200个细胞做蛋白质组学?微量蛋白质组学它来了!
单细胞生物学是近年非常热门的话题了,世界上没有两片相同的树叶,对于多细胞的生物,细胞和细胞之间也存在很大的差异,这也就是为什么要开展单细胞组学了。
要夸下我们联川生物的10X单细胞线,实验解离、生信分析、还有单细胞的培训班真的是非常火,解离实验培训乃是行业的首创。作为联川生物的质谱线的小编,要加班加点的努力了,可能饭碗要保不住咯。
既然单细胞生物学这么重要,单细胞的蛋白质组什么时候可以开展?这不仅是各位科研工作者关心的,作为质谱线的小编也在一直关注着行业的动态,其实答案就在:2020年发表在顶级期刊的MCP(Mol Cell Proteomics)的综述:单细胞蛋白质组学进展与展望中。
文章从样品制备、到质谱仪、方法学都有突破和进展(后续质谱线的小编会详细介绍),其实单细胞的蛋白质组学从开始到成熟还是要有一段路要走的,但是并不意味着我们现在什么也做不了。这不它来了,200个细胞可以做蛋白质组学,离单细胞的蛋白质组学的日子越来越近了。
一、微量蛋白质组学应用场景和优势
Part1样品的细胞量少的阻碍我的SCI的发表
1) 我的实验流式分选就这么多细胞了(还不到一万个),我想看看有哪些蛋白表达。
2) 我的课题是原代细胞,样品非常珍贵,给不了你们蛋白质组学的最低量等等,基本上就是样品珍贵、样品分选少、反正细胞样品少少少 。
Part2 常规细胞样品准备起来轻松简单,再也不担心没时间看文献了
听说细胞样品少,就可以做微量蛋白质组学了,终于准备样品不仅节省时间也节省力气,又可以多看些文献构思我的SCI论文了。
Part3 文章新颖增色不少,只有你想不到没有我们做不到
1) 植物的原生质体(联川已经开启植物单细胞原生质体的制备时代)微量蛋白质组学。
2) 分选细胞的samrt-seq 和微量蛋白质组学的研究思路。
3) 结合分选细胞进行10X单细胞测序和微量蛋白质组学的文章设计等等。
优势基本就是:样本量低、成本可控(降低取样成本)、技术原理(芯片操作)避免污染、文章新颖配合当红的10X单细胞、smart-seq等等定会为文章的发表增色不少。(当然目前只接收细胞样品哦!)
二、微量蛋白质组学的技术原理简介
2018年Nature Communications在线发表“Nanodroplet processing platform for deep and quantitative proteome profiling of 10-100 mammalian cells”的研究论文,是由美国华盛顿州国家环境分子科学实验室的Ryan T. Kelly团队最新研究成果,基于质谱(MS)的蛋白质组学方法大部分需要包含至少数千个细胞的样本来提供深入的分析,课题采用了基于芯片的纳升级微量液滴蛋白处理系统nanoPOTS,该平台nanoPOTS (nanodroplet processing in one pot for trace samples) 可以基于小细胞群体进行蛋白质组学的分析,nanoPOTS可将处理量降低至200nL以下,减少表面损失,提高了样品的效率和回收率;与超灵敏的液相色谱质谱联用仪相结合时,nanoPOTS可以从10-140个细胞中鉴定到约1500-3000个蛋白。
接下来让我们看看该平台如何巧妙的进行样品的制备及分析性能测试:
nanoPOTS平台蛋白质组学的样品制备
1) NanoPOTS玻璃芯片是用光刻方式制作的亲水底座,周围环绕着疏水表面,作为多步蛋白质组学样品处理的纳米液滴反应容器(纳米井)。芯片玻璃垫片密封在镀膜的载玻片上,以在各个培养步骤中最大限度地减少纳米孔内容物的蒸发。
2) 通过芯片的纳升级微量液滴蛋白处理系统nanoPOTS,对细胞和组织沉积到每个腔室中。
3) 在腔室中完成样品的定量、蛋白的提取、烷基化和酶解等过程,最后保存冰箱中或转移至LC-MS进行后续分析。
nanoPOTS平台的灵敏性和蛋白质组覆盖度
1)利用NanoPOTS系统对HeLa细胞的敏感性和的蛋白质组覆盖率进行测试。
2) 作者分别对10-14 、37-45 和137-141个Hela细胞进行测试,蛋白质的肽段鉴定范围在7364-17836,蛋白质的鉴定范围在1517-3056个。
3)通过Maxquant的MBR的定性分析发现当最小到最大的上样量时,平均蛋白的识别率增加到3092、3215和3460,并且85%的蛋白是全部样品所共有的,进一步说明较少的样品中可以鉴定和定量到更多蛋白质。
文章还有很多精彩的地方这里就不一一和大家分享了,基于芯片的纳米液滴的半自动化蛋白质组处理系统,处理效率高,样本损失量小,对解释临床样本细胞群体的异质性及许多潜在的标志物提供了技术保障,微量蛋白质组学的应用未来可期。
好了,今天就到这里了,是不是有点不过瘾啊,别急后续小编会详细和大家分享微量蛋白质组学那些你不知道的事!
参考文献
1. Ryan T. Kelly et al.Single-cell Proteomics: Progress and Prospects. Mol Cell Proteomics (2020) 19(11) 1739–1748
2. Zhu Y, Piehowski PD, Zhao R, et al. Nanodroplet processing platform for deep and quantitative proteome profiling of 10-100 mammalian cells. Nat Commun. 2018 Feb 28;9(1):882.
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