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  • 蛋白質組學

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    蛋白質組學,糖基化蛋白質組學,多組學聯合分析
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    「青蓮百奧」送你一把破解FFPE的密匙

    2020-03-12 00:00:00

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    眾所周知福爾馬林固定石蠟包埋(Formalin Fixed Paraffin Embedded,FFPE)是目前病理科普遍采用的組織處理和保存方法,組織標本經取材、固定、脫水、透明、浸蠟以及包埋等程序處理之后可長時間保存。FFPE組織已廣泛應用于病理科的常規病理臨床工作中,文獻中關于FFPE蛋白組學的研究越來越多,但由于FFPE組織樣本存在共價蛋白交聯、低蛋白溶解率以及比較低的肽段回收率問題,也是目前公認的對FFPE樣本研究的瓶頸。

    多組學聯合分析

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    為此小編特地為大家帶來三篇關于FFPE樣本蛋白組學的高分文獻,希望能為夠讓研究FFPE樣本的您找到蛋白組學的秘鑰,順利破解它吧!


    案例一


    文章名稱:Proteomics reveals NNMT as a master metabolic regulator of cancer-associated fibroblasts.
    發表期刊:Nature(IF=43.07)
    發表時間:2019年5月
    文獻鏈接:DOI:10.1038/s41586-019-1173-8
    組學技術:Label-free

    研究結果
    在11例高級別漿液性卵巢癌(HGSC)患者的石蠟包埋組織中提取了107個腫瘤組織與腫瘤周邊基質,進行了label-free蛋白組學分析,結果共鑒定到了6944個蛋白質,每個腫瘤或基質樣品中鑒定的蛋白中位數分別是4942個和4428個,其動態范圍相似,且具有良好的重現性。其中腫瘤樣本中鑒定到了幾個已知的HGSC的標志物(PAX8,MSLN,MUC16, EPCAM),基質樣本中鑒定到一些激活的成纖維細胞標志物(collagens, vimentin, versican, tenascins,myosin)。原發性(侵襲性輸卵管和卵巢病變)和轉移性腫瘤隔室的兩兩比較發現,只有一種蛋白FABP4在大網膜轉移中上調,并在腫瘤-基質界面表達。在四個解剖部位(囊、輸卵管、卵巢和網膜)基質的差異表達分析確定了128個差異表達的蛋白組,且有許多是已報道的參與網膜轉移的蛋白?;|組分的分析中共鑒定到62個顯著差異蛋白,它們在所有大網膜轉移中普遍上調或下調,通過差異篩選與文獻調研,最終選擇了一個參與表觀遺傳調控的蛋白甲基轉移酶NNMT進行深入研究。
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    多組學聯合分析


    圖1 腫瘤組織與周邊基質的蛋白質組學






    案例二


    文章名稱:Proteomics of Melanoma Response to Immunotherapy Reveals Mitochondrial Dependence
    發表期刊:Cell(IF=36.216)
    發表時間:2019年8月
    文獻鏈接:DOI:10.1016/j.cell.2019.08.012
    組學技術:Label-free



    究結果
    研究人員收集了116名IV期黑色素瘤患者的福爾馬林固定石蠟包埋(FFPE)組織樣本,包括42例TIL治療的患者和74例抗PD1治療的患者。將每個隊列分為兩組主要的應答者(n = 61)和無應答者(n = 48),使用高分辨率質譜分析,在每個數據集中的大多數樣本中共鑒定到超過10300個蛋白。統計分析顯示,在兩種處理中應答者的氧化磷酸化和脂質代謝均高于無應答者。WGCNA分析顯示抗原呈遞和線粒體代謝途徑的重要作用,TIL治療和抗PD1治療群體的差異蛋白KEGG通路聚類分析表明這兩種治療的蛋白圖譜很相似,因此可斷定線粒體代謝的差異通常與免疫治療反應有關,而與治療方案無關。
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    多組學聯合分析


    圖2 黑色素瘤對TIL治療和抗PD1治療的蛋白質組學分析





    案例三


    文章名稱:Proteomic analysis of meningiomas reveals clinically distinct molecular patterns
    發表期刊:Neuro-oncology(IF=10.091)
    發表時間:2019年5月
    文獻鏈接:DOI:10.1093/neuonc/noz084
    組學技術:Label-free


    研究結果

    利用液相色譜串聯質譜法,對福爾馬林固定石蠟包埋(FFPE)隊列(n=61)進行蛋白組學研究,該隊列跨越世界衛生組織(WHO)的所有級別和不同程度的臨床侵犯性。每個樣本平均鑒定2079個蛋白質,共鑒定出3042個蛋白質。在GO分析中,從細胞成分、生物學過程和分子功能三個層面進行,發現這些蛋白富集于不同的細胞位置(胞外外泌體、細胞質、細胞核、細胞膜、線粒體),擁有不同的功能(蛋白結合、聚(A) RNA結合、ATP結合、鈣粘蛋白結合)。

    在所有的聚類等級中,出現了2個主要的簇,且與腫瘤位置密切相關,即凸出性腦膜瘤和顱底腦膜瘤。在凸出性腦膜瘤和顱底腦膜瘤之間進行了通路水平GSEA研究,揭示了兩者之前潛在治療靶標的不同途徑。蛋白因腫瘤位置的不同而表現出差異性。

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    多組學聯合分析


    圖3 蛋白質模式的無監督聚類區分了空間上不同的腦膜瘤




    研究人員將世衛組織 II 級和 III 級合并為惡性腦膜瘤組,并將其與世衛組織I級病變進行比較。二者間共有123個顯著差異的蛋白,I級腦膜瘤顯示參與細胞外基質形成和線粒體代謝的蛋白富集;RNA代謝相關的致癌基因(DHX9, ALKBH5, ATXNL2, PNN)和信號級聯(G3BP2, WNK1, PAK2, ILF3)在高級別腫瘤中被發現富集,可將組織病理學上具有侵襲性的腫瘤與良性腫瘤分開。結果說明,腦膜瘤分級顯示出蛋白差異性,其特定癌基因在更高病變級別中富集。

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    圖4 組織病理學良性(WHO I級)和非典型/惡性(WHO II-III級)腦膜瘤的蛋白組學差異



    看完這些高分文章,


    有沒有對FFPE樣本的印象更加深刻?


    再來了解下青蓮的FFPE蛋白組學內容吧~





    項目流程

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    生信分析結果展示

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    項目周期
    質檢合格后,40個工作日(具體視樣本量多少決定)。

    青蓮的資深技術人員有著豐富的FFPE樣本預處理經驗,可以盡可能使FFPE樣本的蛋白回收率,國際先進的質譜平臺亦能保證我們樣本解讀信息的大化。


    參考文獻
    [1] Eckert Mark A,Coscia Fabian,Chryplewicz Agnieszka,Chang Jae Won,Hernandez Kyle M,Pan Shawn,Tienda Samantha M,Nahotko Dominik A,Li Gang,Bla?enovi? Ivana,Lastra Ricardo R,Curtis Marion,Yamada S Diane,Perets Ruth,McGregor Stephanie M,Andrade Jorge,Fiehn Oliver,Moellering Raymond E,Mann Matthias,Lengyel Ernst. Proteomics reveals NNMT as a master metabolic regulator of cancer-associated fibroblasts.[J]. Nature,2019,569(7758).
    [2] Michal Harel,Rona Ortenberg,Siva Karthik Varanasi,Kailash Chandra Mangalhara,Mariya Mardamshina,Ettai Markovits,Erez N. Baruch,Victoria Tripple,May Arama-Chayoth,Eyal Greenberg,Anjana Shenoy,Ruveyda Ayasun,Naama Knafo,Shihao Xu,Liat Anafi,Gali Yanovich-Arad,Georgina D. Barnabas,Shira Ashkenazi,Michal J. Besser,Jacob Schachter,Marcus Bosenberg,Gerald S. Shadel,Iris Barshack,Susan M. Kaech,Gal Markel,Tamar Geiger. Proteomics of Melanoma Response to Immunotherapy Reveals Mitochondrial Dependence[J]. Cell,2019,179(1).
    [3] Papaioannou Michail-Dimitrios,Djuric Ugliesa,Kao Jennifer,Karimi Shirin,Zadeh Gelareh,Aldape Kenneth,Diamandis Phedias. Proteomic analysis of meningiomas reveals clinically-distinct molecular patterns.[J]. Neuro-oncology,2019.參考文獻
    [1] Eckert Mark A,Coscia Fabian,Chryplewicz Agnieszka,Chang Jae Won,Hernandez Kyle M,Pan Shawn,Tienda Samantha M,Nahotko Dominik A,Li Gang,Bla?enovi? Ivana,Lastra Ricardo R,Curtis Marion,Yamada S Diane,Perets Ruth,McGregor Stephanie M,Andrade Jorge,Fiehn Oliver,Moellering Raymond E,Mann Matthias,Lengyel Ernst. Proteomics reveals NNMT as a master metabolic regulator of cancer-associated fibroblasts.[J]. Nature,2019,569(7758).
    [2] Michal Harel,Rona Ortenberg,Siva Karthik Varanasi,Kailash Chandra Mangalhara,Mariya Mardamshina,Ettai Markovits,Erez N. Baruch,Victoria Tripple,May Arama-Chayoth,Eyal Greenberg,Anjana Shenoy,Ruveyda Ayasun,Naama Knafo,Shihao Xu,Liat Anafi,Gali Yanovich-Arad,Georgina D. Barnabas,Shira Ashkenazi,Michal J. Besser,Jacob Schachter,Marcus Bosenberg,Gerald S. Shadel,Iris Barshack,Susan M. Kaech,Gal Markel,Tamar Geiger. Proteomics of Melanoma Response to Immunotherapy Reveals Mitochondrial Dependence[J]. Cell,2019,179(1).
    [3] Papaioannou Michail-Dimitrios,Djuric Ugliesa,Kao Jennifer,Karimi Shirin,Zadeh Gelareh,Aldape Kenneth,Diamandis Phedias. Proteomic analysis of meningiomas reveals clinically-distinct molecular patterns.[J]. Neuro-oncology,2019.

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