集成样本消化和evotip加载的全自动化工作流程,实现高通量临床蛋白质学
Anders H Kverneland1, Florian Harking2, Joel Mario Vej-Nielsen3
1Faculty of Health Sciences, Novo Nordisk Foundation Center for Protein Research, University of Copenhagen, Copenhagen, Denmark; Department of Oncology, National Center of Cancer Immune Therapy, Copenhagen University Hospital - Herlev and Gentofte, Herlev, Denmark.
Molecular & cellular proteomics : MCP
|May 22, 2024
概括
使用Opentrons OT-2机器人的自动样本准备可显著加快对大型队列的蛋白质分析. 这种高效的工作流程通过在6小时内处理多达192个样本来增强生物标志物发现.
科学领域:
- 蛋白质组学是指蛋白质组学.
- 生物标志物发现发现
- 在生命科学领域的自动化
背景情况:
- 蛋白质的识别和量化对于生物标志物的发现至关重要.
- 高通量质谱需要高效的样本准备,这目前是大型队列研究的瓶.
研究的目的:
- 在Opentrons OT-2机器人上开发和评估一个完全自动化,高效的蛋白质样品制备工作流程.
- 在速度,可重复性,灵敏性和成本效益方面评估工作流的性能,用于大规模蛋白质组分析.
主要方法:
- 在Opentrons OT-2机器人上开发了一种集样品消化,清理和Evotip加载的新型自动化工作流程.
- 使用Evosep One加上Orbitrap Astral质谱与狭窄窗口数据独立获取 (nDIA) 进行了高通量分析.
- 使用磁性固定金属离子亲和色谱珠的自动化聚丰富步骤被纳入.
主要成果:
- 自动化工作流在6小时内处理了多达192个样本,每天达到100个样本的吞吐量.
- 每个样本的~8000个蛋白质组和~130,000个前体的一致识别.
- 证明了高灵敏度,可重复性和稳定性,样本输入低,优化试剂成本.
- 成功应用在评估癌症免疫治疗对转移性黑色素瘤患者血蛋白质组的影响.
结论:
- 自动化工作流提供了一个简单,高效和可扩展的解决方案,用于高吞吐量蛋白质样本的准备.
- 这种方法显著减少了样本准备中的瓶,使大规模的队列研究和生物标志物发现成为可能.
- 集成的工作流为蛋白质组和蛋白质组分析提供了高灵敏度,适用于临床研究.
