蛋白質(zhì)組學技術(shù)研究案例：作為一種常見的******，脫氧雪腐鐮刀菌烯醇(DON)在田間或加工和儲存過程中會污染谷物和飼料,。DON在動物中會引起厭食和生長遲緩在內(nèi)的一系列不良反應,。本文作者使用轉(zhuǎn)錄組學和蛋白質(zhì)組學技術(shù)對鼠C2C12細胞進行了研究，分析DON對成肌細胞分化的影響,。研究結(jié)果表明,，DON通過下調(diào)細胞骨架和ECM-integrin-FAK-RAC-PAK信號通路來影響成肌細胞的分化。本文研究體現(xiàn)了組學技術(shù)在機制研究中的重要作用,。中文標題：霉菌***脫氧雪腐鐮刀菌烯醇通過下調(diào)細胞骨架和ECM-integrin-FAK-RAC-PAK信號通路影響成肌細胞分化研究對象：脫氧雪腐鐮刀菌烯醇、C2C12細胞發(fā)表期刊：EcotoxicologyandEnvironmentalSafety影響因子：6.291發(fā)表時間：2021年10月發(fā)表單位：中國科學院上海營養(yǎng)與健康研究所運用生物技術(shù)：轉(zhuǎn)錄組學和蛋白質(zhì)組學(由歐易/鹿明生物提供技術(shù)支持),、免疫熒光,、免疫印跡、PCR蛋白組學常見研究模式,蛋白樣本準備注意事項以及經(jīng)典案例解讀,。遼寧糖蛋白組學
蛋白質(zhì)是生命功能的直接體現(xiàn)者,，近幾年來，蛋白質(zhì)組研究越來越多的體現(xiàn)在多種疾病機理的闡明,，為科研問題攻克提供理論根據(jù)和解決途徑,。通過蛋白質(zhì)組比較分析，找到特異性的蛋白,，成為新藥物設計的分子靶點,，為疾病的早期診斷提供分子標志,。然而生物體內(nèi)的蛋白組學是一個非常復雜的體系。近幾年來,，由于質(zhì)譜技術(shù)的發(fā)展,，讓我們對生物體內(nèi)蛋白組的認識更加***和準確。尤其基于TimsTOF Pro系列質(zhì)譜儀,，被稱為4D蛋白組學技術(shù)為蛋白組學提供全新的覆蓋深度和通量,，為精細醫(yī)療提供**技術(shù)支持力量。歐易生物,、鹿明生物助力您的4D蛋白組學研究,。遼寧糖蛋白組學TMT/iTRAQ標記定量蛋白組學 差異表達蛋白質(zhì)組分析研究。
隨著美國臨床蛋白質(zhì)組**分析項目（CPTAC）和中國人類蛋白質(zhì)組計劃(CNHPP)等大型蛋白質(zhì)組學研究計劃的推進,，發(fā)表了一系列**的大規(guī)模人群多組學分析文章[2,3],。這些高分文章通過基因組學、轉(zhuǎn)錄組學,、蛋白質(zhì)組學,、磷酸化蛋白質(zhì)組學、代謝組學,、微生物組學等技術(shù),，在上百例的病例樣本中***表征了某種**的分子特征。對比這些文章,，可以發(fā)現(xiàn)蛋白質(zhì)組學數(shù)據(jù)在多組學數(shù)據(jù)分析中逐漸成為**結(jié)果,，且蛋白質(zhì)組學數(shù)據(jù)分析有些共同特點，即：1）基于蛋白質(zhì)組進行**分子分型2）分析不同亞型患者的臨床特征3）免疫,、代謝,、突變、微生物等**領域研究熱點在不同亞型中的差別分析4）篩選亞型特征分子作為預后標志物或潛在的藥靶進行驗證或機制研究該文是樊嘉院士/周虎研究員/高大明研究員/**教授團隊繼2019年Cell發(fā)表的肝細胞*多組學研究后,，同樣基于蛋白質(zhì)組為**的多組學聯(lián)合分析策略,，進一步闡釋了蛋白質(zhì)組學驅(qū)動精細醫(yī)學的優(yōu)勢，為**的發(fā)***展機制,、分子分型,、預后監(jiān)測和個性化***策略提供新思路。
為了確定TMT AD蛋白網(wǎng)絡模塊是否也存在于其他的隊列和大腦區(qū)域,，使用 TMT標記定量蛋白質(zhì)組學多個隊列的所有組織,，為每個隊列生成蛋白質(zhì)共表達網(wǎng)絡，并評估了 AD 網(wǎng)絡模塊是否保留在每個隊列和大腦區(qū)域中,。發(fā)現(xiàn)幾乎所有的 TMT AD 網(wǎng)絡模塊都保留在隊列和大腦區(qū)域（圖2b）,。阿爾茨海默病(AD)是一種神經(jīng)系統(tǒng)退行性疾病，其病因至今尚不清楚。本文從蛋白組學方向出發(fā),，建立蛋白共表達網(wǎng)絡,，綜合轉(zhuǎn)錄組學結(jié)果，解析疾病相關(guān)的蛋白組學模塊或能為AD提供可靠的生物標志物,，并為治療帶來希望,。歐易生物鹿明生物蛋白組學聯(lián)合分析。
作者進行了綜合分析,，將蛋白組學和代謝組學中的***生物標志物合并到通路分析中,，并確定了半乳糖代謝、戊糖和葡萄糖醛酸鹽相互轉(zhuǎn)化,、檸檬酸鹽循環(huán)和**酸代謝這幾種途徑,。然后結(jié)合蛋白質(zhì)和代謝標志物來預測DKD狀態(tài)。五種機器學習模型表明,，組合模型提高了DKD預測的準確性和穩(wěn)定性,。圖中展示了RF的結(jié)果?？偟膩碚f,，組合多組學標志物模型是一種強有力的提高DKD診斷的方法。1.蛋白組學結(jié)果表明,，α2-巨球蛋白,、組織蛋白酶D和CD324可作為檢測DKD進展的潛在生物標志物。2.代謝組學結(jié)果表明,，半乳糖代謝和甘油脂代謝是DKD的主要代謝途徑,，此外甘油-3-半乳糖苷可作為預測DKD的**標志物。3.蛋白組學和代謝組學的組合可以提高預測和診斷DKD的準確性和穩(wěn)定性,。血清綜合組學的生物標志物可用于DKD的預警和診斷,。該研究為優(yōu)化DKD的管理提供了數(shù)據(jù)資源。定量蛋白質(zhì)組學 蛋白質(zhì)進行質(zhì)譜檢測未知蛋白進行全檢測,。安徽蛋白組學 數(shù)據(jù)分析
蛋白質(zhì)組學技術(shù)簡介及應用場景,。遼寧糖蛋白組學
蛋白組學技術(shù)可以提供細胞狀態(tài)和調(diào)控的功能信息，本研究建立了單細胞蛋白組學方法,，實現(xiàn)了高靈敏度的蛋白組學檢測,。該技術(shù)有助于揭示疾病的發(fā)病機制，探討預后和風險相關(guān)的不同腎臟疾病亞型中的蛋白組學異質(zhì)性和獨特的蛋白標志物,，為藥物靶點***提供希望。大規(guī)模單細胞分析對于捕獲復雜細胞系統(tǒng)中的生物異質(zhì)性至關(guān)重要,，但*基于RNA技術(shù)的單細胞轉(zhuǎn)錄組學數(shù)據(jù)并不能很好地**蛋白質(zhì)水平上的變化,。而單細胞蛋白組學技術(shù)能夠從蛋白質(zhì)水平上破譯細胞機制并且獲得更多的信息。遼寧糖蛋白組學
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