自動(dòng)化助力蛋白質(zhì)組學(xué)樣本高質(zhì)量制備
蛋白質(zhì)組學(xué)研究是一項(xiàng)涵蓋蛋白質(zhì)表達(dá)、蛋白間相互作用、蛋白功能、蛋白結(jié)構(gòu)和翻譯后修飾的綜合科學(xué)研究。蛋白質(zhì)組學(xué)的研究具有重大的潛力,可以解開疾病復(fù)雜機(jī)制,尋找疾病早期診斷的分子標(biāo)志物和解決方案,促進(jìn)疾病研究發(fā)展。蛋白質(zhì)組學(xué)的研究在各個(gè)領(lǐng)域都具有廣泛的應(yīng)用,如臨床與健康學(xué)研究、食品技術(shù)、生物標(biāo)志物的發(fā)現(xiàn),以及藥物靶標(biāo)的鑒定。
蛋白質(zhì)組學(xué)實(shí)驗(yàn)流程復(fù)雜,有較高的操作和實(shí)驗(yàn)技能的要求。完整的實(shí)驗(yàn)步驟一般包括實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)、樣品前處理、LC-MS/MS分析、數(shù)據(jù)庫檢索、生物信息學(xué)分析等多重步驟。其中蛋白質(zhì)組樣品前處理是確保數(shù)據(jù)重現(xiàn)性、一致性的關(guān)鍵,對于穩(wěn)定的下游分析至關(guān)重要。質(zhì)譜檢測多肽質(zhì)荷比,鹽類以及其他離子化的物質(zhì)都可能對結(jié)果產(chǎn)生干擾。同時(shí),手工實(shí)驗(yàn)需要投入大量人工操作時(shí)間,壓縮了分析時(shí)間。此外,勞動(dòng)密集型步驟導(dǎo)致人為誤差比率增大,不同個(gè)人和實(shí)驗(yàn)室間的準(zhǔn)確性和重現(xiàn)性差異大,特別是在高通量條件下。自動(dòng)化樣本制備的方法可減少手動(dòng)操作時(shí)間,提高蛋白質(zhì)覆蓋率,幫助獲得高重現(xiàn)、高質(zhì)量的結(jié)果。
貝克曼庫爾特生命科學(xué)利用功能強(qiáng)大的自動(dòng)化設(shè)備和豐富的自動(dòng)化經(jīng)驗(yàn),開發(fā)了一套標(biāo)準(zhǔn)的自動(dòng)化實(shí)驗(yàn)流程包括變性、還原、烷基化、淬滅、稀釋、消化和脫鹽,應(yīng)用于LC-MS/MS分析全血,血漿,干血斑等樣品中產(chǎn)生的多種血漿蛋白,為不同類型樣本用于疾病診斷、生物標(biāo)志物發(fā)現(xiàn)和常規(guī)臨床分析提供可靠的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)依據(jù)。
圖1:蛋白質(zhì)組學(xué)樣本自動(dòng)化處理實(shí)驗(yàn)流程
Biomek i7 Hybrid自動(dòng)化樣品前處理系統(tǒng)
成功的蛋白質(zhì)組學(xué)分析實(shí)驗(yàn)始于精心設(shè)計(jì)的樣品前處理方法和自動(dòng)化解決方案,對于自動(dòng)化樣品前處理,Biomek i7 Hybrid自動(dòng)化樣品前處理系統(tǒng)為雙機(jī)械臂系統(tǒng),每個(gè)機(jī)械臂同時(shí)配備移液系統(tǒng)和抓板手,2個(gè)抓板手可同時(shí)運(yùn)行。擁有45個(gè)有效標(biāo)準(zhǔn)板位的臺(tái)面容量,臺(tái)面通過簡單配備溫控和震蕩功能模塊以及整合正壓固相萃取模塊,即可完成包括蛋白變性、還原、烷基化、蛋白酶解、脫鹽和肽段純化所有前處理流程。
圖2:系統(tǒng)示意圖
使用該系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化蛋白質(zhì)樣品前處理,可大大減少操作差異、樣品處理錯(cuò)誤,并節(jié)省人力。預(yù)先優(yōu)化驗(yàn)證的方案支持無人值守,每個(gè)人只需通過簡單的培訓(xùn)即可實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化操作。下圖為系統(tǒng)使用集成的正壓模塊進(jìn)行自動(dòng)化固相萃取,完成脫鹽流程。
應(yīng)用案例
本實(shí)驗(yàn)開發(fā)了一種更高效、穩(wěn)定、適用性強(qiáng)的標(biāo)準(zhǔn)蛋白質(zhì)組樣本制備流程,將樣品分為中等通量(20樣本/天)和高通量(57個(gè)樣品/天)通過自動(dòng)化的樣本處理流程產(chǎn)生高質(zhì)量的肽段,然后利用液相色譜和質(zhì)譜聯(lián)用平臺(tái)(LC-MS/MS)對肽段進(jìn)行分析,獲得3日內(nèi)、日間不同樣本的CV和不同數(shù)量的肽段。
圖4:Biomek 自動(dòng)化標(biāo)準(zhǔn)實(shí)驗(yàn)流程和桌面布局(附帶正壓模塊PPA照片)
結(jié)果展示
圖5:總蛋白組學(xué)工作流CV=工作站CV + LC-MS/MS CV
圖6:總蛋白組學(xué)工作流CV
自動(dòng)化樣品制備的日內(nèi)重現(xiàn)性CV:4%-20%,結(jié)果表明自動(dòng)化流程對高通量樣本處理的穩(wěn)定性滿足需求。
圖7:A)中通量樣品分析和肽段鑒定
B)高通量樣本分析和肽段鑒定
每個(gè)樣本做5次重復(fù),一共重復(fù)3日,并且利用LC-MS/MS平臺(tái)對中通量數(shù)據(jù)和高通量數(shù)據(jù)進(jìn)行了分析,對于中通量樣本的研究發(fā)現(xiàn)全血樣本可鑒定出最大數(shù)量為365的肽段,對于高通量樣本的研究發(fā)現(xiàn)干血斑可鑒定出最大數(shù)量為324的肽段。
總而言之:自動(dòng)化蛋白質(zhì)組樣本前處理系統(tǒng)對于不同類型的血液樣本(血漿,全血,血斑等),都可以獲得重現(xiàn)性高,質(zhì)量高的肽段,用于下游的定量和分析。
(備注:該自動(dòng)化平臺(tái)不僅可用于蛋白質(zhì)組學(xué)樣本研究,而且可進(jìn)一步擴(kuò)展適用于代謝組學(xué)和脂質(zhì)體的研究。)
優(yōu)勢總結(jié)
綜上,小貝為您總結(jié)了自動(dòng)化蛋白質(zhì)組樣本前處理的優(yōu)勢:
參考文獻(xiàn)
1. Wright, I. & Van Eyk, J. E. A Roadmap to Successful Clinical Proteomics. Clinical Chemistry 63,245–247 (2017).
2. Malsagova, K. et al. Dried Blood Spot in Laboratory: Directions and Prospects. Diagnostics(Basel, Switzerland) 10, (2020).
3. Fu Q, Kowalski MP, Mastali M, et al. Highly Reproducible Automated Proteomics Sample Preparation Workflow for Quantitative Mass Spectrometry. Journal of Proteome Research. 2018;17(1):420-428.doi:10.1021/acs.jproteome.7b00623.
4. Mc Ardle A, Binek A, Moradian A, Chazarin Orgel B, Rivas A. et al. Standardized Workflow for Precise Mid- and High-Throughput Proteomics of Blood Biofluids. Clinical Chemistry. 2021 Oct 23: hvab202. doi: 10.1093/clinchem/hvab202. Epub ahead of print.
5. Casey W Coutelin Johnson et al. Fully Automated Peptide Desalting for Liquid Chromatography–Tandem Mass Spectrometry Analysis Using Beckman Coulter Biomek i7 Hybrid Workstation.Beckman Coulter Life Sciences.
相關(guān)產(chǎn)品
免責(zé)聲明
- 凡本網(wǎng)注明“來源:化工儀器網(wǎng)”的所有作品,均為浙江興旺寶明通網(wǎng)絡(luò)有限公司-化工儀器網(wǎng)合法擁有版權(quán)或有權(quán)使用的作品,未經(jīng)本網(wǎng)授權(quán)不得轉(zhuǎn)載、摘編或利用其它方式使用上述作品。已經(jīng)本網(wǎng)授權(quán)使用作品的,應(yīng)在授權(quán)范圍內(nèi)使用,并注明“來源:化工儀器網(wǎng)”。違反上述聲明者,本網(wǎng)將追究其相關(guān)法律責(zé)任。
- 本網(wǎng)轉(zhuǎn)載并注明自其他來源(非化工儀器網(wǎng))的作品,目的在于傳遞更多信息,并不代表本網(wǎng)贊同其觀點(diǎn)和對其真實(shí)性負(fù)責(zé),不承擔(dān)此類作品侵權(quán)行為的直接責(zé)任及連帶責(zé)任。其他媒體、網(wǎng)站或個(gè)人從本網(wǎng)轉(zhuǎn)載時(shí),必須保留本網(wǎng)注明的作品第一來源,并自負(fù)版權(quán)等法律責(zé)任。
- 如涉及作品內(nèi)容、版權(quán)等問題,請?jiān)谧髌钒l(fā)表之日起一周內(nèi)與本網(wǎng)聯(lián)系,否則視為放棄相關(guān)權(quán)利。