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    TMT 16標記定量蛋白質組學技術

    TMT 16標記定量蛋白質組學技術

    • 所屬分類:定性/定量蛋白質組學
    • 瀏覽次數:
    • 發布日期:2021-01-04 13:54:25
    • 產品概述
    • 案例解析

    TMT串聯質譜標簽試劑Tandem Mass Tag reagents),是由Thermo Scientific公司研發生產的,專為通過串聯質譜(MS)對不同樣品中的蛋白質進行鑒定和定量而設計。一組標簽試劑里的所有標簽,均帶有相同的質量(例如:同質),化學結構則由一個胺反應性的NHS 酯基團,間隔臂(質量調整區)和質量報告基團(圖1)組成。該技術該技術采用最多16種同位素的標簽,通過特異性標記多肽的氨基基團,然后進行串聯質譜分析,可同時比較8中不同樣品中蛋白質的相對含量。


    技術原理

    TMT試劑是可與氨基(包括氨基酸N端及賴氨酸側鏈氨基)發生反應的標記同位素。在一級質譜圖中,不同TMT試劑標記不同樣本中的同一肽段有相同的質荷比,色譜行為一致,所以在一級質譜中,不同來源的相同肽段表現為一個峰;在二級質譜中,經過能量碰撞,TMT試劑發生碎裂,報告離子表現為不同質荷比不同的的信號峰,因此根據報告離子峰的高度及面積,可以得到同一肽段在不同樣本中的表達差異。


    技術優勢

    覆蓋深度高:經過分級鑒定,可檢測出低豐度蛋白,蛋白鑒定深度高;

    高通量:一次性檢測高達16個樣本

    穩定性好: 一組樣本同時被質譜檢測,幾乎不受儀器穩定性的干擾,系統誤差小,穩定性更好

    缺失值少:能用于后續生物的數據豐富。

    適用范圍廣:可以對任何類型的蛋白質進行標記,包括膜蛋白、核蛋白和胞外蛋白等;


    應用領域

    生物領域各個研究方面,如:

    農林領域:抗逆脅迫機制,生長發育機制,育種保護研究等;

    畜牧業:肉類及乳品質研究,致病機理研究等;

    基礎醫學、臨床診斷:生物標志物,疾病機理機制,疾病分型,個性化治療等;

    生物醫藥:藥物作用機理,藥效評價,藥物開發等;

    微生物領域:致病機理,耐藥機制,病原體-宿主相互作用研究等;

    海洋水產:漁業資源,海水養殖,漁業環境與水產品安全等;

    生物能源、環境科學領域:發酵過程優化,生物燃料生產,環境危定風險評估研究等;

    食品營養:食品儲藏及加工條件優化,食品組分及品質鑒定,功能性食品開發,食品安全監檢測等。


    TMT定量蛋白組學案例解析


    新冠肺炎患者血清代謝組學和蛋白組學研究

    Proteomic and Metabolomic Characterization of COVID-19 Patient Sera


    研究對象:新冠肺炎病人         期刊:Cell

    影響因子:38.637                  發表單位:西湖大學生命科學學院郭天南團隊



    研究背景

    新冠肺炎疫情已在全球范圍內迅速蔓延, 感染人數超過百萬。然而,我們只看到臨床癥狀和影像學特征,對疾病在微觀分子層面的信息知之甚少。我們至今仍不清楚新冠病毒感染對患者有什么影響,也不太清楚在臨床治療中,為什么有些輕癥患者會在短時間內迅速演變為重癥,因此對新冠肺炎臨床樣本的研究迫在眉睫。


    研究策略

    根據現行臨床診斷標準,血樣被分為健康組、普通流感組、新冠感染輕癥組、新冠感染重癥組。 對血清樣本中的蛋白和代謝物的相對濃度進行了全景式的測定。


    結果展示

    1、在用于疾病分類的蛋白質和代謝物中包含幾種已知的病毒感染生物標志物, 例如SAA2,SAA1和CRP,這些標志物已經用于監測COVID-19的嚴重性。研究團隊在蛋白質和代謝物水平上發現了更多具有特征性的分子,可用于建立嚴重病例的診斷模型。用于分型的蛋白中還包括表達水平異常高于其他蛋白的急性期蛋白,包括SERPINA3。本文數據的潛在益處是應用于廣泛病例檢測時,可能有利于判斷哪些COVID-19患者可能發展為嚴重病例。

    圖1蛋白組和代謝物特征物質匯總


    2、與健康組、普通流感組和輕癥組相比,新冠肺炎重癥患者的樣本中出現了93種特有的蛋白表達和204個特征性改變的代謝分子。其中50種蛋白, 與患者體內的巨噬細胞、補體系統、血小板脫顆粒有關。研究團隊還發現,在新冠病毒感染的重癥患者體內,有100多種氨基酸及100多種脂質均出現顯著減少。這可能是病毒迅速擴增導致的消耗,為臨床醫生監控病情和制定調整治療方案提供了一定的參考。

    COVID-19感染后根據組學數據推測的重癥患者體內的巨噬細胞、血小板、補體系統的作用通路圖。這些蛋白質和代謝物有望成為提前診斷重癥患者的生物標記物和治療的靶點。

    圖2關鍵蛋白和代謝物在COVID-19患者體內工作模式圖



    本文通過系統的蛋白質組學和代謝組學方法,研究了來自多個COVID-19患者組和對照組的血清樣品,通過一組血清蛋白和代謝產物的分析,能用于早期發現 COVID-19患者的發展為危重病例的潛在可能性。本文數據提供了由SARS-CoV-2感染引起的血液分子變化的全景視圖,這可能在對抗COVID-19大流行的持續斗爭中提供有用的診斷和治療線索。


    參考文獻

    Bo Shen, et al. (2020) Proteomic and Metabolomic Characterization of COVID-19 Patient Sera. Cell.

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