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MASS SPECTROMETRY SERVICES

时空蛋白质组

空间蛋白质组检测方案

空间蛋白质组技术方案

揭示空间异质性的蛋白质分布与表达

在现代生物研究中，了解空间异质性的蛋白质分布与表达对揭示生物机制至关重要。空间蛋白组技术通过高分辨率描绘组织切片中蛋白质的空间分布，帮助理解蛋白质在组织微环境中的变化。

激光显微切割 (LCM)
高分辨率空间映射
组织微环境解析
全流程解决方案
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平台核心优势

精准取样、高效样品制备、高通量质谱采集与深度数据分析的完整解决方案

高灵敏高通量前处理

超微量样本处理

  • 自动化快速前处理 (2-3小时)

  • 96孔板高通量样本处理

  • "0"损耗设计：一管完成组织/细胞到上机肽段

尖端色谱质谱技术

最新平台实现高精度检测

  • Aurora 3系列色谱柱高效分离

  • timsTOF HT/Ultra 或 Astral质谱仪

  • 短梯度(8/15min)满足高通量需求

  • DIA全息采集增加低丰度蛋白鉴定

深度数据分析平台

从数据到生物学洞见

  • 空间区域蛋白分布特征分析

  • 空间Clusters特异性marker识别

  • 功能富集与生物学通路解析

  • 异质性分布可视化呈现

空间蛋白质组研究方案

四种研究维度定向解决方案

1

解剖结构区域研究（不含LCM）

比较不同解剖结构的蛋白表达差异

应用场景：

  • 不同脑区（海马体、皮层、小脑等）

  • 心脏各腔室（左房、左室等）

研究设计：

  • ≥6组不同解剖区域样本

  • 每组3个生物学重复

  • 蛋白组/磷酸组：区域特异性蛋白注释

样本要求：

  • 解剖好的组织块(5×5×5mm)

  • 冷冻/福尔马林固定组织

2

冠状切片空间动态研究（不含LCM）

分析不同截面切片的功能差异

应用场景：

  • 脑冠状切面（嗅球至延髓区域）

  • 器官组织动态截面

研究设计：

  • 不同结构特征的冠状切片

  • 每组4个连续切片重复

  • 蛋白组/磷酸化：空间动态蛋白分布

样本要求：

  • 冷冻/石蜡包埋组织

  • 提供切片角度和方向信息

3

疾病微区域研究（LCM）

激光显微切割精准捕捉病理微区域的蛋白质变化

应用场景：

  • 肿瘤癌变区域与正常区域

  • 炎症组织重点区域

研究设计：

  • 激光显微切割感兴趣区域 (ROI，如100×100μm)

  • 3个重复/区域

  • 不同病理区域比较分析

样本要求：

  • 石蜡/冷冻切片(连续2张)

  • 一张用于HE染色定位，一张用于显微切割

4

组织微环境全息空间研究（LCM）

激光显微切割全面解析组织微环境空间蛋白变化

应用场景：

  • 肿瘤微环境异质性

  • 器官组织结构解析

研究设计：

  • 如切割100个网格点(100×100μm/网格)

  • 空间Clusters识别与功能分析

  • Marker蛋白空间分布分析

样本要求：

  • 石蜡/冷冻切片(连续2张)

  • 一张用于HE染色定位，一张用于显微切割

技术性能与数据表现

稳定可靠的检测性能支持高质量研究

基于激光显微微切割（LCM）的空间蛋白组鉴定深度

2,500-3,000

50×50μm区域

人脑转移瘤冷冻切片

4,000-4,800

100×100μm区域

小鼠胎盘石蜡包埋切片

4,500-5,000

200×200μm区域

人脑转移瘤冷冻切片

空间蛋白质组实验技术流程

图片46


空间蛋白质组切割方案

图片45


空间蛋白质组生信分析流程

上文方案中提到，基于LCM的空间蛋白组分为两种情况，一种是切割感兴趣区域（ROI），比如癌和癌旁这种不同的病理区域，通过蛋白质组比较不同组别ROI的蛋白表达差异，这种情况的生信分析内容如下所示：

图片43

另一种是选取一个相对较大的肿瘤微环境区域，对整个微环境进行全息网格点切割，比如100个网格点，每个网格点100×100μm，这种情况可以分析整个微环境蛋白空间表达特征，其生信分析内容如下所示：

图片44

蛋白量化质控

鉴定统计与分布特征

空间相似性分析

区域间同质性与异质性

表达聚类识别

Marker蛋白空间特征分析

功能通路解析

区域生物学状态与机制探索

成功应用案例

国际期刊发表的空间蛋白质组研究成果

Deep topographic proteomics of a human brain tumour - Nature Communications (2023)

384个肿瘤微区域网格分析揭示空间异质性

81/96/384
微区域网格
40/350/833
空间分辨率
4k+
蛋白质
40μm
最高分辨率

研究亮点

该研究采用激光捕获显微切割(LCM)技术和质谱分析，在三个不同空间分辨率上对人类脑肿瘤进行了深入研究：

  • 识别肿瘤实体、肿瘤/非肿瘤边界、免疫细胞浸润区、血管周围等区域的蛋白表达特征

  • 揭示肿瘤组织蛋白质的空间异质性分布模式

  • 在细胞水平描绘微环境的蛋白表达精细结构

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Spatial region-resolved proteome map reveals mechanism of COVID-19-associated heart injury - Cell Reports (2022)

心脏4个解剖区域的微血管与心肌特异蛋白分析

28+17
对照和患者心脏
4
左右心房心室解剖
47
心肌微切割
34
微血管切割

研究发现

从28名非COVID-19患者(对照)和17名COVID-19患者的心脏四个解剖区域(左/右心房和心室)获取了47个心肌微区域和34个微血管区域样本：

  • 建立心肌和微血管的区域分辨蛋白质组图谱

  • 发现左心房的心肌和微血管最易受病毒影响

  • 在特定心脏区域观察到分子功能障碍

  • 为COVID-19心血管疾病治疗提供新方向

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空间蛋白组送样指南

各类组织/切片样本准备与寄送规范

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