本蛋白表達進行分析和驗證來給臨床診斷帶來曙光!

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    甲狀腺結節中良性結節主要以甲狀腺腺瘤或者結節性甲狀腺腫大為主,而惡性的結節也就是甲狀腺癌。據報道多達30%的甲狀腺結節無法通過細胞病理學準確確診為良性或者惡性。雖然基于核酸檢測可以提高甲狀腺結節病理診斷的準確性,但是仍然不可避免的發生誤診,導致一部分患者進行非必須的甲狀腺切除術。

    西湖大學多課題組強強聯合,發表了“Protein Classifier for Thyroid Nodules Learned from Rapidly Acquired Proteotypes”利用DIA定量蛋白質組學對上千個FFPE甲狀腺結微量組織蛋白表達進行了準確分析,結合人工智能,鑒定到可區分甲狀腺良性結節或惡性結節的生物標志物,為甲狀腺結節的患者的診斷和治療帶來曙光。

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    多組學聯合分析


    實驗樣本

    樣本包含(I)來自新加坡綜合醫院的發現隊列(n=579個結節),(II)來自中國四家醫院的驗證隊列,包括回顧性(n=288結節)和前瞻性(n=64結節)。該發現集包括來自40例正常甲狀腺組織(N),203例多結節性甲狀腺腫(MNG),137卵泡的FFPE樣本腺瘤(FA),75個濾泡癌(FTC)和124個乳頭狀癌(PTC)。并將其分為良性(包括N,MNG和FA)和惡性(包括FTC和PTC)甲狀腺結節。

    mmexport1606877151338.jpg多組學聯合分析


    蛋白質組學分析及表達特征

    52個DDA文件的FFPE組織DDA建庫分析采集到5,190個蛋白質,33,802個肽段。579例發現樣本中鑒定到 3,708蛋白,30,915個肽段。

    研究通過多種算法來可視化不同類型的組織蛋白,研究發現不同組織類型的表達相對隔離,但是同一類型的不同亞型之間相對有較高的重疊,不易區分。

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    差異蛋白的篩選及驗證

    通過人工智能網絡算法成功篩選到14個差異蛋白用于有效區分甲狀腺良性與惡性結節。

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    后續通過兩批樣本進行了驗證分析。結果顯示228例回顧性樣本的表達ROC曲線面積達0.95,精度值達0.91以上,t-SNE圖顯示表明良性結節與惡性結節之間存在明顯的區分;同樣64例前瞻性樣本的表達ROC曲線面積達0.89,精度值達0.87。證明了上述標志物的準確性。

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    結論

    綜上所述,研究人員隊通過上千列甲狀腺結節組織樣本進行了系統的蛋白質組學分析及驗證,鑒定到包含14個蛋白標志物組合,能夠有效的對甲狀腺結節組織的良惡性進行區分。為臨床甲狀腺結節的治療提供了強有力的理論支持,另外由于人工智能的使用,也為蛋白質組學的分析提供了可借鑒的方法。


    DIA技術的應用越來越廣泛,主要原因還是得益于其無偏見的掃描模式,定量穩定性以及重復性等特點。青蓮百奧在DIA定量蛋白質組學方面項目經驗豐富,同樣在有著豐富的FFPE樣本處理經驗,FFPE樣本蛋白回收率處于行業前列,擁有國際一流的質譜平臺,海歸坐鎮專業生信分析團隊,為您提供最專業的蛋白質組學研究服務,還能為您提供專業的代謝組學、轉錄組學等科研服務,讓您在科研道路上乘風破浪。


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