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上新|全流程自動化!??频鞍捉M學樣本前處理解決方案

閱讀:468發(fā)布時間:2024-1-23

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隨著生物質譜技術迅速發(fā)展,質譜技術已經(jīng)逐漸成為了蛋白質組學分析的主流技術。質譜儀器具有高靈敏度、高分辨率等特點,樣本前處理的質量和可重復性顯著影響質譜儀的分離和鑒定能力。



蛋白質組學樣本前處理流程復雜、處理時間長(傳統(tǒng)蛋白質組前處理需過夜),人工操作易失誤,造成了樣品前處理不穩(wěn)定、重現(xiàn)性差等問題,急需一種操作簡便、高效、安全性能強、抗干擾能力強的自動化解決方案,保證結果的準確性和可靠性。




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??频鞍捉M學樣本前處理解決方案





??仆瞥鋈碌鞍捉M學樣本前處理工作站,配套??频鞍捉M學樣本前處理試劑盒,為蛋白組學樣本前處理提供全自動解決方案,高效地實現(xiàn)質譜蛋白樣本前處理自動化和標準化操作。


蛋白組學樣本前處理解決方案適用于血漿、血清、尿液、細胞、組織等類型樣本從蛋白到多肽混合物的質譜檢測前處理工作,試劑盒利用新型固相烷基化試劑SPA材料與蛋白的特異性共價反應,實現(xiàn)蛋白質的高效捕獲,通過清洗磁珠表面,快速去除干擾物質,并進行原位固相酶解,獲得蛋白酶解產(chǎn)物,儀器整合制冷模塊、磁吸附模塊、加熱振蕩模塊、抓扳手,進而實現(xiàn)蛋白質組提取、還原、烷基化、酶解等流程自動化操作,提高蛋白質樣品的處理效率和回收率。






蛋白組學樣本前處理工作站

蛋白組學樣本前處理工作站右側s.png

一款具備高通量、高回收率、安全性能強、抗干擾能力強,適用范圍廣等優(yōu)勢,適用大隊列樣本的高通量處理設備,可實現(xiàn)質譜蛋白樣本前處理的全自動化和標準化操作。


蛋白組學樣本前處理試劑盒

(新型固相烷基化試劑)

圖片.png

產(chǎn)品適用于處理各種來源的蛋白質組樣品,如細胞、血漿、細菌、腫瘤組織等,采用新型固相烷基化試劑,蛋白質可與其它小分子(如糖、鹽、表面活性劑、脂類等)實現(xiàn)快速分離,提高蛋白質的純度,顯著降低樣本復雜程度。同時,試劑表面親水性較好,可顯著提高蛋白質或酶解產(chǎn)物的回收率。




方案優(yōu)勢





96通量圖-高通量(1).png

96通道移液模塊

?高通量

96通道移液頭,一次可處理最多96個樣本,高效完成實驗流程中吸廢等步驟;

兼具8通道移液功能,可以實現(xiàn)試劑的精準分裝;

全流程4-5小時可完成96個蛋白樣本的前處理(具體時間根據(jù)具體實驗流程);


?自動化程度高

整合抓板手,用于對標準SBS板子的轉移;

整合蛋白前處理所需的試劑制冷模塊、磁吸附模塊、加熱振蕩模塊等功能模塊;

均一化操作,減少實驗過程中的誤差,提高準確性和穩(wěn)定性;


盤面設計.png

儀器盤面設計

?靈活性強

盤面包含18個SBS標準盤位,除功能模塊外,有15個盤位放置試劑和耗材;

開放式平臺,配有多樣化適配器,可適配多種不同品牌試劑耗材;

軟件界面人性化設計,拖拽式布局,操作簡單,每個步驟可獨立進行參數(shù)設置,實驗流程可進行存儲,按鍵式啟動運行;


儀器軟件設計.png

儀器軟件設計


?安全性

可配置避光外罩,搭配紫外消毒燈;

可根據(jù)實驗需求選配正、負壓HEPA過濾系統(tǒng),有效避免交叉污染;





測試數(shù)據(jù)




Part 1:批內(nèi)測試數(shù)據(jù)

材料:293T 細胞

實驗方法:手工操作3 組,儀器操作3 組

Q Exactive質譜結果如下:




表1:手工操作和儀器操作后蛋白數(shù)及零漏切率對比

蛋白表1.png

圖1 Venn diagram(藍色:手工;綠色:儀器)


試驗總結


·手工操作和儀器操作蛋白樣本預處理后可檢測到的蛋白數(shù)及零漏切率基本一致,達到預期要求;

·手工操作與儀器操作蛋白種類皮爾斯相關系數(shù)大于0.97,與預期一致;




Part 2樣本批間測試數(shù)據(jù)


圖2 96孔板檢測示意圖



如圖2所示共處理96個樣品,分三組進行實驗,隨機選取36個樣品進行Q Exactive質譜檢測,結果如下:



圖3.png

圖3 36個樣本檢測蛋白數(shù)(個)






圖4.png

圖4 36個樣本零漏切率(%)




圖5.png

圖5 隨機樣品日間比較


實驗總結


·36個隨機樣本檢測蛋白數(shù)3074±89個,零漏切率78.32±2.66%,樣本預處理的結果正常且穩(wěn)定;

·36個樣品的皮爾斯相關系數(shù)及日間隨機樣品皮爾斯相關系數(shù)均介于0.955-0.989之間,達到指標要求,具有較好的均一性。





應用領域



臨床診斷、用藥指導、病理機制研究、疾病標志物的發(fā)現(xiàn)、藥物機理研究









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