timsTOF Pro质谱助力深度血液样本蛋白质组学研究
背景介绍
血液样本是重要的生物信息来源，血液中的蛋白质则是最关键的信息大分子，直接反映机体的病理、生理状态，大部分疾病相关的标志物都与血液中的蛋白相关。蛋白质组是指细胞或组织中由整个基因组表达的全部蛋白质。血浆蛋白质组一直是研究的热点，被国际人类蛋白质组组织(human proteome organization, hupo) 列为首批实施的重大国际合作项目，在2002年正式启动了人类血浆蛋白质组计划（plasma proteome project，ppp）。近年来，针对血液样本蛋白组学的研究发表文章数量逐年上升，在蛋白组学文章总发表文章数中占非常大的比例。
mol syst biol. 2017 sep 26;13(9):942.
但是，由于血液样本存在高丰度蛋白含量占比高、动态范围大，至少为10个数量级以及蛋白种类复杂等问题，导致血液蛋白质组的研究存在巨大的挑战。2020年12月，nature methods上发表了《parallel accumulation-serial fragmentation combined with data-independent acquisition》文章中提到的timstof pro 4d质谱技术通过分析分子量和离子淌度的相关性，搭配最新的dia数据采集模式，不仅覆盖了选择窗口中整个质荷比范围，还提高了识别入射离子的分辨率，从而鉴定到更多的蛋白质种类。timstof pro作为蛋白组学研究的理想高通量筛选工具，为血液蛋白质组学的研究提供了完美的解决方案。
技术原理
利用质谱仪开展的蛋白组学研究中，质谱的扫描速度会影响蛋白的鉴定深度。传统的3d分离技术包括保留时间（retention time）、质荷比（m/z）、离子强度（intensity）。timstof pro4d引入双tims/pasef (parallel accumulation - serial fragmentation平行累积串行碎裂)分离技术，增加了第四个维度—离子淌度（mobility），进而大幅度的提高了扫描速度和检测灵敏度，大幅提升蛋白鉴定的数量和覆盖率，使得蛋白质组学进入了4d蛋白质组学新时代。
timstof pro创新性地使用了双tims分离/富集装置，离子在第一个tims部分中进行累积，在第二个tims中根据淌度进行分离，经过分离后的离子继续用于ms/ms碎裂。往复进行此过程，当第二个tims进行分离时，第一个tims也同时在平行地累积离子，这样可以实现近乎100％的离子利用率。
产品介绍
4d super blood ddia
实验流程
内测结果
4d super blood ddia
技术特点
功能性生物磁珠对生物样本中低丰度蛋白进行富集，突破物种和蛋白种类的限制；
增加了第四个维度--离子淌度，引入tims/pasef分离技术，大幅度地提高了扫描速度和检测灵敏度，大幅提升蛋白鉴定的数量和覆盖率；
样本起始量要求低、数据可靠性高；
采用dia数据采集模式；
机器学习算法助力生物标志物研究
生物信息分析
多组学联合分析，系统生物学涵盖包括基因组、转录组、蛋白组、代谢组等多个层面，多个组学数据联合分析有助于更加深入理解生物过程和分子机制。
大队列分析，machine learning算法评估队列规模，集成machine learning算法对单组学及多组学进行训练和建模，并评估性能，以此来筛选诊断或预后的biomarker。
算法性能评估
研究思路
应用案例
发表杂志：nature medicine
影响因子：87.241
发表时间：2022.4
该研究通过dia-ms蛋白组学技术，对配对的肝脏-血浆进行蛋白质组分析以推断分子病理特征。结果显示，在血浆和肝活检组织中，代谢功能被下调，而与纤维化相关的信号传导和免疫反应被上调。通过机器学习建模筛选到的蛋白标志物panel比现有的临床方法能更准确地检测到显著纤维化和轻度炎症。这些生物标志物panel可准确预测未来肝脏相关事件和全因死亡率。此外，研究者利用一个独立的验证队列验证了诊断模型的性能，为基于质谱的常规肝脏疾病检测奠定了基础。
发表杂志：talanta
影响因子：6.556
发表时间：2022.2
本研究通过lc-ms/ms，对胰腺癌血清样本进行分析，以发现胰腺癌候选生物标志物。结果共检测到576个血清蛋白，其中41个蛋白发生了显著变化，可作为胰腺癌的潜在生物标志物。
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mol syst biol. 2017 sep 26;13(9):942.
但是，由于血液样本存在高丰度蛋白含量占比高、动态范围大，至少为10个数量级以及蛋白种类复杂等问题，导致血液蛋白质组的研究存在巨大的挑战。2020年12月，nature methods上发表了《parallel accumulation-serial fragmentation combined with data-independent acquisition》文章中提到的timstof pro 4d质谱技术通过分析分子量和离子淌度的相关性，搭配最新的dia数据采集模式，不仅覆盖了选择窗口中整个质荷比范围，还提高了识别入射离子的分辨率，从而鉴定到更多的蛋白质种类。timstof pro作为蛋白组学研究的理想高通量筛选工具，为血液蛋白质组学的研究提供了完美的解决方案。
技术原理
利用质谱仪开展的蛋白组学研究中，质谱的扫描速度会影响蛋白的鉴定深度。传统的3d分离技术包括保留时间（retention time）、质荷比（m/z）、离子强度（intensity）。timstof pro4d引入双tims/pasef (parallel accumulation - serial fragmentation平行累积串行碎裂)分离技术，增加了第四个维度—离子淌度（mobility），进而大幅度的提高了扫描速度和检测灵敏度，大幅提升蛋白鉴定的数量和覆盖率，使得蛋白质组学进入了4d蛋白质组学新时代。
timstof pro创新性地使用了双tims分离/富集装置，离子在第一个tims部分中进行累积，在第二个tims中根据淌度进行分离，经过分离后的离子继续用于ms/ms碎裂。往复进行此过程，当第二个tims进行分离时，第一个tims也同时在平行地累积离子，这样可以实现近乎100％的离子利用率。
产品介绍
4d super blood ddia
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内测结果
4d super blood ddia
技术特点
功能性生物磁珠对生物样本中低丰度蛋白进行富集，突破物种和蛋白种类的限制；
增加了第四个维度--离子淌度，引入tims/pasef分离技术，大幅度地提高了扫描速度和检测灵敏度，大幅提升蛋白鉴定的数量和覆盖率；
样本起始量要求低、数据可靠性高；
采用dia数据采集模式；
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生物信息分析
多组学联合分析，系统生物学涵盖包括基因组、转录组、蛋白组、代谢组等多个层面，多个组学数据联合分析有助于更加深入理解生物过程和分子机制。
大队列分析，machine learning算法评估队列规模，集成machine learning算法对单组学及多组学进行训练和建模，并评估性能，以此来筛选诊断或预后的biomarker。
算法性能评估
研究思路
应用案例
发表杂志：nature medicine
影响因子：87.241
发表时间：2022.4
该研究通过dia-ms蛋白组学技术，对配对的肝脏-血浆进行蛋白质组分析以推断分子病理特征。结果显示，在血浆和肝活检组织中，代谢功能被下调，而与纤维化相关的信号传导和免疫反应被上调。通过机器学习建模筛选到的蛋白标志物panel比现有的临床方法能更准确地检测到显著纤维化和轻度炎症。这些生物标志物panel可准确预测未来肝脏相关事件和全因死亡率。此外，研究者利用一个独立的验证队列验证了诊断模型的性能，为基于质谱的常规肝脏疾病检测奠定了基础。
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影响因子：6.556
发表时间：2022.2
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