news 2026/6/2 15:34:54

血清/血浆蛋白质组学

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张小明

前端开发工程师

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血清/血浆蛋白质组学

血浆与血清作为最主要的临床样本,是评估人类健康和疾病状态的理想生物标本,方便采集。血浆中的蛋白质来源于身体各个组织和脏器,并通过血液循环流经全身,可动态反应各种疾病问题。血浆蛋白质参与生命体的生长、修复、信号传导、运输和机体免疫等关键生命活动,会伴随疾病的发生、发展并呈现出差异化的表达水平调控。因此,深入研究血浆蛋白质组对疾病诊断和疗效监控具有重要的意义。

背景说明

血浆与血清作为最主要的临床样本,是评估人类健康和疾病状态的理想生物标本,方便采集。血浆中的蛋白质来源于身体各个组织和脏器,并通过血液循环流经全身,可动态反应各种疾病问题。血浆蛋白质参与生命体的生长、修复、信号传导、运输和机体免疫等关键生命活动,会伴随疾病的发生、发展并呈现出差异化的表达水平调控。因此,深入研究血浆蛋白质组对疾病诊断和疗效监控具有重要的意义。

血浆/血清蛋白质组作为寻找生物标志物(Biomaker)的新兴技术,具有更高的临床转化价值,与临床化学参数具有很强的相关性。血浆/血清均可用于蛋白质组学研究。但血浆与血清蛋白质组具有复杂性和独特性:(1)蛋白质种类超过2万种,其中前22种高丰度蛋白质比例高达99.5%,包括白蛋白、lgG、lgA、纤维蛋白原、转铁蛋白、触珠蛋白、抗胰蛋白酶等。而质谱对于蛋白肽段信号的检测倾向于高丰度,因此往往即使最高分辨率的质谱仪也无法检测到0.5%的蛋白;(2)蛋白质浓度动态范围(Concentration Dynamic Range)横跨12个数量级,从最高的白蛋白到丰度低于pg/mL的细胞因子,能同时检测如此宽动态范围的蛋白组对于找到生物标志物至关重要。

在目前的研究中,血浆中的低丰度蛋白(通常低于10ng/mL)往往是疾病特异性生物标志物,如果不在检测之前去除高丰度蛋白质,低丰度蛋白质在其信号压制下将很难被检测到,导致过去无法利用现有技术(如LC-MS)实现对血浆蛋白质组的无偏差、高深度分析。“看”不到更“多”更“深”的血浆蛋白,蛋白质分子标志物的筛选就无从谈起。因此为了提高对血浆蛋白组的质谱鉴定覆盖度,高丰度蛋白去除(Abundant Protein Depletion)是必要步骤。去除高丰度蛋白可分为低丰度蛋白富集(如利用纳米富集磁球)和高丰度蛋白去除(抗体试剂盒)两类,我司采用的是低丰度蛋白富集试剂盒,该试剂盒采用纳米颗粒特异性富集血液样本中低丰度蛋白,结合伯远生物引进的赛默飞全新一代Orbitrap™ Astral™ 高分辨质谱仪平台,达到更高检测灵敏度,更低检测浓度,让蛋白鉴定深度和通量实现质的飞跃,让高深度血浆蛋白质组成为鉴定蛋白质分子标志物的利器。

图 主流血浆/血清蛋白质组分析技术流程示意图。

服务流程

客户在线下单——订单/实验材料确认——纳米磁珠探针富集低丰度蛋白——高通量自动化前处理——顶配版Astral质谱仪分析——人工智能生信分析——结果交付

服务内容及说明

适用范围

  1. 疾病诊断和风险预测
  2. 治疗监测和预后评估
  3. 药物开发和再利用
  4. 个性化医疗
  5. 生物标志物发现
  6. 功能研究和疾病机制
  7. 临床和研究应用

产品优势

1、无需对血浆蛋白进行高丰度去除,从而保留血浆蛋白质组的全部信息价值;

2、全自动化进程,减少人为干预,数据稳定可靠。

3、可稳定、快速实现上万个样本级别的大队列(Cohort study)血浆样本的分析,驱动血浆蛋白质分子标志物的筛选、发现和应用。

实验周期

致电详询

客户下单及项目信息填写

在我司官网http://www.biorun.com/进行注册或登录,请客户按照页面提示填写项目名称、选择项目类型、填写个人信息及联系方式,提交项目所需要的具体信息,包括:

1、样品来源、含量、状态及其他基本信息;

2、尽可能丰富的相关资料、文献。

实验信息

实验过程中客户可以随时登入管理系统查看项目实时进展情况。实验结题时系统会通过短信自动通知客户,并发送实验报告查看网址。实验结题后,实验报告、检测结果可在线查看或打印,并永久保留。

实验交付内容

1、所有实验的原始数据(包括实验过程、实验试剂与设备等);

2、血浆蛋白质组学基础数据分析与差异数据分析(生物信息学分析);

3、生物信息学分析内容包括:

(1)多肽、蛋白质鉴定;

(2)鉴定结果特征分析:肽段程度分布、蛋白鉴定覆盖度、unique肽段数分布等。

案例展示

图 利用血浆蛋白质组学数据研究器官衰老,预测疾病和衰老效应(Oh et al., 2023)。

参考文献

Oh HS, Rutledge J, Nachun D, et al. Organ aging signatures in the plasma proteome track health and disease.Nature. 2023;624(7990):164-172.

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