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蛋白组学质谱鉴定全解析 젨白质的鉴定通常依据其独特的肽段序列。质谱技术在这一过程中发挥着关键作用。 通过将数据库中的理论质谱与实验质谱进行对比,可以鉴定出特定的肽段,进而确定蛋白质的身份。这是Bottom up proteomics中常见的分析流程。 串联质谱(MS/MS)是识别特定氨基酸序列的关键步骤。通过与蛋白数据库及软件的分析,最终可以得到蛋白质的定性和定量结果。 下一篇将介绍更多蛋白质组学的技术。
多发性骨髓瘤的蛋白组学全景分析 多发性骨髓瘤(MM)是一种骨髓浆细胞恶性肿瘤,尽管治疗有所进展,但仍然无法治愈。因此,迫切需要更好的风险分层和新的治疗方法。MM的蛋白质组之前未经过系统评估,除了遗传和转录组学研究外,它还具有揭示疾病生物学和改善预后的潜力。 作者进行了一项全面的多组学分析,包括138例原发性患者源性浆细胞恶性肿瘤的基于深度串联质量标签的定量全局(磷酸)蛋白质组学、RNA测序和纳米孔DNA测序。这些样本包括治疗初期MM、浆细胞白血病和意义不明的癌前单克隆免疫球蛋白病,以及健康对照。 与健康浆细胞相比,恶性浆细胞的(磷酸化)蛋白质组高度失调,并且由染色体改变和转录后调节来定义。已确定一种与侵袭性疾病相关的预后蛋白特征,该特征独立于MM的既定风险因素。结合功能遗传学和单细胞RNA测序,揭示了浆细胞恶性肿瘤中的一般和遗传亚型特异性失调蛋白和途径,包括(免疫)治疗的潜在靶点。 该研究证明了蛋白基因组学在癌症中的潜力,并为研究MM的蛋白调节和新的治疗方法提供了一个容易获得的资源。
线粒体与多组学分析:探索未知的疾病机制 在探索线粒体功能障碍的背后,科学家们发现了一种名为PYURF的蛋白质,它似乎在调节辅酶Q(CoQ)和线粒体复合物I(CI)的生物学过程中发挥着关键作用。슊🠥𝓐YURF被破坏时,许多患者会表现出CoQ或CI的缺失,尽管没有发现已知的CoQ和CI相关基因突变。通过分析不同细胞系中的CoQ水平,研究者发现,在缺失PYURF的细胞中,CoQ和复合物蛋白的下调最为显著。 代谢组学数据显示,PYURF敲除株中的二氢乳清酸水平提高,这表明PYURF可能通过某种方式桥接这些基本且相互关联的代谢过程。进一步的全蛋白组分析揭示了三种CoQ相关蛋白(C0Q3、C0Q5、C0Q7)和三种CI组装因子(AF3、AF5、AF8)的明显下降。 通过深入研究,研究者发现PYURF仅与AF5和COQ5两种蛋白互作,而这两种蛋白又与AF8及其他辅酶Q蛋白互作。PYURF结合AF5是通过稳定其结构来发挥作用。因此,研究者提议将PYURF重命名为NDUFAFQ,因为它通过相互连接的CI和CoQ通路结合并稳定SAM-MTS。銊𖠥襯个出生患有代谢性酸中毒的儿童进行全外显子测序后,研究者发现,患者PYURF第二个外显子中的一个移码突变是唯一可能的遗传因素。在HAP1细胞中过表达PYURF突变,发现其效果等同于PYURF敲除株,因此认为该PYURF突变很可能就是致病因子。 通过MITOMICS数据库分析,研究者能够解析未知功能的线粒体蛋白的作用。这一研究思路为探索线粒体疾病的潜在治疗靶点提供了新的方向。
「x-mol微资讯」【ACS Cent. Sci. 康奈尔大学林合宁教授团队 | 白喉酰胺缺失通过调节RRM1翻译增加哺乳动物细胞中的DNA复制压力】网页链接 作者开发了一种结合计算分析与定量蛋白组学的策略,成功识别了哺乳动物细胞中受白喉酰胺影响的蛋白候选物,并验证了特定蛋白受到白喉酰胺调节的机制。这为进一步研究白喉酰胺的生物功能及翻译过程中的-1移码提供了有力工具。此外,本研究揭示了白喉酰胺在哺乳动物细胞DNA复制压力中的作用,发现白喉酰胺缺失通过调节RRM1的翻译加剧了DNA复制压力,为解释白喉酰胺缺乏与癌症之间的关联提供了新的见解。
ChIP-Seq/ qPCR 检测验证要点: 1.实验设计:尽量进行实验组别设计和生物学重复检测,提高后续验证的阳性率。常规过表达单组(Ab IP vs IgG IP);动态互作组学(实验组vs对照组vs IgG组)。根据目的设计适当的生物学重复。如果后续以ChIP-Seq数据进行互作组标准分析,则需要3-4组生物学重复;如果后续以寻找关键互作DNA片段,进行深入的机制研究,则建议1-2次生物学重复。根据经验,单次重复假阳性率达90%。ChIP-Seq建议设置实验组别和生物学重复检测。 2.蛋白表达和细胞量:细胞用量要不少于1E8(金标准:320g离心细胞量100,保障项目用量)。本底低表达的蛋白,建议使用过表达组进行检测。蛋白表达可根据WB结果或初步根据数据库判定(Proteomics DB,Human Protein Atlas)。 3.抗体关键质控:抗体特异性与亲和效价要高,尽量采用标签抗体或经过CoIP效果验证的抗体。抗体质量参差不齐(WB能检测到预期条带不到1/2,能检测到良好结果的不到1/4)和存在非特异性结合(几乎所有的抗体都存在非特异结合,部分非特异结合条带远大于目的条带),ChIP-Seq需做WB和IP-WB质控。抗体可参考数据库(Validated Antibody DB)。 4.IP送样建议:细胞培养好后,收集前,先进行甲醛交联,再收样冻存。 5.与蛋白互作DNA片段的筛选和验证:数据分析以信号强度作为强阳筛选,以文献查阅,功能匹配,批量ChIP-qPCR验证,提高验证成功率。 ChIP-Seq检测和ChIP-qPCR验证优劣势: 优势:高通量获得目的蛋白的专属DNA互作库,获得与目的蛋白的互作的DNA机制分子。 劣势:ChIP-Seq的DNA库鱼龙混杂,包含与目的蛋白直接/间接的互作DNA,非特异结合,残留DNA。ChIP-Seq技术和分析门槛高;ChIP-qPCR验证成功率低,导致研发进展反复跌宕,时间和经费成本占用较大,严重影响士气。该项目的成功实施,比较依赖成熟和有分析经验的团队。 广州基云,在IP互作组检测和关键机制分子筛选验证领域,具有丰富的经验,助力互作机制研究。 如有相关科研问题,欢迎留言探讨。 #chip实验#⠂ ⠣科研#⠂ ⠣研究生#
14种组学快速了解,生物医学新领域! 在生物医学领域,组学的概念日益重要。以下是14种常见的组学类型,让我们一起来了解它们吧: ✅ 临床组学 定义:将组学技术应用于临床诊断、治疗和预后评估的科学。 研究对象:临床样本(如血液、组织)。 研究方法:组学测序、生物信息学分析。 研究内容:疾病诊断、治疗选择、预后评估。 应用实例:COVID-19的精准医疗。 ✅ 基因组学 定义:研究基因组的组成和功能的科学。 研究对象:基因组。 研究方法:基因测序、基因表达分析。 研究内容:基因变异、基因表达调控。 ✅ 转录组学 定义:研究基因转录过程的科学。 研究对象:转录组。 研究方法:RNA测序、实时荧光定量PCR。 研究内容:基因表达水平、转录调控。 ✅ 蛋白质组学 定义:研究蛋白质的组成和功能的科学。 研究对象:蛋白质组。 研究方法:蛋白质测序、蛋白质相互作用分析。 研究内容:蛋白质表达水平、蛋白质修饰。 ✅ 代谢组学 定义:研究代谢物的组成和功能的科学。 研究对象:代谢组。 研究方法:代谢物测序、代谢通路分析。 研究内容:代谢物表达水平、代谢调控。 ✅ 脂类组学 定义:研究脂类的组成和功能的科学。 研究对象:脂类。 研究方法:脂类测序、脂类相互作用分析。 研究内容:脂类表达水平、脂类修饰。 ✅ 糖组学 定义:研究糖类的组成和功能的科学。 研究对象:糖类。 研究方法:糖类测序、糖类相互作用分析。 研究内容:糖类表达水平、糖类修饰。 ✅ 免疫组学 定义:研究免疫系统的组成和功能的科学。 研究对象:免疫系统。 研究方法:免疫细胞测序、免疫反应分析。 研究内容:免疫细胞表达水平、免疫反应调控。 ✅ 表观基因组学 定义:研究表观遗传学的科学。 研究对象:表观遗传学。 研究方法:甲基化测序、组蛋白修饰分析。 研究内容:表观遗传变异、表观遗传调控。 ✅ RNA组学 定义:研究RNA的组成和功能的科学。 研究对象:RNA。 研究方法:RNA测序、RNA相互作用分析。 研究内容:RNA表达水平、RNA修饰。 ✅ 微生物组学 定义:研究微生物的组成和功能的科学。 研究对象:微生物。 研究方法:微生物测序、微生物相互作用分析。 研究内容:微生物表达水平、微生物调控。 ✅ 宏基因组学 定义:研究宏基因组的组成和功能的科学。 研究对象:宏基因组。 研究方法:宏基因组测序、宏基因组分析。 研究内容:宏基因组变异、宏基因组表达调控。 ✅ 药物组学 定义:研究药物与生物体的相互作用。 研究对象:药物与生物体的相互作用。 研究方法:药物代谢组学、药物作用机制分析。 研究内容:药物代谢水平、药物作用效果。 ✅ 环境组学 定义:研究环境因素对生物体组学特征的影响。 研究对象:环境污染物、环境因素。 研究方法:组学技术结合环境科学。 研究内容:环境因素与生物体健康关系。 通过这些组学的研究,我们可以更深入地了解生物体的复杂性和多样性,为疾病诊断和治疗提供新的思路和方法。
짔物信息学图表全解析 科研路漫漫,图表来助力!生物信息学中的各种图表,你了解多少?今天就来一一揭秘! 1️⃣ 姃数据世界的温度计,色彩深浅展差异。基因表达、样本对比,一目了然! 2️⃣ 韦恩图:集合比较神器,基因组学、蛋白组学研究好帮手。交集、差异,清晰可见! 3️⃣ pSet图:展示组间特有与共有关系,基因组学、转录组学研究利器。 4️⃣ 火山图:差异表达基因的快速识别者,转录组研究好帮手。 5️⃣ KEGG气泡图:生物学通路的气泡浴,显著性与基因数量一目了然。 6️⃣ PCA图:主成分分析,降维高手。数据特点,轻松把握! 7️⃣ Circos圈图:数据圆舞曲,基因组学与生物学数据展示利器。 8️⃣ 𘥼楛数据关系的吉他,弧线展示关系强度。 9️⃣ 𘧮🥛数据分布快照,中位数、极值、离群值一清二楚。 𖥰提琴图:结合箱线图与核密度图,数据整体分布与概率密度全掌握。 1️⃣1️⃣ ROC曲线:二分类问题分类效果评估者,真阳性率与假阳性率比较。 1️⃣2️⃣ ⏳生存曲线:时间机器,展示研究群体生存率变化。
线粒体研究新思路:多组学分析的突破 线粒体研究一直是生物学领域的热点,尤其在自然基金的申报中,线粒体方向的项目数量一直名列前茅。2022年,医学部中标的线粒体项目多达491项,位列第三。尽管如此,线粒体领域仍有许多未知,例如数百个线粒体蛋白的功能尚未明确,许多人类线粒体疾病的致病突变也未找到相关基因或蛋白。 多组学分析,包括蛋白组、代谢组等,是发现基因和药物功能的重要工具,也是解析线粒体蛋白功能和鉴定线粒体蛋白互作的关键方法。将多组学分析技术应用于线粒体蛋白研究,有助于明确人类线粒体疾病的致病突变基因,推动新的研究思路和内容的发现。 今天分享一篇文章,介绍了一种基于质谱的多组学技术分析方法。该方法通过改进高通量定量质谱,应用于酿酒酵母中线粒体未知蛋白(MXP)的功能研究。具体来说,研究者使用CRISPR-Cas9系统敲除了核染色体中的线粒体蛋白编码基因,构建了203个敲除的HAP1细胞系,其中包括50个编码MXP以及66个编码功能被部分揭示的哨兵蛋白,后者大多与人类疾病有关。 接下来,研究者对这些敲除细胞系进行了蛋白组、脂质组和代谢组学的检测,鉴定出8433种蛋白、3563种脂质和218种代谢物。利用这些数据,研究者建立了一个在线交互式MITOMICS资源,配备了直观的分析工具,用于探索所检测到的分子与线粒体蛋白功能间的关联。 研究思路分析: 首先,研究者聚焦于与众多疾病都有联系的线粒体,发现虽然线粒体与许多疾病的发生、发展息息相关,但数百种线粒体蛋白缺乏明确的功能,大约40%线粒体疾病的潜在遗传基础仍未解决。因此,研究者决定对线粒体蛋白质进行大规模的组学分析。 在一切都是未知的情况下,如何发现思路呢?无疑是对相关物质进行组学分析,发现联系点后再逐步探索。于是,研究者大批量地进行组学分析,并构建了一个资源库来进行后续研究分析。 通过这种方法,研究者不仅能够更好地理解线粒体的功能,还能为人类线粒体疾病的致病突变研究提供新的思路和方向。
哈佛生物信息学课:跨学科融合 𑠧物信息学是一个迅速发展的领域,吸引了科学家和公众的广泛关注。它结合了生物学、计算机科学、信息技术、数学和统计学等多个学科的理论,用于分析和解读生物数据。 哈佛大学的《计算机生物与生物信息学》课程由经验丰富的资深教授David K. Gifford和Pardis Sabeti共同教授。这门课程将帮助你全面掌握计算生物学的基础知识,包括关键的序列比对、蛋白质结构预测以及基因表达数据分析等技术。这些技术和方法对于深入理解和有效应用生物信息学至关重要。 《Advances in Bioinformatics》这本书涵盖了从基础到高级的多个生物信息学主题,包括数据挖掘和分析、计算进化生物学、蛋白质分析、计算疫苗和药物设计等。此外,还涉及计算基因组学、代谢组学、DNA测序和NGS、microRNA、基因到基因组分析、生物计算、神经网络分析、人工智能、大数据分析和软计算等许多相关主题。
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