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空间蛋白组

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> 技术简介

       微量蛋白质组学(microproteomics)通常是对小细胞群(<5000个细胞)或蛋白质含量在1μg以下的样本进行定量蛋白质组学分析;通过空间蛋白质组分析了解肿瘤异质性对于生物医学研究和临床应用非常重要。激光捕获显微切割 (LCM) 是一种强大的技术,可以在不丢失空间信息的情况下探索局部细胞群。微量/空间蛋白质组可以揭示罕见细胞群、难以获得的珍贵临床样本和病理组织的细胞异质性等关键信息。

> 研究意义

       器官、组织、肿瘤具有细胞组成异质性

细胞在不同发展时期有独特特征

同类细胞在不同区域呈现出不同的功能

> 技术优势

       针对微量样本,研究更精确、更具有针对性

高稳定性和重复性

高深度

超优售后支持

> 技术路线

> 应用领域

       生物标志物筛选、疾病机制研究、药物作用靶点研究、用药及预后研究、细胞异质性研究、特殊功能蛋白筛选。

> 实验仪器

       Orbitrap Exploris™ 480(Thermo Fisher)

Orbitrap Exploris™ 240(Thermo Fisher)

Orbitrap Fusion™ Lumos™ Tribrid™(Thermo Fisher)

Q Exactive HF-X(Thermo Fisher)

Orbitrap Fusion™ Tribrid™(Thermo Fisher)

> 数据分析

       数据质控结果;蛋白定性定量结果;蛋白差异分析;火山图(Volcano);表达丰度箱式图;行样本相关性分析;主成分分析(PCA);层次聚类分析(Heatmap);表达模式聚类分析;数据交叠分析(Venn);差异蛋白GO功能注释及富集分析;差异蛋白Pathway功能注释及富集分析;白互作网络构建;个性化定制分析

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> 研究案例

     STAT3-dependent analysis reveals PDK4 as independent predictor of recurrence in prostate cancer

> 研究背景

       前列腺癌 (PCa) 具有广泛的临床表现,目前还没有生物标志物可以对其进行风险分层。 本研究通过利用转录组学数据的基因共表达网络以及来自人和小鼠前列腺 FFPE 的激光捕获显微切割样本进行蛋白质组学来寻找潜在的风险分层生物标志物。

> 研究路线

 

 

> 研究结果

       为了评估与原发性 PCa 中 STAT3 表达相关的生物学过程,研究对498 名患者进行了RAN-Seq分析,并将样本根据 STAT3 表达丰度进行排序并分为三组:“高表达组”(n = 100),“低表达组”( n = 100)和 “中等表达组”(n = 298)。将低表达样品与高表达样品进行了比较,发现1,194 个显著差异表达基因,KEGG富集分析显示核糖体和氧化磷酸化(OXPHOS)在显著上调的通路中。利用加权基因共表达网络分析(WGCNA)共得到了13个基因簇,簇2中的基因主要与细胞呼吸(OXPHOS,“线粒体呼吸链复合体组装”和“RNA剪接”)相关。簇3代表核糖体翻译和靶向内质网的一些蛋白质,簇2和簇3与STAT3表达有相对更显著的负相关性。

 

 

       研究人员随后对GSC分级为7、8的各6个前列腺癌FFPE样本和7个健康前列腺组织FFPE样本进行显微切割,切割大小为10 μm厚、表面积10 mm2的样本进行蛋白质组学检测。共检测到1949个蛋白,在高表达组和低表达组间比较得到30个差异蛋白,并且代谢途径“OXPHOS”和KEGG途径“TCA循环”是被上调的。同时发现在蛋白质组与转录组数据中,PDK4都是在低STAT3组中显著低表达,PDK4是TCA循环的关键调节因子,并通过WB实验发现STAT3对PDK4具有调控作用,且通过查阅已有数据确认STAT3可以结合PDK4的启动子,因此PDK4可以作为PCa 的独立预后标志物。

 

 

      激光捕获显微切割、原代细胞、小鼠关节液、细针穿刺样本、外泌体/外囊泡。

 

      注:对应样本的详细送样指南,请联系博奥麦斯区域经理。

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