体液低丰度富集蛋白组技术方案
突破血浆蛋白检测瓶颈，覆盖低丰度功能性蛋白
血浆/血清因其无创可及性与生物信息丰富度，成为疾病标志物研究的黄金样本。然而，血浆蛋白质组检测面临两大困境：1）低丰度功能性蛋白信号被高丰度蛋白掩盖，使其难以检测；2）临床队列规模化分析挑战，对前处理通量、批次效应和质谱检测通量都提出极高要求。
我们提供全流程技术破局方案，采用磁珠富集试剂盒结合自动化工作站，实现血浆低丰度蛋白的高效富集，再联合高通量系列质谱机组，助力临床血浆蛋白组标准化、规模化和深度覆盖检测。
核心技术优势
深度挖掘血液蛋白低丰度蛋白
深度富集前处理
专有低丰度蛋白磁珠富集试剂盒
血浆蛋白检测深度提升3-10倍
全自动化工作站
高通量并行处理96样本
日通量高达384例样本
尖端质谱平台
timsTOF/Astral高通量驱动队列研究
DIA全息采集技术
全面解决方案
从深度富集到生信分析的完整工作流
样本要求
血浆/血清
100μL/样本
脑脊液
200μL/样本
细胞培养上清
浓缩500μL/样本
唾液
500μL/样本
项目经验数据
覆盖多物种多体液的丰富项目经验
人/鼠血浆分析
项目定量6600+种蛋白
牛/狗血浆分析
项目定量4000+种蛋白
鸡鸭鸽全血分析
项目定量4000+种蛋白
各种体液分析
采用低丰度蛋白富集试剂盒，蛋白鉴定提升 3-6 倍
方法性能表现
稳定可靠的技术指标
宽动态范围
采用低丰度富集技术后，检测到更多低丰度蛋白
优异稳定性
半年内多批次实验，检测结果相关性良好
高准确性
添加外源蛋白模拟低丰度，定量结果按比例增长
功能富集能力
采用低丰度富集技术后，蛋白功能通路覆盖更全面
全面分析内容
全面分析框架揭示血浆蛋白组数据的生物学意义
全局概览(质控、标准分析、高级定制)
结果QC与生信分析高质量图表
大队列高级定制
HPA数据库整合注释
药物靶点数据库注释
GSEA功能挖掘
WGCNA模块-表型相关性
生物标志物筛选与验证
预后建模与ROC评估
应用案例
基于血浆血清蛋白组的突破性研究成果
颅内动脉瘤风险诊断标志物
共304例血清。基于发现蛋白组和文献构建候选标志物库，通过深度学习deepPRM工具在244例血清队列中验证候选标志物表达，基于定量数据，通过机器学习筛选准确区分颅内动脉瘤破裂风险标志物组合（精确率91.67%）。
心脑轴交互-冥想分子机制
收集3种冥想派别僧人及藏民对照共125份血浆。基于发现蛋白组发现冥想能影响与免疫、代谢、心血管系统相关功能，进一步PRM验证提示心血管功能显著影响，具体为冥想降低动脉粥样硬化风险因子水平，增加缺氧环境下糖酵解水平，促进氧气释放。
肝癌治疗敏感患者分层
分析82份血浆样本(51HCC基线患者+16治疗后+15健康)，对基线队列的随机森林模型能够准确预测治疗效果，发现敏感者血浆LysoPCs水平升高且预示良好预后，而非敏感患者血浆富集免疫球蛋白，预示不良预后。
纵向血队列研究肌肉萎缩
测量了10名年轻男性卧床休息前后3个时间点血浆蛋白丰度的变化，并在14名有无恶病质癌症患者和14名对照组血清中验证了肌肉萎缩与显著蛋白之间的相关性。发现补体级联蛋白、组织渗漏蛋白变化与肌肉萎缩相关，并鉴定出区分易萎缩和抗萎缩的6种血浆蛋白标志物。