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iTRAQ

iTRAQisobaric tags for relative and absolute quantitation)技术是由AB SCIEX公司研发的一种体外同重同位素标记的相对与绝对定量技术。该技术利用多种同位素试剂标记蛋白多肽N末端或赖氨酸侧链基团,经高精度质谱仪串联分析,可同时比较多达8种样品之间的蛋白表达量,是近年来定量蛋白质组学常用的高通量筛选技术。iTRAQ标签简图以及定量方法见下图:

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技术特点

定量精确:每组平行比较多达8个样本,标记效率高达97%,可减少样本处理、以及不同组上机造成的实验误差。

高效率样品分离:进行SCX-HPLC分离,实现自动化操作。

高鉴定率:系统全面地研究组织或细胞中尽可能多的蛋白质,可鉴定多达6000种蛋白。

适用范围广:无物种特异性限制,理论上可用于所有物种。

仪器性能优良:基于高分辨率(大于105)、高质量精度(小于1ppm)质谱平台,可获得更加准确的结果。

信息分析内容

数据产出统计

蛋白质鉴定结果

蛋白质定量结果

蛋白质GO分析

蛋白质COG分析

蛋白质Pathway代谢通路分析

差异蛋白GO富集分析

差异蛋白的Pathway富集分析

重复性分析(仅针对有重复设计的项目)

多样品间表达模式聚类(适用于样本数≥3的项目)

定制化信息分析

蛋白质组与转录组关联分析

技术流程

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样本分析

新鲜动物组织

植物

微生物

细胞

血液

唾液、羊水、脑脊液等体液

尿液

蛋白

干重≥100mg

湿重≥1g

≥200mg

≥3-5×106

细胞沉淀体积约30-50µl

血清/血浆≥500µl

全血≥5ml

≥5ml

≥50ml

≥500µg

浓度≥1µg/µl

备注:

富含杂质或蛋白含量低的样本,如植物的根茎、木质部、韧皮部组织等:干重≥5g。

植物类样本送样量同样适合于蕈类真菌,如蘑菇、木耳:湿重≥1g。

细胞样本如需进行磷酸化位点富集鉴定,细胞数目须达到:107,约细胞沉淀体积100µl。

由于解冻后血细胞易破裂,细胞内蛋白溶出来会影响分析结果,因此建议不要直接送全血样本。

血液类样本:如果直接送提取蛋白,需先去除高丰度蛋白。

尿液样本:送样前1000rpm离心5min,弃去沉淀。

如果是其他特殊样本,或对样本要求有疑问,请联系我们。

 

质谱平台

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Q Exactive, Thermo              TripleTOF 5600,AB SCIEX

 

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LTQ Orbitrap velos, Thermo

案例一:藻类生物能源的抗逆性研究

Proteomic analysis reveals resistance mechanism against biofuel hexane in Synechocystissp. PCC 6803

Biotechnol Biofuels. 2012 Sep 7;5(1):68. doi: 10.1186/1754-6834-5-68

Quantitative iTRAQ LC-MS/MS proteomics reveals metabolic responses to biofuel ethanol in cyanobacterialSynechocystis sp. PCC 6803

J Proteome Res. 2012 Nov 2;11(11):5286-300. doi: 10.1021/pr300504w. Epub 2012 Oct 23.

Quantitative proteomics reveals dynamic responses of Synechocystis sp. PCC 6803 to next-generation biofuel butanol

J Proteomics.2013 Jan 14;78:326-45. doi: 10.1016/j.jprot.2012.10.002. Epub 2012 Oct 16. 

研究内容:

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烷烃类是一种生物能源,而蓝藻类生物仅仅利用太阳能和C02即可产生生物能源,但其对烷烃类物质的耐受力不高。本研究通过iTRAQ技术研究不同时间段,烷烃类处理和未处理的集胞藻(蓝藻类)的蛋白表达变化,有助于阐述集胞藻对烷烃类的耐受机制,从而研发第三代中性生物能源。

 

研究路线:

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研究结果:

  • 鉴定到1492个蛋白,其中上调和下调蛋白分别为164和77个。鉴定蛋白覆盖基因组预测到蛋白的42%。

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  • 分别找到了与各种处理条件相关的通路及蛋白,并阐明集胞藻耐烷烃类的机制,为进一步改造集胞藻耐受机制的工程提供理论基础。

 

案例二:脓毒症biomarkers研究

Identification of novel biomarkers for sepsis prognosis via urinary proteomic analysis using iTRAQ labeling and 2-D-LC-MS/MS

PLoS One. 2013;8(1):e54237. doi: 10.1371/journal.pone.0054237. Epub 2013 Jan 23

研究内容:

脓毒症可导致危重病人死亡,蛋白质组学的发展有助于了解重大疾病发展机理。本次研究通过iTRAQ技术研究30例脓毒症患者的尿液,寻找脓毒症早期预后的潜在biomarkers。

研究路线:

样本:取对照组(SI)、存活组(SP)和非存活组(de)病例各15例,分别采集尿液,pooled后提取蛋白。

技术:iTRAQ

研究结果:

以30例不同阶段的脓毒症患者,以及15例对照组患者的尿液为样本,通过iTRAQ技术,共鉴定到232个蛋白。

根据文中给出的"候选蛋白biomarker鉴定分析过程",筛选出7个与早期预后相关的蛋白,5个呈现上调趋势(SELENBP-1, HSPG-2, A-1-BG, HPR, LCN),2个呈现下调趋势(LAMP-1, DPP-4)。

在biomarker验证阶段,通过western blotting方法,以54例脓毒症患者尿液为样本,对3种蛋白进行验证(SELENBP-1, LAMP-1, HSPG-2)。证明蛋白LAMP-1可作为脓毒症早期预后评估的biomarker。