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    空間可視化蛋白質組學

    【字體: 時間:2023年12月26日 來源:貝普奧生物

    編輯推薦:

      基于AI識別的空間可視化,實現同一張切片完成高精準度細胞識別和自動化導航切割;100%單細胞級樣品收集,確保定性定量結果的準確性;高深度蛋白質組檢測結果,0.1 mm2切片可檢測6000+種蛋白質。

    通過結合多色免疫熒光技術、激光顯微切割技術、SISPROT樣品前處理技術和高分辨率質譜技術,實現對同一張切片,既可進行多色免疫熒光染色標記特異性細胞亞群/功能區域,又可以通過單細胞分辨率的激光顯微切割將目標亞群/區域切割下來進行高深度蛋白質組學定性定量分析。

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    高精準度細胞識別:通過多重免疫熒光和AI算法,可特異性地識別陽性細胞在組織切片上的空間分布。

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    個性化ROI區域圈選:靈活的ROI圈選,最大程度解析組織異質性的生物學意義。

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    高樣品收集率:激光顯微切割后樣品的收集同樣重要,貝普奧生物可實現幾乎100%的樣品收集,最大限度節省臨床珍貴樣品。

    高深度蛋白質組定性定量:

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    通過對小鼠脾臟的FFPE切片進行免疫熒光染色,分別標記B細胞、T細胞,0.1 mm2均鑒定到7600+種蛋白質,PCA分析表明兩個區域有明顯差異,證明空間可視化蛋白質組學方案的有效性和高靈敏度。

    參考文獻

    • Spatial-resolution cell type proteome profiling of cancer tissue by fully integrated proteomics technology, Anal. Chem., 2018, 90(9): 5879-5886.

    • A fully integrated spintip-based approach for sensitive and quantitative profiling of region-resolved in vivo brain glycoproteome, Anal. Chem., 2019, 91(14): 9181-9189.

    • Spatial proteome profiling by immunohistochemistry-based laser capture microdissection and data-independent acquisition proteomics, Anal. Chim. Acta., 2020, 1127: 140-148.

    • Spatial proteomics for understanding the tissue microenvironment, Analyst, 2021, 146(12):3777-3798.

    • Deep Visual Proteomics defines single-cell identity and heterogeneity,  Nat. Biotechnol., 2022, 40(8): 1231-1240.

    • Unbiased spatial proteomics with single-cell resolution in tissues, Mol. Cell., 2022, 82(12):2335-2349.

    • Multimodal single cell-resolved spatial proteomics reveals pancreatic tumor heterogeneity, bioRxiv, 2023, 565590.


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