别抛弃！仓库中的FFPE样本竟能发Nature？！

什么？蛋白质组学只喜欢“小鲜肉”或者冰冻的“小鲜肉”，不喜欢加了很多防腐剂的“老腊肉”？那我存了大量珍贵的FFPE样本只能压箱底了？？

不用担心，

这些样本华大帮您用起来！

FFPE样本DIA蛋白定量重磅推出，只需1片FFPE即可获得更多蛋白鉴定数、更稳定的定量结果，让您轻松搞科研、发paper！

FFPE样本蛋白定量数据测评

FFPE（福尔马林固定石蜡包埋）样本具有数量大、临床信息丰富等特点，是研究包括肿瘤等各种疾病的宝贵资源。基于FFPE样本开展差异蛋白质组学研究，可以充分利用罕见疾病或肿瘤等样本，研究疾病发病机制，发现与疾病诊断、分型、预后与治疗密切相关的生物标志物。2019年就有两篇利用FFPE样本进行蛋白质组学研究的文章分别发表在Nature、Cell杂志^[1,2]，可见仓库中的FFPE样本大有可为啊，得好好利用！

然而FFPE样本存在共价蛋白交联、低蛋白溶解率以及比较低的肽段回收率等问题，使蛋白质大规模检测面临艰巨挑战。因此，华大基因建立了一套针对FFPE样本的蛋白提取方法，同时采用DIA技术路线进行全景式的数据采集，无遗漏地获得样本中所有离子的全部碎片信息，最大程度鉴定样本中的低丰度蛋白。

最新实验测试数据显示，选用1片50mm²组织*10 μm厚的小鼠肾脏FFPE样本，在DIA模式下可以鉴定到近4000个蛋白！

不仅如此，蛋白含量远低于传统FFPE样本的组织经实验测试也有不俗的表现。利用LCM（激光捕获显微切割）可在样本中分离出特定的组织，对肿瘤组织空间异质性研究意义重大。该类样本尺寸小、蛋白含量更低。我们对LCM获得的10³-10⁴个人肾脏细胞进行了DIA检测，蛋白鉴定数达2800+。

DIA蛋白定量硬实力！

FFPE样本蛋白定量依托于DIA（Data Independent Acquisition，数据非依赖性采集模式）蛋白定量技术。DIA能够扫描区间内所有的肽段母离子，通过二级离子信号的峰面积进行定量，可在复杂样本中鉴定丰度极低的蛋白分子，真正做到全景式、高通量、高精度的定量比较。

与传统DDA（Data Dependent Acquisition，数据依赖性采集模式）蛋白定量技术相比，DIA具备鉴定数高、重复性好、定量准确性高、周期短、费用低等优势^[3]。因此，DIA更加适合大规模临床蛋白质组的研究，相关研究成果接连发表^[4-7]。

作为国内DIA蛋白定量技术商用的首推者，华大基因在该技术上处于全球领先地位，曾参与蛋白质组学领域大咖、苏黎世联邦理工学院（ETH Zurich）Ruedi Aebersold教授牵头的全球11家实验室标准评测，并共同发表Nature Communications 文章^[8]，蛋白鉴定数目高、定量准确、重复性好（图1、2中的10号结果）。

图1 蛋白鉴定结果

图2 蛋白定量结果

现在，DIA蛋白定量技术不仅可用于新鲜组织样本，仓库里的FFPE样本也能轻松搞定！只需1片FFPE即可获得更多蛋白鉴定数、更稳定的定量结果。用好FFPE样本，CNNS文章轻松发！还等什么，赶紧联系当地销售下单吧~

参考文献：

[1] Eckert MA, Coscia F, Chryplewicz A, et al. Proteomics reveals NNMT as a master metabolic regulator of cancer-associated fibroblasts. Nature. 2019;569(7758):723-728.

[2] Harel M, Ortenberg R, Varanasi SK, et al. Proteomics of Melanoma Response to Immunotherapy Reveals Mitochondrial Dependence. Cell. 2019;179(1):236-250.e18.

[3] Ludwig C, Gillet L, Rosenberger G, Amon S, Collins BC, Aebersold R. Data-independent acquisition-based SWATH-MS for quantitative proteomics: a tutorial. Mol Syst Biol. 2018;14(8):e8126.

[4] Bader JM, Geyer PE, Müller JB, et al. Proteome profiling in cerebrospinal fluid reveals novel biomarkers of Alzheimer's disease. Mol Syst Biol. 2020;16(6):e9356.

[5] Coscia F, Doll S, Bech JM, et al. A streamlined mass spectrometry-based proteomics workflow for large-scale FFPE tissue analysis. J Pathol. 2020;251(1):100-112.

[6] Ku X, Sun Q, Zhu L, et al. Deciphering tissue-based proteome signatures revealed novel subtyping and prognostic markers for thymic epithelial tumors. Mol Oncol. 2020;14(4):721-741.

[7] Xu M, Deng J, Xu K, et al. In-depth serum proteomics reveals biomarkers of psoriasis severity and response to traditional Chinese medicine. Theranostics. 2019;9(9):2475-2488.

[8] Collins BC, Hunter CL, Liu Y, et al. Multi-laboratory assessment of reproducibility, qualitative and quantitative performance of SWATH-mass spectrometry. Nat Commun. 2017;8(1):291.

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