在蛋白質組學(xue)研究領域，基于液(ye)相色譜-質(zhi)譜(pu)聯用（LC-MS/MS）技術可在生物(wu)樣本中檢測和相(xiang)對(dui)定量上千個蛋白，目前已被廣泛應用。Label-free技術具有不(bu)受樣(yang)品標(biao)記數量限制，蛋白(bai)定量動態范圍廣，樣(yang)品起始量低等(deng)優點；是目前(qian)蛋白(bai)組研究領(ling)域廣受歡迎的(de)研究方法。
Label-free（DDA，Data Dependent Acquisition）技術對每個(ge)樣品(pin)分(fen)別進(jin)(jin)行(xing)蛋(dan)白(bai)提取、蛋(dan)白(bai)酶解(jie)、肽(tai)段(duan)分(fen)離和質譜(pu)檢(jian)測(ce)，利用二級圖譜(pu)進(jin)(jin)行(xing)蛋(dan)白(bai)鑒(jian)定，利用肽(tai)段(duan)峰(feng)面積信息進(jin)(jin)行(xing)蛋(dan)白(bai)定量。
華銀康高(gao)通量測序(xu)中心能提(ti)供Label-free DDA 和(he)Label-free DIA兩(liang)種檢測(ce)技術，助力科研人員對(dui)蛋白(bai)組(zu)定量的(de)研究(jiu)。
技術參數
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樣品量 |
細胞類（>2×106細胞，離心(xin)沉淀>20ul） |
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樣品要求(qiu) |
樣品無污染 |
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重復 |
建議至少設置3個生物重復 |
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數(shu)據量 |
1組分*1小(xiao)時梯度(du)（簡(jian)單(dan)樣(yang)品） |
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質譜儀 |
QExactive |
技術優(you)勢
(1)更符合樣本真實蛋(dan)白表達結果：更全(quan)面和(he)權威的(de)數據庫(ku)和(he)軟件，同一(yi)樣本能鑒定到(dao)更多的(de)蛋(dan)白質種類；
(2)更專業的生信團隊(dui)，具有多年的蛋白組(zu)學分析經驗，能提供各(ge)種(zhong)個性化的高(gao)級分析。
信息分析
生信分析總流程
標準信息分析
1）蛋白鑒定
2）蛋白功能注釋：GO、KEGG、COG、EggNOG注釋(shi)、亞細胞定位分(fen)析、轉(zhuan)錄因子分(fen)析、蛋白激(ji)酶分(fen)析
3）蛋白定量：樣品間(jian)蛋白強(qiang)度分布 、聚類、PCA分析(xi)、相關(guan)性和重復性分析(xi)
4）差異蛋白篩選
5) 差異蛋白功能注釋：GO、KEGG、COG、EggNOG注釋、亞細胞(bao)定位分析(xi)、轉(zhuan)錄因子分析(xi)、蛋白(bai)激酶分析(xi)
6）多比較組分析
7）其他高(gao)級分析
高級分析示例(li)圖
案例分析
蛋白質組學衍生的生物標志物組合提高了子宮內膜樣和高度漿液性卵巢癌分類的診斷精度
卵巢癌是一(yi)種難治性疾病，在美國女性中的發病率為(wei)1.27％，其5年存活率只有46％。上皮(pi)性(xing)(xing)卵巢癌(ai)是一種生物(wu)學上異(yi)(yi)(yi)質性(xing)(xing)疾病，根據其組(zu)織(zhi)特(te)異(yi)(yi)(yi)性(xing)(xing)細分為(wei)5種亞型(xing)(xing)(xing)，它(ta)們(men)按(an)照發病率遞減排序是：高度漿液(ye)（HGSC）、子(zi)宮內(nei)膜狀、透明細胞型(xing)(xing)(xing)（CCC）、低度漿液(ye)性(xing)(xing)和(he)(he)粘液(ye)性(xing)(xing)卵巢癌(ai)。這些亞型(xing)(xing)(xing)代(dai)表了(le)潛在(zai)的(de)分子(zi)改變和(he)(he)臨床癥狀的(de)差異(yi)(yi)(yi)，隨著(zhu)組(zu)織(zhi)特(te)異(yi)(yi)(yi)性(xing)(xing)治療理念的(de)發展，準(zhun)確的(de)分類將成為(wei)精確醫(yi)學治療的(de)前(qian)提。為(wei)了(le)揭示兩種最常見的(de)卵巢癌(ai)臨床亞型(xing)(xing)(xing)——HGSC和(he)(he)子(zi)宮內(nei)膜癌(ai)之間的(de)差異(yi)(yi)(yi)，研究者(zhe)通過lable-free方法比較(jiao)了(le)HGSC（10例）和(he)(he)子(zi)宮內(nei)膜癌(ai)（10例）的(de)蛋白(bai)(bai)組(zu)成。結(jie)果鑒定出8種在(zai)子(zi)宮內(nei)膜癌(ai)中特(te)異(yi)(yi)(yi)的(de)蛋白(bai)(bai)標志物(wu)，然后(hou)使(shi)用免疫組(zu)化（IHC），在(zai)361例樣本中驗證了(le)這8個(ge)蛋白(bai)(bai)的(de)分類效果。
子(zi)宮內膜癌和HGSC的(de)(de)(de)蛋(dan)(dan)白質(zhi)組之間(jian)差(cha)異(yi)表達(da)的(de)(de)(de)蛋(dan)(dan)白質(zhi)有(you)(you)500多種(zhong)（P<0.05），排(pai)名靠(kao)前的(de)(de)(de)106種(zhong)蛋(dan)(dan)白足以正確區(qu)分(fen)90％的(de)(de)(de)樣品。IHC驗證出(chu)KIAA1324是一種(zhong)新(xin)的(de)(de)(de)子(zi)(zi)宮(gong)內(nei)膜(mo)癌最有(you)(you)特異(yi)性的(de)(de)(de)生物標(biao)志物。與(yu)僅使用WT1加(jia)TP53的(de)(de)(de)診斷標(biao)準相比，本研究(jiu)發現的(de)(de)(de)8個蛋(dan)(dan)白標(biao)記物區(qu)分(fen)子(zi)(zi)宮(gong)內(nei)膜(mo)癌和(he)HGSC的(de)(de)(de)準確性更高，可以將(jiang)HGSC的(de)(de)(de)診斷率(lv)從90.7％提高到99.2％。子(zi)(zi)宮(gong)內(nei)膜(mo)癌特異(yi)性診斷標(biao)志物，如PLCB1，KIAA1324和(he)SCGB2A1也與(yu)子(zi)(zi)宮(gong)內(nei)膜(mo)癌的(de)(de)(de)良好(hao)預后顯著相關，表明該臨床亞型具有(you)(you)生物學(xue)異(yi)質(zhi)性。蛋(dan)(dan)白質(zhi)組學(xue)數據的(de)(de)(de)通(tong)路分(fen)析顯示子(zi)(zi)宮(gong)內(nei)膜(mo)癌和(he)HGSC在(zai)雌激素和(he)干擾素信號(hao)傳導方面的(de)(de)(de)差(cha)異(yi)。
圖(tu)1 子宮內膜癌和HGSC的蛋白組數(shu)據比(bi)較
圖2 選擇子(zi)宮內膜癌蛋白(bai)標志物做下(xia)游驗(yan)證(zheng)
Dieters-Castator, D. Z., et al. (2019). "Proteomics-Derived Biomarker Panel Improves Diagnostic Precision to Classify Endometrioid and High-grade Serous Ovarian Carcinoma." Clin Cancer Res 25(14): 4309-4319.
