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蛋白質(zhì)組樣本前處理試劑盒

蛋白質(zhì)組學(xué)服務(wù)

空間可視化蛋白質(zhì)組學(xué)服務(wù)

高通量自動化儀器系統(tǒng)

空間蛋白質(zhì)組學(xué)儀器系統(tǒng)

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技術(shù)應(yīng)用

空間可視化蛋白組學(xué)

首頁技術(shù)應(yīng)用空間可視化蛋白組學(xué) 空間可視化蛋白組學(xué)

應(yīng)用簡介技術(shù)特點技術(shù)流程應(yīng)用領(lǐng)域互補平臺產(chǎn)品資料

應(yīng)用簡介

2022年，空間多組學(xué)被Nature評為7個年度重點關(guān)注技術(shù)之一，凸顯了空間生物學(xué)的重要價值，其目的是解決傳統(tǒng)大塊組織（bulk）檢測結(jié)果是均質(zhì)化，無法獲得帶有空間位置的蛋白質(zhì)表達(dá)信息的問題。空間可視化蛋白質(zhì)組通過抗體標(biāo)記特異性細(xì)胞亞群/目標(biāo)區(qū)域、單細(xì)胞分辨率的激光顯微切割原位切割標(biāo)記的細(xì)胞亞群/目標(biāo)區(qū)域，無偏移地獲得組織內(nèi)上萬種帶有空間位置信息的蛋白質(zhì)表達(dá)信息。

技術(shù)特點

通過多重免疫熒光和AI算法，特異性識別陽性細(xì)胞

同一張切片染色和切割，真實原位蛋白質(zhì)表達(dá)信息

顯微切割樣本回收率接近100%，最大限度節(jié)省珍貴樣本

靈活的ROI圈選，最大程度解析組織異質(zhì)性的生物學(xué)意義

SISPROT樣本前處理技術(shù)，對納克級超微量樣本進行高質(zhì)量前處理

技術(shù)流程

組織切片

不同組織類型、不同保存形式的切片(FF/FFPE）

染色成像

通過多色免疫熒光/H&E染色/mIHC染色，確定細(xì)胞亞群/目標(biāo)區(qū)域的空間分布

激光顯微切割

將染色成像文件導(dǎo)入激光顯微切割系統(tǒng)，對齊切片位置，進行高精準(zhǔn)度的激光顯微切割

樣本前處理

通過SISPROT樣本前處理技術(shù)，進行超微量樣本的蛋白質(zhì)組學(xué)前處理

質(zhì)譜檢測

使用超高分辨率的液相質(zhì)譜平臺，進行高深度蛋白質(zhì)組學(xué)檢測

生信分析

對質(zhì)譜下機數(shù)據(jù)進行標(biāo)準(zhǔn)化生信分析，產(chǎn)生生信分析報告

應(yīng)用領(lǐng)域

解析腫瘤組織微環(huán)境

空間蛋白質(zhì)圖譜繪制

疾病關(guān)鍵藥物靶點與生物標(biāo)志物發(fā)現(xiàn)

解析腫瘤組織微環(huán)境

2022年，Nature Biotechnology上發(fā)表了題“Deep Visual Proteomics defines single-cell identity and heterogeneity”的文章中，通過空間蛋白質(zhì)組解析出新生瘤組織中正常細(xì)胞在轉(zhuǎn)變?yōu)榍忠u性癌細(xì)胞的過程中蛋白質(zhì)組的空間表達(dá)變化，以此揭示驅(qū)動腫瘤進化的機制和全新的治療靶點。

空間蛋白質(zhì)圖譜繪制

2024年，Cell Reports上發(fā)布了題為“Deep spatial proteomics reveals region-specific features of severe COVID-19-related pulmonary injury”的文章中，通過空間蛋白質(zhì)組學(xué)繪制了新冠肺損傷的高深度蛋白質(zhì)表達(dá)圖譜，確定了肺泡上皮、支氣管上皮和肺血管中新冠肺炎誘導(dǎo)的蛋白質(zhì)和通路失調(diào)，為后續(xù)新冠重癥的治療干預(yù)提供了全新的空間維度視角。

疾病關(guān)鍵藥物靶點與生物標(biāo)志物發(fā)現(xiàn)

2019年，Nature上發(fā)表了題為“Proteomics NNMT as a master metabolic regulator ofcancer-associated fibroblasts”的文章中，通過空間蛋白質(zhì)組學(xué)，發(fā)現(xiàn)腫瘤間質(zhì)中NNMT的表達(dá)支持卵巢癌的遷移、增殖以及體內(nèi)生長和轉(zhuǎn)移，為后續(xù)針對抑制卵巢癌轉(zhuǎn)移的藥物研發(fā)提供了潛在可能的靶點。

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多維度蛋白質(zhì)組學(xué)—互補平臺

您可以通過細(xì)胞類型蛋白質(zhì)組學(xué)獲得不同細(xì)胞類型的精細(xì)化蛋白質(zhì)表達(dá)信息，從而獲得空間層面上細(xì)胞類型的比例，發(fā)現(xiàn)新細(xì)胞亞型。