文獻背景
近年來基于質(zhì)譜（MS）的蛋白質(zhì)組學技術(shù) [ 如激光捕獲顯微切割（LCM）、基質(zhì)輔助激光解吸/電離質(zhì)譜成像（MALDI-MSI）、微支架輔助空間蛋白質(zhì)組學（MASP）等 ] 在單細胞及空間分辨率解析藥物擾動、組織微區(qū)室蛋白質(zhì)組等方面展現(xiàn)潛力，但面臨低豐度蛋白檢測難、需大量質(zhì)譜測量、分辨率低等挑戰(zhàn)；基于解離的單細胞技術(shù)和空間基因組學、轉(zhuǎn)錄組學技術(shù)在揭示組織結(jié)構(gòu)或細胞狀態(tài)上存在局限，且僅依賴核酸測量無法反映蛋白質(zhì)調(diào)控及翻譯后修飾等關鍵生物過程；多重檢測等基于免疫測定的技術(shù)受限于抗體制備成本、檢測抗原數(shù)量及檢測偏倚問題，因此，開發(fā)高覆蓋度、無偏倚的空間蛋白質(zhì)組學分析技術(shù)成為當前迫切需求。
基本信息
題目：High-resolution spatially resolved proteomics of complex tissues based on microfluidics and transfer learning
期刊：Cell
影響因子：45.5
文章DOI: 10.1016/j.cell.2024.12.023
通訊作者：趙方慶 冀培豐
作者單位：中國科學院動物研究所
索萊寶合作產(chǎn)品 | |
產(chǎn)品貨號 | 產(chǎn)品名稱 |
K002098P | ActivAbTMAnti-PDIA3 Polyclonal Antibody |
K002913P | ActivAbTMAnti-DCN Polyclonal Antibody |
K002095P | ActivAbTMAnti-MYH11 Polyclonal Antibody |
G1120 | 蘇木素伊紅(HE)染色試劑盒 |
摘要
盡管近年來基于成像和抗體的方法取得了進展，但在空間蛋白質(zhì)組學中，實現(xiàn)整個組織的高分辨率深度蛋白質(zhì)映射仍然是一個重大挑戰(zhàn)。目前高分辨率空間質(zhì)譜蛋白質(zhì)組學平臺（PLATO）已經(jīng)實現(xiàn)對全組織切片中的數(shù)千種蛋白質(zhì)進行高分辨率映射。通過對小鼠小腦的空間蛋白質(zhì)組分析，驗證了PLATO框架的有效性，單次運行中鑒定出2564個蛋白質(zhì)組。將PLATO應用于大鼠絨毛和人類乳腺癌樣本時，該平臺不僅實現(xiàn)了25微米的空間分辨率，還揭示了與疾病狀態(tài)相關的蛋白質(zhì)組動態(tài)變化。進一步揭示了空間上不同的腫瘤亞型，識別了關鍵失調(diào)蛋白質(zhì)，并為腫瘤微環(huán)境的復雜性提供了新視角。
研究內(nèi)容及結(jié)果
1.芯片上蛋白質(zhì)組學制備和交叉污染評估
與使用4-己基苯基氮磺酸鹽和正十二烷基-β-D-麥芽糖苷的表面活性劑輔助裂解管道法相比，直接裂解管道法鑒定的蛋白質(zhì)組數(shù)量增加了2倍（圖1C）。并且改善可能源于消化前胰蛋白酶對微通道的吸附，減少了非特異性蛋白質(zhì)吸附。芯片內(nèi)蛋白質(zhì)組學制備流程能夠高效實現(xiàn)蛋白質(zhì)提取，同時將交叉污染降低。直接裂解技術(shù)可在芯片平臺上實現(xiàn)高效且無偏倚的組織原位消化，為后續(xù)蛋白質(zhì)組分析提供了可靠的前處理基礎（圖1D）。
結(jié)論
該研究提出了一種名為PLATO（Parallel-flow Projection and Transfer Learning Across Omics data）的空間蛋白質(zhì)組學技術(shù)框架，相較于現(xiàn)有的LCM-MS聯(lián)用技術(shù)（如nanoPOTS、DVP和MASP等方法），PLATO通過創(chuàng)新的微流控并行采樣結(jié)合遷移學習算法（Flow2Spatial），成功克服了傳統(tǒng)方法在組織覆蓋范圍、通量和分辨率等方面的關鍵限制。該技術(shù)僅需約60次LC-MS/MS檢測即可從小鼠小腦組織中鑒定約3000種蛋白質(zhì)，實現(xiàn)了25 μm的高空間分辨率和全組織層面的蛋白質(zhì)組測繪，同時顯著降低了實驗復雜度與成本。
盡管PLATO在空間蛋白質(zhì)組成像領域取得了重要突破，但仍存在若干需要改進的方向：首先，當前25 μm的分辨率尚未達到單細胞水平，可通過開發(fā)更精密的微流控通道（如10 μm）或整合空間轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)進行算法優(yōu)化；其次，需要更快速可靠的質(zhì)譜檢測系統(tǒng)以提升臨床適用性；最后，現(xiàn)有技術(shù)尚未涵蓋蛋白質(zhì)翻譯后修飾（PTMs）的分析，未來可通過在微流控工作流程中引入親和捕獲等富集步驟加以擴展。
總體而言，PLATO技術(shù)通過將微流控高通量采樣與人工智能算法相結(jié)合，為理解生物組織中蛋白質(zhì)的空間調(diào)控機制提供了強有力的工具，其簡便的操作流程和優(yōu)異的性能指標使其在基礎研究和臨床轉(zhuǎn)化中都具有廣闊的應用前景。
索萊寶產(chǎn)品亮點
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G1121 | 改良蘇木素伊紅(HE) 染色試劑盒 |
G1140 | Cole蘇木素染色液 (常規(guī)染色) |
G1100 | 伊紅染色液 (HE染色) |
G1862 | HE分化液 |
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