哪些技术最适合空间蛋白组学数据采集?
产品名称: 哪些技术最适合空间蛋白组学数据采集?
英文名称: Which Technologies Are Most Suitable for Spatial Proteomics Data Acquisition?
产品编号: spatial-proteomics-zh5
产品价格: 询价
产品产地: 中国北京
品牌商标: 百泰派克生物科技
更新时间: 2025-12-27T11:33:37
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空间蛋白组学(Spatial Proteomics)是近年来生命科学领域的前沿热点之一,其目标是在组织或细胞微环境中解析蛋白质的空间分布及其动态变化。为了实现这一目标,数据采集技术必须兼具高空间分辨率、蛋白检测通量和定量准确性。目前,主流的空间蛋白组学数据采集技术大致可以分为两大类:基于成像的技术与基于质谱的技术,它们各有优势,适用于不同的研究场景。
一、基于成像的空间蛋白组学技术
这类技术通常通过抗体、探针等手段对蛋白进行标记,然后借助成像设备进行空间定位和定量。
1、CODEX(CO-Detection by Indexing)
- 原理:采用抗体标签编码策略,通过多轮荧光成像检测上百种蛋白。
- 优势:高通量(可检测50+蛋白)、空间分辨率高(细胞级),适用于组织切片。
- 局限:依赖高质量抗体,通量受限于光学系统和轮次识别效率。
2、MIBI(Multiplexed Ion Beam Imaging)
- 原理:使用金属标记抗体,通过二次离子质谱(SIMS)成像检测蛋白分布。
- 优势:蛋白标记种类多(可检测40+)、无荧光串扰、背景低。
- 局限:仪器昂贵、成像速度较慢,适合高分辨率需求的组织病理研究。
3、Imaging Mass Cytometry(IMC)
- 原理:结合CyTOF和激光消融,将金属标记抗体的空间信号转化为质谱信号。
- 优势:通量高、抗体串扰低、适合病理组织空间蛋白谱绘制。
- 应用场景:肿瘤微环境、免疫细胞浸润等空间研究。
二、基于质谱的空间蛋白组学技术
这类方法通过原位消化和激光微切或空间编码等方式,将组织样本按空间位置信息进行分区,结合质谱分析获取蛋白组数据。
1、LCM-MS(Laser Capture Microdissection + MS)
- 原理:使用激光微切系统将组织中特定区域切割下来,进行蛋白提取和质谱分析。
- 优势:空间解析度高(可达单细胞)、蛋白鉴定深度高。
- 挑战:样本制备繁琐,操作复杂,适合针对特定微区深入研究。
2、MALDI Imaging(基质辅助激光解析电离成像)
- 原理:将样本上涂布基质后进行逐点激光扫描,结合TOF质谱分析蛋白分布。
- 优势:无需抗体标记,空间分辨率高(~10μm),蛋白与代谢物均可检测。
- 不足:蛋白种类受限,主要用于质谱成像展示而非深度鉴定。
3、SCoPE2(Single-Cell Proteomics by Mass Spectrometry)
- 原理:结合TMT标记、纳升级LC-MS/MS等手段,实现单细胞级别的蛋白组分析。
- 优势:高灵敏度、定量准确,适用于单细胞空间定位后分析。
- 局限:仍需结合空间定位手段,如显微定位或空间条码。
三、融合技术的趋势:空间蛋白组学 × 多组学整合
目前,空间蛋白组学正逐渐向空间多组学方向拓展,与空间转录组、代谢组技术相结合,例如:
- Visium + 质谱:10x Genomics Visium用于空间RNA定位,后续区域蛋白质分析结合LC-MS。
- DSP(Digital Spatial Profiling):NanoString平台,可实现蛋白和RNA的空间共定位检测。
四、百泰派克生物科技在空间蛋白组学中的技术优势
在百泰派克生物科技,我们结合先进的激光微切系统(LCM)与高分辨质谱平台(如Orbitrap Exploris系列),构建了适用于FFPE和新鲜组织切片的空间蛋白组分析流程。并通过:
- 优化低样本量蛋白提取策略
- 建立高灵敏度LC-MS/MS方法
- 提供个性化抗体筛选与标记服务(用于标记引导的空间区域采集)
使得客户在空间研究中既可获得高空间分辨率,又能实现深度蛋白组定量,适用于肿瘤微环境、组织异质性、神经发育等研究方向。
五、总结:不同研究需求对应不同技术路径
| 技术名称 | 分辨率 | 检测通量 | 是否需抗体 | 适用场景 |
|---|---|---|---|---|
| CODEX | 单细胞级 | 高 | 是 | 组织切片、免疫研究 |
| IMC | 单细胞级 | 高 | 是 | 肿瘤微环境、免疫浸润 |
| LCM-MS | 微区/单细胞 | 中-高 | 否 | 病理区域分析 |
| MALDI | 10~50μm | 中 | 否 | 药物分布、代谢分析 |
| SCoPE2 | 单细胞 | 高 | 否 | 单细胞研究 |
如您希望了解更多空间蛋白组学的实验设计、数据分析或定制服务方案,欢迎随时咨询百泰派克生物科技,我们致力于为您的科研探索提供专业可靠的多组学解决方案!
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百泰派克生物科技特色项目
一、蛋白测序
百泰派克生物科技使用Thermo公司新推出的Obitrap Fusion Lumos质谱仪及岛津公司埃德曼降解测序系统对蛋白质序列进行分析,提供基于质谱的蛋白测序分析服务,包括对蛋白质的氨基酸组成分析,N端测序,C端测序和全序列分析,以及基于埃德曼降解的蛋白质N端序列分析服务。对于未知理论序列的蛋白质,提供基于从头测序法的蛋白质从头测序服务,对蛋白序列进行分析。
※服务优势:
1.采用目前世界上先进的质谱仪器 Obitrap Fusion Lumos;
2.可实现对所测定靶蛋白序列 100% 的覆盖;
3.可测定蛋白N端多达 70个氨基酸序列;
4.可测定多种形式的样品: 蛋白溶液、PVDF 蛋白条带;
5.样品用量低: 蛋白样品仅需 5-10ug,即可完成检测;
6.测序不受N端封闭,PEC和和糖基化等N端修饰的影响。
二、蛋白质组学
百泰派克生物科技采用Thermo Fisher的Orbitrap Fusion Lumos质谱平台结合Nano-LC,提供定量蛋白质组学、靶向蛋白质组学、多肽组学、翻译后修饰蛋白组学等多种蛋白质组学分析服务。此外,百泰派克生物科技新推出基于timsTOF Pro的4D蛋白质组学服务,助力微量样本蛋白组学、大样本群医学及高通量修饰组学等研究工作。
※服务优势:
1 .高通量定量蛋白分析:多对照组大规模实验分析,发现新的生物标记物;
2.体内体外多种蛋白质标记方法,适用于分析组织、细胞、血液等多种样品;
3.质谱分析灵敏度高,实验结果重复度高;
4.可检测较低丰度蛋白,线性范围广;
5.专业生物信息学分析,分析更系统准确。
三、单细胞质谱流式技术分析
百泰派克生物科技采用Fluidigm质谱流式系统进行单细胞质谱流式技术分析,采用金属元素标记物(通常是金属元素标记的特异抗体)标记细胞表面和内部的分子,然后用流式细胞原理分离单个细胞,再用电感耦合等离子体质谱(ICP-MS)分析单个细胞的原子质量谱,最后将原子质量谱数据转换为细胞表面和内部的信号分子表达量。
※服务优势:
1.技术先进,填补技术空白
采用金属标记抗体技术,避免了传统流式荧光通道少且易相互影响的问题。可在单细胞层面上对多种指标同时进行表征,百泰派克生物科技可做到同时检测51个目标蛋白。
2.分析数量大,成本较低
单细胞RNAseq受成本等因素限制,所有样本细胞汇总的分析数目一般在2x10^4个左右,而流式质谱技术一次(单样本)就可分析至少10^5的细胞,实现了数量级的提高,且成本不高于单细胞RNAseq。
3.应用前景大
①流式质谱结果可以给出细胞亚群的变化,在临床诊断、疾病机制研究等方面具有极大的研究前景;
②将金属标签技术与其他技术结合会有新应用方向。除常规蛋白外,质谱流式细胞技术还可用于蛋白翻译后修饰;
③可检测细胞存活率、细胞大小、mRNA转录子表达量、DNA合成速率以及蛋白酶活性等。
四、基于高精度质谱的免疫多肽组学分析及新抗原发现
百泰派克生物科技的基于高精度质谱的免疫多肽组学分析及新抗原发现一站式解决方案包括我们专有的、高度敏感的免疫肽富集和鉴定方案。我们能够帮助您实现10,000个以上I型多肽和10,000个以上II型多肽的鉴定和识别。通过我们优化的高通量免疫多肽组学分析平台进行免疫肽组学分析,可从最小的样品材料中进行可重复的识别和定量。该服务可以应用于大规模的研究,旨在助力科研工作者寻找癌症、免疫疾病及传染病的解决方案,深入挖掘未知的靶标。
五、生物药物表征
百泰派克基于高分辨率质谱技术,MALDI TOF,高效色谱分离技术,提供一系列完善的生物药物分析方案,从蛋白质、多肽、抗体、疫苗等生物制品的氨基酸组成和一级结构分析,到产品变异性和纯度分析。旨在提供优质生物药物分析服务,帮助生物医药生产商提高生物药物品质。
百泰派克生物科技七大检测平台

百泰派克生物科技-生物制品表征,生物质谱多组学优质服务商
北京百泰派克生物科技有限公司致力于为生物/制药和医疗器械行业提供质量控制检测和项目验证等专业服务。公司实验室遵循NMPA、ICH、FDA和EMA等的法规和指导原则,通过CNAS/ISO9001双重质量体系认证,建立了完备的质量体系,数据冷热/异地备份,设备定期计量/期间核查,软件审计追踪,为客户提供一体化解决方案和技术服务,支持新药研发、药物申报注册和生产放行。
1.公司采用ISO9001质量控制体系,专业提供以质谱为基础的CRO检测分析服务;
2.获国家CNAS实验室认可,为客户提供符合全球药政法规的药物质量研究服务;
3.业务范围覆盖蛋白质组学、多肽组学、代谢组学、生物药物表征、单细胞分析、单细胞质谱流式、生信云分析以及多组学生物质谱整合分析等;
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