布鲁克推出两款timsTOF新品,助力“真”单细胞蛋白组学

2021年6月03日 11:15:41 来源: 布鲁克
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*  独特的 timsTOF SCP 技术,通过无偏、深度单细胞 4D-蛋白质组学与scRNA测序提供补充,彻底改变了定量单细胞生物学研究;Mann等人的论文中,突破性地成功鉴定并定量了单细胞中1,400多种蛋白质。

*  新一代 timsTOF Pro 2 技术在无偏4D-蛋白质组学分析方面,具有前所未有的检测深度和通量。将基因组学、蛋白质组学与表观蛋白质组学相结合,支持液体活检多组学生物标记物研究;在分析梯度仅30分钟的条件下,200ng的HeLa消化液中可鉴定约6,000个蛋白质及60,000个肽段,而20ng的HeLa消化液中可鉴定约4,000个蛋白质及30,000个肽段。

*  布鲁克 timsTOF 的合作伙伴在无偏血浆蛋白质组学、癌症蛋白质基因组学、用于PTM分析的4D-Epiproteomics™、用于LDT开发的靶向蛋白质组学以及用于免疫肿瘤学中新抗原发现的免疫肽组学等多项应用方面取得进展。

*  全新 PaSER 实时4D-蛋白质组搜索软件实现了MOMA(mobility-offset-mass-aligned) CCS分离co-eluting or isobaric peptides的可视化,大幅推进磷酸化蛋白质组学在癌症研究的应用;GPU de novo测序增强了免疫肽组学研究;新颖的TIMScore™在相同FDR时,提高了肽段鉴定的可信度和蛋白质鉴定数量。

美国马萨诸塞州比尔里卡 —— 2021年6月1日,布鲁克在其全球4D-蛋白质组学™eXceed网络研讨会上(eXceed Symposia 2021 | Bruker)推出了两款全新的timsTOF质谱仪。这两款仪器在无偏蛋白质组学、表观蛋白质组学/PTM表征和无偏高深度多组学生物标记物发现(例如用于癌症液体活检研究)中展现优势,进一步推进并实现了新的应用和方法。布鲁克的合作伙伴利用大规模CCS支持的4D-蛋白质组学和4D-表观蛋白质组学的高分析速度、高灵敏度和高动态范围等特性,在无偏单细胞蛋白质组学、磷酸化蛋白质组学和血浆蛋白质组学方面取得重大进展。

2020年底,Mann团队利用timsTOF新研发的原型机发表的一篇论文,突破性地鉴定到1,400多个蛋白质,成功展示了无偏、真单细胞蛋白质组学,解决了单细胞生物学和病理生物学的定量问题1。与此同时,布鲁克加快了产品开发,成功推出了超高灵敏度的timsTOF SCP系统,适用于无偏、定量单细胞4D-蛋白质组学,高灵敏度的优势可用于免疫肽组学中发现新抗原。

自 2017 年推出 timsTOF Pro 以来,该系统为研究人员提供了无偏CCS检测数据用于4D-蛋白质组学的新功能,提供高通量和高稳定性等优势,样品用量可减少5-20倍,单次深度蛋白质组学分析时间可缩短3-5倍。

随着第二代 timsTOF Pro 2 的推出,布鲁克持续推进CCS支持的4D-蛋白质组学以及4D-表观蛋白质组学的发展。本文中的4D-蛋白质组学的定义为广义上所有蛋白质翻译后修饰(PTMs)的表征。timsTOF Pro 2 采用60分钟梯度,进样200ng HeLa消化液展现了>6,000个蛋白和>60,000条特异性肽段的鉴定覆盖深度。并且,以10倍低的上样量进行分析,亦能获得良好的蛋白质组和表观蛋白质组覆盖深度,如20ng HeLa消化液中可以鉴定到约4,000个蛋白和30,000条特异性肽段。timsTOF Pro 2 出色的灵敏度大幅增强了检测性能,以支持CCS、无偏、大规模4D-表观蛋白组学在翻译后修饰(PTMs)中,如磷酸化蛋白组学和泛素化的相关研究,这在生理学、细胞生物学和疾病生物学,尤其是癌症研究中,都具有极重要的意义。

布鲁克还发布了用于4D-蛋白质组学分析的PaSER实时搜索软件。新发布的 PaSER 2022 利用独特的tims/PASEF方法为生物信息学提供了大规模CCS支持。例如,TIMScore™ 利用所有分析肽段的第四维数值(CCS)来增加肽段鉴定的可信度。使用CCS数值可减少冗余肽序列的模糊性——在相同FDR下,增加更多蛋白和特异性肽段的鉴定量。

布鲁克公司总裁兼首席执行官Frank H. Laukien表示:“timsTOF SCP是一款用于无偏、深层和定量单细胞生物学的革命性新工具,与scRNA测序提供补充。未来,在多组学生物标记物的研究中,透过将转录组学与无偏、深入、定量分析的蛋白质组学和表蛋白质组学数据相结合,单细胞生物学和病理学的基础研究将大大受益于此数据结合下对基因表达中进一步的了解。在液体活检中,临床上需要提高对癌症I/II期检测灵敏度和改善阳性预测值,以及治疗耐药性的早期发现。在癌症细胞基因组学、表观临体学、宿主免疫反应和肿瘤微环境的整合多组学深度学习中,无偏蛋白质组学和PTM与NGS具有很强的互补性,可进一步取得阳性预测值的重大进展,造福于患者。”

A   timsTOF SCP 发布

timsTOF SCP是布鲁克与马克斯·普朗克生物化学研究所Matthias Mann教授研究团队的合作成果,同时与Evosep公司在超低流速~100nL/min的平台上共同开发了新的Whisper方法。

timsTOF SCP在数据非依赖性采集dia-PASEF或平行反应监测prm-PASEF方法中,提高了五倍的离子传输率。dia-PASEF2方法与带有Whisper的Evosep One LC平台相结合,进行了数百个单细胞蛋白质组学分析1,证明了真实、无偏4D-蛋白质组学用于单细胞的分析的出色性能,每个细胞可定量约1,500个蛋白质。timsTOF SCP具有超高灵敏度,可进行无偏单细胞(对单个或几个细胞进行激光捕获显微切割)蛋白质组学研究,其超高灵敏度也可应用于免疫肿瘤学研究领域中,免疫肽组学的新抗原发现。同时timsTOF SCP可将单细胞生物学应用范围从基因组学和转录组学,成功扩展到无偏、定量4D-蛋白质组学。

定量生物学现在也可以使用无偏单细胞蛋白质组学来完成。相较于mRNA仅具有较少的拷贝数,处于生长周期不同阶段的细胞具有足够拷贝数的蛋白质,可以观察并统计相关的丰度变化。

Matthias Mann教授表示:“我很高兴在有生之年能看到单细胞蛋白质组学的出现,之前我一直以为这件事情不会发生。单细胞技术正在彻底改变生物学,但目前主要局限于成像和深度测序。然而,蛋白质是细胞功能的主要驱动因素,使用timsTOF SCP等仪器,以质谱为检测基础的蛋白质组学对单个细胞的深度表征具有高度的互补性。我们对与布鲁克的合作非常满意,并祝贺布鲁克团队将新型timsTOF SCP技术快速商业化。”

图:全新 timsTOF trueSCP 系统

视频介绍:Expanding the Horizons of Single Cell Research

  B 新一代 timsTOF Pro 2 发布

imsTOF Pro 2 改进了dia-PASEF工作流程实验设置界面,在60分钟梯度内,可以在200ng消化液中鉴定约8,000个蛋白和70,000条肽段。

timsTOF Pro 2 的性能改进对于4D-表观蛋白质组学,尤其是磷酸蛋白质组学至关重要。磷酸化是信号传导的关键,且在癌症和其他疾病中经常被错误调节。在分析前,磷酸化肽段必须进行富集,研究人员通常从几毫克的生物材料开始进行前处理,以确保能分离出足够数量的磷酸化肽段进行分析。正如德国美因茨大学医学中心免疫学研究所Stefan Tenzer教授所展示的,timsTOF Pro 2 可以从起始材料仅有150ug的蛋白质中鉴定27,768条特异性磷酸化肽段。另外一特别亮点在于,通过TIMS和PASEF组合,该研究成功分离了457种共洗脱的磷酸化异构体。即便只有25ug蛋白质,也可以鉴定不少于4,400种磷酸肽,为后续穿刺活检磷酸化蛋白质组学铺平了道路。

Tenzer教授表示:“除了高灵敏度之外,TIMS技术的一个独特方面是它能够通过离子淌度来解析气相中的位置磷酸化异构体,对信号通路提供更详细的信息。”

灵敏度对于免疫肽组学来说至关重要,瑞典斯德哥尔摩卡罗林斯卡研究所肿瘤与病理学系生命科学实验室Janne Lehtiö教授表示:“timsTOF Pro的性能给我们留下了深刻的印象。特别是timsTOF Pro的分析速度和灵敏度使我们能够从有限数量的样本中得到更多的免疫肽段,我们期待这些肽段对于新抗原发现和癌症免疫肿瘤治疗个性化疗法的开发提供帮助。”

C   PaSER 的新功能

PaSER 2022 的新功能包括:MOMA 浏览器、实时de novo肽段测序、用于无偏4D-蛋白质组学的 TIMScore™,以及“Run & Done(实时)”搜索。

麻省理工学院和哈佛大学卡尔实验室的Sebastian Vaca博士表示:“PaSER流程在timsTOF Pro上的实时检测结果大大节省了搜索时间,使我们能够更快地开发检测方法,了解当下LC及其仪器性能,大大提高了蛋白质组学和 PTM 研究的效率。”

PaSER现在有一个MOMA浏览器,可以通过大规模CCS值来表征co-eluting or isobaric peptides。基于GPU搜索的研究已经扩展到免疫蛋白质组学领域。通过与Tony Purcell教授和Bioinformatics Solutions公司合作,真正实现了实时de novo测序,为新抗原发现提供了新途径。

最后,PaSER 2022 整合了支持CCS值的全新数据库搜索的新算法——TIMScore™,该算法是与John Yates教授共同开发,由机器学习驱动。TIMScore为第一个支持CCS数据库的搜索算法,并增加了蛋白质和肽段的鉴定量,并同时保持了FDR控制和实时搜索速度。

  参考资料

  1. https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2020.12.22.423933v1

  2. diaPASEF: parallel accumulation-serial fragmentation combined with data-independent acquisition. Meier F, Brunner AD, Frank M, Ha A, Bludau I, Voytik E, Kaspar-Schoenefeld S, Lubeck M, Raether O, Bache N, Aebersold R, Collins BC, Röst HL, Mann M., Nature Methods. 2020 Dec;17(12):1229-1236. doi: 10.1038/s41592-020-00998-0. Epub 2020 Nov 30. PMID: 33257825

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