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【新品发布】4D系列点亮组学新时代

2021-03-05
中科新生命
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随着技术飞速发展,蛋白质组越来越广泛的应用于生物医学等机制研究、重大疾病的临床诊断中,具有巨大前景。然而,蛋白质组学分析却仍面临诸多挑战:1)样本用量大:样本珍贵量少,不够用? 2)鉴定深度不够:难以挖掘更多生信分析的关键信息?3)检测通量不够:周期过长,耽误项目进度?4)修饰位点准确定位不高:功能验证不放心?

【中科新生命】现推出4D系列新产品,实现微量、深度、通量等全面性能突破!包括4D-蛋白组、4D-修饰组、4D-DIA不同产品,满足了疾病机制挖掘、临床大队列样本分析等多种研究需求。

什么是4D?

4D组学是基于新一代timsTOF pro质谱平台,基于捕集离子淌度(TIMS)分离与同步累积连续碎裂(PASEF)扫描方式,进行差异蛋白质定性定量分析。该技术核心是在3D分离(保留时间、质荷比、离子强度)基础上,增加第四个维度——离子淌度(mobility)分离,降低样本复杂度,提升检测灵敏度,实现多方面检测性能的全面提升。

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4D-label free蛋白质组、修饰组学——助力基础研究实现更少样本用量、更高覆盖深度

特色一:更微量——适合稀有、微量样本、修饰组学分析    

“样本量还能更少吗?”是很多组学实验的诉求。蛋白组分析中,石蜡及穿刺组织等珍贵样本、外泌体等微量样本往往难以获得;而修饰组中,修饰蛋白含量低且动态范围广,需经修饰富集操作才能保证鉴定水平,却大大提高样本量,是蛋白组10倍甚至更多。

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4D-label free实现了微量样本分析突破,利用双TIMS(捕集离子淌度)技术, 使得肽段离子在第一个TIMS中累积,平行在第二个TIMS分离释放用于碎裂分析,大大提升离子利用率近100%,提到检测灵敏度、降低样本用量。对于上机分析,仅ng级肽段量即能实现分析:蛋白组初始送样量可低至原1/5,修饰组可低至原1/3,为稀有、微量样本蛋白组、修饰组学分析带来了巨大便利。

特色二:高深度——鉴定深度平均提升超20-100%

“信号通路覆盖更完整”是机制研究、药物作用机理深入挖掘的前提,越详尽、越全面的蛋白及修饰蛋白能被检测到,越能够完整描述关键上下游信号分析在通路中的关联,因此更高的鉴定数量一直是被看重的需求。

4D-label free在鉴定深度有极大优越性。其增加的离子淌度分离维度,降低样本复杂度,提升检测灵敏度,带来鉴定数量提升。经测试显示,相对于普通label free,4D在蛋白组中鉴定数量平均提升20%,293T细胞检测中单针能获得超6000蛋白鉴定数量。在修饰组中,不同类型修饰位点鉴定深度平均提升更多,超30%-100%,为实现更高信号通路覆盖的基础研究带来了解决方案。

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特色三:更精准——提高相近修饰位点的定位精确性

修饰组中,修饰位点准确定位是确保后续验证有效性的前提。相近修饰位点的肽段会产生同分异构多肽(即多肽氨基酸序列相同,但发生修饰的氨基酸位置不同),在色谱上出现共洗脱,而传统平台上无法有效分离,故增加了修饰位点的错误定位概率,降低可靠性。

4D-label free修饰组,利用了离子淌度分离,能根据分子的形状、截面积属性、修饰同分异构多肽有效区分。如下图A,两条同分异构的乙酰化修饰肽段在离子淌度上得到良好分离,并分别获得干净二级谱图(图B),其中上方图对应乙酰化肽段为FKDIFQEITDK(42.02)K;下方图对应乙酰化肽段为FK(42.02)DIFQEITDKK,从而实现了对乙酰化位点的准确定位,提高位点定位可靠度,为后续位点验证及功能实验提供更可靠基础。

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4D-DIA蛋白质组学——助力临床大样本研究步入高通量、高质量快车道时代

特色一:快速交付——检测周期压缩超50%

“多久拿到结果?”是诸多大样本检测研究者最关心的,以往分析中,常规质谱检测时长2h, 仪器不休不眠一天也仅能分析12例样本,加上仪器维护,如若上百样本检测完毕,最快也要近一月。

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4D-DIA蛋白质组学,采用Evosep One高通量色谱结合dia-PASEF方案,带来双性能提速。Evosep One色谱大幅简化蛋白组学前处理,同时具备创新型高低压管路设计,降低交叉残留污染。其最短梯度可至4.8分钟,达到色谱极限速度。进一步配合dia-PASEF扫描模式,最高扫描速度达100HZ,每天可分析达几十个样本,一周即可完成超500例样本下机,大大压缩检测时长,大幅度提升检测速度,使得检测周期压缩超50%,为项目交付提速。

特色二:稳定保证——保证大样本数据质量的行业领先水准

“检测提速是否影响数据质量?”恐怕是另一个担忧。由于质谱本身的高精密度,需高频维护,加之样本制备流程复杂,故大样本分析更容易出现重复性、稳定性不佳的问题,极大影响了统计准确性及临床转化的可能性。

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4D-DIA蛋白质组学,来自国际蛋白质组学领军人物Matthias Mann博士开发方法,他早将这个情况考虑其中,并进行了严格测试。对Hela细胞连续进行2000次压力测试,分析高通量下的稳定性水平,发现TIC图保持了极大稳定性和相似性。此外,在标准品测试中,通过一天200次重复测试,发现UPS标准品具有超高重复性的检出率,表明该产品在提升项目交付速度同时,仍能确保大样本数据稳定与可靠,同时结合中科新生命在DIA分析方面的多维质控,保证大样本数据质量在行业领先水准。

特色三:数据深度挖掘——结合临床表征,提供多元大队列定制化方案

“如何深度分析数据信息?”也是临床大队列分析后续考虑的问题。一方面,如何将大样本临床表征数据与组学结果的有效结合,另一方面根据研究目的,如何找到有效标志物panel、挖掘到关键机制,是最终形成完整研究成果的必经之路。

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根据老师不同研究目的,我们已开发多种分析方案,将临床表征与组学研究有效结合,进行后续数据分析挖掘。对于标志物筛选,可通过集成机器学习、LASSO多组标志物筛选,最终找到有效可靠标志物panel,实现一站式分析筛选。对于分子分型,可通过无监督聚类分析结合不同时期临床表型合理分型,并对不同亚型生存率进行分析。对于疾病机制挖掘,可通过WGCNA深入挖掘关键功能模块,结合差异表达分析,有效筛选在药物靶点。