液相色谱仪
* 布鲁克 PaSER™ 软件现在将具有变革性的支持 CCS 的 DIA-NN 深度神经网络学习与突破性的 dia-PASEF 功能相结合,以实现:
* 40 分钟梯度从细胞裂解物中定量 > 8000种蛋白质
* 在 Evosep One 上 4.8 分钟方法,定量 > 5000 种蛋白质
* 只需 10 ng 细胞裂解物消化液,95 分钟梯度即可定量 > 5000 种蛋白质
* timsTOF Pro上开发 CCS 加持的 “prm Live” 功能,实现低成本靶向蛋白质组学研究,可同时定量 1800 个以上的肽段,并保证最高的灵敏度和良好的 CVs
* 基于 CCS 的 TIMScore™ 算法也获得重大进展,大大提升了磷酸化肽和蛋白质鉴定覆盖率,并且提高了肽段鉴定的可靠性
* 用于高置信度序列确证的全新 OligoQuest™ 软件和工作流程,能支持RNA和修饰寡核苷酸的药物开发
* SCiLS™ autopilot 软件,用于使用布鲁克 IntelliSlides™ 在 timsTOF fleX 和 rapifleX® MALDI 平台上进行自动质谱成像 (MSI) 采集
* 展示2021年6月推出的两个新产品:
* timsTOF SCP 用于无偏单细胞蛋白质组学 (SCP),例如,用于空间癌症生物学,研究基于不同细胞类型的特异性蛋白质组,并将它们与 sc-RNA-seq 转录组相关联。
* 第二代的 timsTOF Pro 2, 带来前所未有的蛋白质组学分析深度和通量。
———————————————————————————————————————————
2021 年 11 月 2 日美国费城 —— 布鲁克在第 69 届 ASMS 会议上宣布了新产品 CCS-enabled 4D-蛋白质组学,用于增强 timsTOF Pro 2、timsTOF fleX 和 timsTOF SCP 质谱仪的主要功能。
布鲁克生命科学质谱副总裁 Rohan Thakur 博士表示:“斯克利普斯研究所 Yates 实验室开发的 TIMScore 是通过针对正向和诱饵/反向肽评估预测的实验 CCS 来增加肽选择的精确度。在我们与柏林 Charité 医学院 Ralser 实验室的合作中,CCS 值的效用增强了 DIA-NN,并且在我们与乌得勒支大学 Scheltema 实验室的合作中,它还增强了对 PhoX™ 交联肽的检测。最后,Dana-Farber 癌症研究所Marto实验室刚刚发布了支持 CCS 的 prm Live,其中具有实时保留时间校正功能,可对 1800 多种肽进行平行靶向的高灵敏度、低 CV 定量。”
转化蛋白质组学需要高通量、短梯度和蛋白质组深度覆盖,它可以由dia- PASEF实现。这一成果发表在《Nature Methods》[Mann,Nat Meth 2020],得到了各种蛋白质组学软件包的支持,包括dia-NN、Spectronaut、MaxQuant和PEAKS Online。DIA-NN 软件 [Demichev, Nat Methods. 2020] 1.8 版包含用于深度神经网络学习的全新 CCS 支持模块,以在 dia-PASEF 中对肽谱匹配进行评分 [Demichev, bioRxiv 2021]。
目前布鲁克正在与柏林Charité 医学院的Vadim Demichev博士和Markus Ralser博士合作,将CCS-enabled DIA-NN集成到timsTOF平台的PaSER GPU蛋白质组学软件中,能够增强鉴定和定量。Ralser 教授及其同事的工作加速了大样本队列中的转化蛋白质组学,并且通过使用 dia-PASEF 实现了在 5 分钟的采集时间内鉴定超过5000 种的量化蛋白质这一革命性的提升。
柏林Charité 医学院爱因斯坦生物化学教授Markus Ralser博士评论道:“timsTOF Pro出色的性能令人印象深刻。我们也很高兴看到布鲁克将Vadim Demichev的DIA-NN开源版本纳入其PaSER实时蛋白质组学工作流程,并期待与布鲁克的合作能进一步改进4D-蛋白质组学工作流程。”
图:dia-PASEF 扫描功能的图形表示
与传统prm方法相比,prm-PASEF工作流程在靶向更多化合物的同时保持了非常高的灵敏度。现在新的prm-PASEF 编辑器可以独立使用,也可以在与 Skyline™ 一起使用来建立 prm 方法。Jarrod Marto 教授等人在《Analytic Chemistry》最近发表的一篇论文 《PRM-LIVE with Trapped Ion Mobility Spectrometry and Its Application in Selectivity Profiling of Kinase Inhibitors》对prm-PASEF Live进行了介绍,文中采用动态调整保留时间窗口的方式,以使用 iRT 肽作为保留时间标准,在 60 分钟的采集中定量来自细胞裂解液的 1857 种肽段,以实现可重现的多目标监测。这种创新的prm-PASEF Live概念克服了色谱保留时间漂移的问题,提高了在多目标监测中的定量精度和重现性。
在4D-蛋白质组学应用中,CCS值可用于非标记定量的“Match Between Runs”[Cox,MCP 2020]。TIMScore利用机器学习产生CCS值,并将CCS值应用于搜索引擎的算法中,使搜索引擎能够大幅提高肽段和蛋白质鉴定数目,同时保持更严格的假阳性率(FDR)。数十万个实验数据点被用来训练ML算法,该算法能够准确预测胰蛋白酶和磷酸化肽的CCS值。磷酸化在细胞信号转导和生物学中起着关键作用,但磷酸化肽准确鉴定难度大。在Dana-Farber癌症研究所,TIMScore使Eric Fischer教授提供的未富集白血病细胞系样本中磷酸化肽的鉴定数量提升了10% 以上。
南佛罗里达州大学的Stanley Stevens教授补充说:“TIMScore 使从小鼠小胶质细胞系中富集的磷酸化肽的鉴定增加了 11%。CCS值和4D-蛋白质组学已经成为我们基于质谱的蛋白质组学的应用中不可或缺的技术。TIMScore有望改变DDA搜索的执行方式,鉴定更多有意义的肽段和蛋白质,使我们能够使用CCS值进行更深入的蛋白质组研究。”
图:TIMScore,机器学习支持CCS预测,可减少肽模糊度并提高置信度
布鲁克发布了最新软件OligoQuest,作为面向生物制药客户的合规软件套装BioPharma Compass 中的一部分,该软件强化了RNA 和寡核苷酸表征功能。OligoQuest 结合 maXis II 和 timsTOF Pro 等质谱仪上同位素高准确度测定功能,能够对核酸大分子进行准确表征,例如sgRNA及其杂质。并且,布鲁克特有的PASEF扫描模式,可快速深度覆盖复杂样品信息,例如酶解mRNA等。
OligoQuest软件是与RiboDynamics,LLC共同开发,其所提供的算法和工作流程,可以用来注释大于100个碱基的核酸二级谱图。RiboDynamics 首席执行官Dan Fabris和康涅狄格大学高级教授 Harold S. Schwenk 解释说:“同位素高准确度与超高分辨率质谱相结合,对于高度修饰的 RNA 分析前景广阔,这是之前的商业软件无法提供的。 使用 OligoQuest 简化相应的分析工作,将大大加速 RNA 领域的研究和开发。”
图:OligoQuest 界面显示 3'- 和 5'-末端和内部片段匹配以进行序列确认
布鲁克今年推出了SCiLS autopilot软件结合IntelliSlides玻片用于MALDI 成像的自动设置。SCiLS autopilot 自动完成从玻片载入到数据采集的六项关键性能优化。样本的扫描图像由IntelliSlide 上的条形码上登记注册和自动检测组织边缘,然后进行多步骤自动优化,以减少 MALDI 成像所需的时间和经验,并确保重复性和图像质量。通过 SCiLS autopilot 进行自动化,非专业用户可以方便的使用 MALDI 成像,将生理组织背景添加到 4D-Omics 研究中。
布鲁克 MALDI 成像业务总监 Michael Easterling 博士表示:“随着 MALDI 成像在生物制药中的广泛应用,智能自动化对于确保MALDI成像的无缝整合和结果准确度至关重要。数据采集和处理软件与成像质谱平台(如 timsTOF fleX)的深度系统集成,为多组学研究提供了空间生理信息。”
图:实现快速、精确的 MALDI 成像测量自动设置
参考文献:
· [Mann, Nat Methods 2020]: https://doi.org/10.1038/s41592-020-00998-0
· [Demichev, Nat Methods. 2020]: https://dx.doi.org/10.1038%2Fs41592-019-0638-x
· [Demichev, bioRxiv 2021]: https://doi.org/10.1101/2021.03.08.434385
· [Cox, MCP 2020]: https://doi.org/10.1074/mcp.tir119.001720
· [Marto, Anal. Chem. 2021]: https://doi.org/10.1021/acs.analchem.1c02349
[来源:布鲁克·道尔顿(Bruker Daltonics)]
初代timsTOF Pro单个细胞蛋白质定量突破3000大关
2024.03.26
2023.09.15
2023.03.13
2023.01.10
2022.12.01
2022.12.01
版权与免责声明:
① 凡本网注明"来源:仪器信息网"的所有作品,版权均属于仪器信息网,未经本网授权不得转载、摘编或利用其它方式使用。已获本网授权的作品,应在授权范围内使用,并注明"来源:仪器信息网"。违者本网将追究相关法律责任。
② 本网凡注明"来源:xxx(非本网)"的作品,均转载自其它媒体,转载目的在于传递更多信息,并不代表本网赞同其观点和对其真实性负责,且不承担此类作品侵权行为的直接责任及连带责任。如其他媒体、网站或个人从本网下载使用,必须保留本网注明的"稿件来源",并自负版权等法律责任。
③ 如涉及作品内容、版权等问题,请在作品发表之日起两周内与本网联系,否则视为默认仪器信息网有权转载。
谢谢您的赞赏,您的鼓励是我前进的动力~
打赏失败了~
评论成功+4积分
评论成功,积分获取达到限制
投票成功~
投票失败了~