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翻译后修饰组—修饰蛋白定量分析

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DIA磷酸化蛋白质组学

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采用IMAC富集策略提升S, T, Y磷酸化修饰肽段数量的同时,基于数据非依赖采集(Data-Independent Acquisition,DIA)技术,无偏向性采集质谱扫描范围内所有信号,解决磷酸化修饰的定性定量难题,实现低丰度修饰信息采集向“全息扫描”飞跃。

实验流程


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应用方向

▶ 临床大队列样本分析,如肿瘤、心血管等重大疾病精准分型;

▶ 作物群体性状等大规模样本研究,如育种品系、胁迫干预等;

▶ 临床生物标志物发现:DIA接近MRM的定量能力,实现标志物筛选与初步验证过程合二为一;

▶ 生物样本信息库构建:DIA可实现生物信息的完整保存,为后续回溯分析提供保障;

▶ 药物应答、基因敲除/过表达的蛋白表达谱分析;

▶ 植物、微生物生长发育与胁迫逆境生理研究;

▶ 细胞自噬、细胞周期、衰老等信号通路;

▶ 疾病生物标志物与药物作用靶点高通量分析;

▶ 神经及退行性疾病、肿瘤发病机制等机制研究;

▶ 蛋白作用机制与特殊功能蛋白质筛选。

数据分析

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技术优势

▶ 全扫描模式:数据非依赖性采集模式,大大减少高丰度干扰,全面采集高低丰度信号,数据覆盖度提高近40%;

▶ 超高重现性、稳定性:大样本鉴定重复率提升近40%,定量精密度提升近1倍;

▶ 超高定量准确度:定量能力接近金标准SRM/MRM靶向技术。


推荐组合产品:

(1)    临床大队列研究“黄金”联合:DIA蛋白质组+DIA磷酸化蛋白质组;

(2)    4D-DIA + 4D-DIA磷酸化蛋白质组;

(3)    标志物研究“一站式”解决方案:DIA蛋白质组+PRM


参考文献

1.

Oncogenic Mutations Rewire Signaling Pathways by Switching Protein Recruitment to Phosphotyrosine Sites. Cell. 2019.

络氨酸磷酸化-肺组织-通过酪氨酸磷酸化高通量组学揭示了EGFR突变体的致癌特性

2.

Multi-level proteomics reveals host-perturbation strategies of SARS-CoV-2 and SARS-CoV. bioRxiv. 2020.

DIA磷酸化蛋白组学-人细胞-通过检测病毒感染后细胞整体的蛋白质组、磷酸化蛋白质组、泛素化蛋白质组学以及转录组学,揭示了新冠病毒与SARS病毒对宿主产生扰动机制的异同点

3.

Integrated Omics of Metastatic Colorectal Cancer. Cancer Cell. 2020.

DIA磷酸化蛋白组学-肿瘤组织-通过蛋白质组和磷酸化蛋白组学,揭示原发性结直肠肿瘤与其肝转移之间存在显着的异质性,并通过激酶-底物相关性网络分析有效锁定潜在的治疗药物

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