蛋白质组学技术服务

蛋白质组学技术服务：从基础到前沿

一、蛋白质组学概述

蛋白质组学（Proteomics）是系统研究生物体、组织或细胞在特定条件下表达的全部蛋白质及其功能的学科。与基因组学不同，蛋白质组具有动态性和时空特异性，因此在疾病机制、生物标志物发现、药物靶点筛选等领域具有不可替代的价值。

二、核心技术方法

1. 质谱（MS）技术平台

   • ** shotgun蛋白质组学**：酶解蛋白为肽段，通过LC-MS/MS鉴定和定量（如Label-free、DIA、DDA）。
   • 靶向蛋白质组学：针对特定蛋白/肽段定量（如SRM/MRM）。
   • 修饰蛋白质组学：磷酸化、乙酰化、泛素化等翻译后修饰（PTM）分析。

2. 标记与非标记定量技术

   • 标记技术：
     • SILAC（稳定同位素标记氨基酸）：体内代谢标记。
     • TMT/iTRAQ：体外化学标记，支持多组比较（如10-plex TMT）。
   • 非标记技术（Label-free）：基于肽段峰面积或谱图计数定量。

3. 交互组学技术

   • Co-IP/MS：免疫共沉淀结合质谱分析蛋白互作网络。
   • Pull-down + MS：利用标签蛋白（如GST）捕获互作蛋白。

4. 结构蛋白质组学

   • 氢氘交换质谱（HDX-MS）：分析蛋白质构象动态变化。
   • 交联质谱（XL-MS）：研究蛋白复合物空间结构。

三、服务流程（以发现蛋白质组学为例）

1. 样本准备：根据样本类型（细胞、组织、体液）优化提取方案，避免降解。
2. 蛋白预处理：还原烷基化→酶解（Trypsin）→肽段脱盐。
3. 分离与质谱：
   • 液相色谱（nanoLC）分离肽段。
   • 高分辨率质谱（Q-TOF、Orbitrap）采集数据。
4. 数据分析：
   • 数据库搜索（MaxQuant、Proteome Discoverer）。
   • 差异蛋白筛选（p-value、Fold-change）。
   • 功能注释（GO、KEGG、PPI网络）。

四、应用场景

五、服务选择关键指标

1. 技术能力：
   • 是否具备高精度质谱平台（如Orbitrap Exploris 480）。
   • 能否覆盖修饰蛋白质组、单细胞蛋白质组等前沿需求。
2. 数据分析深度：
   • 是否提供定制化分析（如机器学习预测、多组学整合）。
3. 样本要求：
   • 最低样本量（如单细胞蛋白质组需≥10个细胞）。
   • 特殊样本处理经验（如FFPE组织、低丰度蛋白富集）。

六、挑战与解决方案

• 低丰度蛋白检测：采用预分级（SDS-PAGE/液相分级）或抗体富集。
• 数据复杂性：结合AI算法（如AlphaFold预测结构辅助注释）。
• 跨物种分析：定制化数据库构建（适用于非模式生物）。

七、未来方向

• 空间蛋白质组学：结合MALDI成像质谱定位组织内蛋白分布。
• 单细胞蛋白质组：微流控技术与超高灵敏度质谱联用。

备注：实际服务需根据研究目标（定性/定量/修饰分析）设计个性化方案。建议提供样本类型、物种信息及预期产出（如差异蛋白数量、验证方法等），以便服务商优化实验流程。

如需具体技术细节或案例报告，可进一步沟通！