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Nature:西湖大學(xué)郭天南綜述基于質(zhì)譜的蛋白組學(xué)——從單細胞到臨床應用

來(lái)源:生物世界
  2025-03-03
2025年,西湖大學(xué)郭天南等人在Nature發(fā)表綜述,介紹基于質(zhì)譜的蛋白質(zhì)組學(xué)技術(shù)進(jìn)展(樣品制備、儀器、數據采集),闡述其在單細胞和空間分析等多領(lǐng)域應用及臨床轉化的前景與挑戰。

基于質(zhì)譜(MS)的蛋白質(zhì)組學(xué)已發(fā)展成為一種全面分析生物系統的強大工具。近年來(lái)的技術(shù)進(jìn)步顯著(zhù)提高了靈敏度,使得單細胞蛋白質(zhì)組學(xué)和組織空間圖譜分析成為可能。同時(shí),通量和穩健性的改進(jìn)正在推動(dòng)臨床應用。

2025年2月26日,西湖大學(xué)郭天南研究員及哈佛醫學(xué)院的 Judith A. Steen 和 馬克斯·普朗克生物化學(xué)研究所的 Matthias Mann 在 Nature 期刊發(fā)表了題為:Mass-spectrometry-based proteomics: from single cells to clinical applications 的綜述論文。

該綜述全面概述了蛋白組學(xué)的現狀及其徹底改變生物學(xué)認知和變革醫學(xué)實(shí)踐的潛力。該綜述提供了當前基于質(zhì)譜的蛋白組學(xué)工作流程的概述,突出了作者 2016 年在 Nature 發(fā)表的該領(lǐng)域的綜述以來(lái)的關(guān)鍵技術(shù)改進(jìn)和新興功能。該綜述探索了結構蛋白組學(xué)、蛋白翻譯后修飾、單細胞和空間分析以及體液分析的應用。還討論了蛋白組學(xué)從基礎研究到臨床實(shí)踐的轉變,包括實(shí)施基于蛋白組學(xué)的診斷的挑戰。該綜述還強調了人工智能(AI)對數據分析和解釋的變革作用,并總結和展望了蛋白組學(xué)研究令人興奮的未來(lái)方向。

蛋白組學(xué)

蛋白組學(xué)(Proteomics)研究生物系統中的所有蛋白質(zhì),是生物醫學(xué)研究的基礎,與基因組學(xué)、轉錄組學(xué)和代謝組學(xué)一起,為了解細胞功能和疾病機制提供了獨特見(jiàn)解。作為生物學(xué)功能和表型的直接效應物,蛋白質(zhì)組反映了遺傳易感性、環(huán)境因素和生活方式影響之間的復雜相互作用?;蚪M學(xué)和轉錄組學(xué)研究細胞潛能,代謝組學(xué)關(guān)注下游小分子,而蛋白組學(xué)則直接研究細胞內外的功能機制。

基因組學(xué)在過(guò)去20年一直是研究的中心,但蛋白組學(xué)的重要性正變得越來(lái)越明顯。蛋白質(zhì)水平的復雜性增加是由于選擇性剪接、不同的翻譯速率、翻譯后修飾(PTM)和蛋白水解切割。由此產(chǎn)生的蛋白質(zhì)組反映了遺傳、生活方式和環(huán)境之間的相互作用,并提供與其直接條件相協(xié)調的結構、信號傳導、運輸和催化功能。這種復雜性需要專(zhuān)門(mén)的方法來(lái)進(jìn)行全面的蛋白組學(xué)分析。

在研究蛋白質(zhì)組的方法中,基于質(zhì)譜(MS)的蛋白組學(xué)已經(jīng)成為一種強大和通用的工具。與基于親和的方法不同,基于質(zhì)譜的蛋白組學(xué)直接識別和定量氨基酸序列,提供無(wú)偏倚的、系統性的蛋白質(zhì)表達、修飾和不同條件下的相互作用分析。它的優(yōu)勢包括無(wú)與倫比的定量準確性,特異性和在所有生物中的普遍適用性,不需要特定的結合試劑,除了已測序的基因組外,不需要其他之前的系統知識。

最近的技術(shù)進(jìn)步克服了許多以前的限制,包括蛋白質(zhì)組特征的完整性,工作流程的穩健性,通量和樣本量的要求。這些改進(jìn)將蛋白質(zhì)組學(xué)的范圍從批量分析擴展到單細胞研究和空間分析,為細胞異質(zhì)性和組織組織提供了顯著(zhù)見(jiàn)解。

該綜述系統介紹了蛋白質(zhì)組學(xué)技術(shù)的最新發(fā)展,包括新型樣品制備方法、先進(jìn)儀器和創(chuàng )新數據采集策略。探討了這些進(jìn)展如何推動(dòng)蛋白質(zhì)-蛋白質(zhì)相互作用、蛋白質(zhì)翻譯后修飾和結構蛋白質(zhì)組學(xué)等關(guān)鍵領(lǐng)域的進(jìn)步。將人工智能整合至蛋白質(zhì)組學(xué)工作流程,加速了數據分析和生物學(xué)解釋。該綜述還討論了蛋白質(zhì)組學(xué)在單細胞分析和空間圖譜分析中的應用,這些應用能為細胞異質(zhì)性和組織結構提供前所未有的見(jiàn)解。

基于質(zhì)譜的基本蛋白組學(xué)工作流程,尤其是技術(shù)進(jìn)步

基于質(zhì)譜的基本蛋白組學(xué)工作流程,尤其是技術(shù)進(jìn)步

單細胞和空間蛋白組學(xué)

單細胞和空間蛋白組學(xué)

發(fā)現蛋白組學(xué)到臨床檢測

從發(fā)現蛋白組學(xué)到臨床檢測

AI賦能基于質(zhì)譜的蛋白組學(xué)

AI賦能基于質(zhì)譜的蛋白組學(xué)

最后,作者審視了蛋白質(zhì)組學(xué)從基礎研究向臨床實(shí)踐的過(guò)渡,包括體液生物標志物發(fā)現,以及實(shí)施基于蛋白質(zhì)組學(xué)的診斷方法的前景與挑戰??偟膩?lái)說(shuō),該綜述全面概述了蛋白質(zhì)組學(xué)的現狀及其徹底改變生物學(xué)認知和變革醫學(xué)實(shí)踐的潛力。

論文鏈接:

https://www.nature.com/articles/s41586-025-08584-0

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