一个自动化和快速的样本准备工作流程,用于激光微剖导超敏感蛋白质学

科学领域:

• 蛋白质组学是指蛋白质组学.
• 质谱测量质量谱测量
• 细胞生物学 细胞生物学

背景情况:

• 空间组织蛋白质组学将细胞表型与蛋白质组状态联系起来.
• 目前的方法需要优化大患者队列和低样本输入.
• 精简,减少损失的工作流程对于更广泛的应用至关重要.

研究的目的:

• 为激光微切割组织引入一个自动化,精简的样本准备协议.
• 为了使低输入档案样本的高效蛋白质组分析.
• 在大规模研究和单细胞应用中促进空间蛋白质组学.

主要方法:

• 使用cellenONE机器人系统进行自动化样品制备,用于激光微切样品.
• 针对溶解,甲脱交联和三性消化进行了优化协议.
• 与Evosep ONE LC系统无集成,用于"飞行"样品清理.

主要成果:

• 在人类桃体档案组织中成功验证.
• 在空间定义的B细胞,T细胞和上皮细胞微区域 (4000μm2) 中对蛋白质组的剖析.
• 达到~2000个蛋白质的深度,具有高细胞类型特异性.

结论:

• 开发的自动化协议是高效的,适合低输入的档案组织样本.
• 这种方法提高了空间蛋白质组学对大型患者队伍的适用性.
• 详细的指导方针和设备模板为可访问性提供.