基于蛋白质组学技术的新型冠状病毒感染诊断研究进展

2020年,新型冠状病毒(SARS-CoV-2)席卷全球,对全球人民的生命健康造成重大危害并给全球公共卫生系统带来巨大负担.到目前为止,核酸检测是新型冠状病毒肺炎诊断的主要方法和标准,同时其他技术方法也竞相开展,蛋白质组学技术即为其一.该技术在疾病机制研究、诊断方法开发、病原鉴定等领域已广泛应用,在SARS-CoV-2...     

蛋白质组学技术及其在中药复杂体系研究中的应用

系统生物学在中药复杂体系研究中的可行性和合理性已经获得了中药研究者的认可。在后基因组时代,蛋白质组学是系统生物学研究的重要组成部分,蛋白质组学在中药研究中的应用也已经有了一些成功的实例。作者在近年来部分研究工作的基础上,对蛋白质组学的主要研究技术及蛋白质组学在中药复杂体系研究中的应用思路进行了综述和探讨。     

细粒棘球蚴囊液蛋白组分分析

目的 利用鸟枪法分析细粒棘球蚴(Echinococcus granulosus)囊液蛋白(hydatid cyst fluid protein,HCFP)组分,寻找其中具有潜在调控免疫失调性疾病功能的活性组分.方法 无菌收集细粒棘球蚴病患者肝囊肿中的细粒棘球蚴囊液,采用鸟枪法进行液相色谱-串联质谱鉴定,采用MaxQua...     

胰腺癌细胞转染hSSTR2基因对下游波形蛋白表达的影响及其意义

目的 探讨生长抑素2型受体(Hsstr2)基因转染胰腺癌细胞对下游蛋白表达的影响及其意义.方法 利用腺病毒载体Ad.CMV.Hsstr2.GFP将Hsstr2全长Cdna导入胰腺癌细胞Panc-1;采用荧光差异双向凝胶电泳技术分离并筛选Hsstr2基因转染胰腺癌细胞前后差异表达蛋白;用反射式基质辅助激光解吸附电离串联飞行时间质谱鉴定差异蛋白.利用免疫印迹验证差异表达的波形蛋白;采用免疫组化检测波形蛋白在胰腺癌组织中的表达,并分析其临床意义.结果 有统计学意义的差异蛋白质点21个;选择1.3倍以上的差异点18个,经质谱鉴定得到13个蛋白质,包括翻译调节蛋白、代谢酶类、与细胞通讯信号传导相关蛋白、细胞结构蛋白、分子伴侣、具有GTPase活性的蛋白及动力蛋白等.波形蛋白在胰腺癌细胞转染Hsstr2基因后表达降低,免疫组化显示波形蛋白主要在低分化的胰腺癌细胞中高表达.结论 筛选的波形蛋白等差异蛋白可能成为新的胰腺癌敏感治疗靶点.波形蛋白也可能成为预测肿瘤恶性程度的一个指标.     

蛋白质飞行质谱技术在严重急性呼吸综合征(SARS)早期诊断中的应用价值(英文)

目的探索蛋白质飞行质谱技术在严重急性呼吸综合征(SARS)早期诊断中的应用价值。方法用表面加强激光解吸电离质谱技术检测急性SARS组和对照组的血清,首先建立诊断模型,然后单盲进行模型验证。结果通过检测急性SARS组(74例)和对照组(147例)的血清,发现了早期SARS患者血清中质谱峰(M/Z)为3939.08、4137.71、8136.64、11514.20的4种特异蛋白指纹标志物,并建立诊断模型,此模型敏感性98.6%(73/74),特异性94.6%(139/147)。结论早期SARS患者有特异的蛋白指纹图谱,利用表面加强激光解吸电离质谱技术检测SARS患者或疑似SARS患者血清,可更好地协助临床进行SARS的早期诊治。     

鼻咽癌成纤维细胞分泌性蛋白质的变化分析

目的 建立细胞分泌性蛋白质组学研究方法,分析鼻咽癌形成过程中成纤维细胞分泌蛋白的变化特征.方法 分别收集5份鼻咽癌和正常鼻咽组织标本,无血清培养成纤维细胞,收集细胞上清液,超滤法脱盐并浓缩上清液中分泌性蛋白,运用双向凝胶电泳(2-DE)技术建立分泌性蛋白表达图谱;并用比较蛋白质组学方法分析2组成纤维细胞分泌蛋白的差异,基质辅助激光解析飞行时间质谱分析鉴定差异蛋白;ELISA分析2组细胞上清液中半乳糖凝集素1的表达.结果 用自建细胞分泌性蛋白2-DE图谱,从2组细胞上清液中筛查出表达差异大于2倍的蛋白质点18个,质谱分析鉴定出11个分泌性蛋白;其中半胱氨酸蛋白酶抑制剂C、补体组分Cls前体、不均一性核糖核蛋白Al在鼻咽癌间质成纤维细胞(CAFs)上清液中表达下调,而其余8个包括半乳糖凝集素1、14-3-3sigma蛋白、组织蛋白酶L等分泌性蛋白在CAFs上清液中表达上调;2组细胞上清液中半乳糖凝集索1分别为(4.95±0.76)ng/ml、(9.90±0.36)ng//ml(CAFs组),二者差异有统计学意义(P＜0.05).结论 鼻咽癌形成过程中成纤维细胞分泌性蛋白的变化涉及细胞信号转导、蛋白合成与降解等途径,CAFs可能通过上述途径调控肿瘤微环境,影响鼻咽癌的发生、发展、侵袭转移;这为今后分泌组学研究奠定了实验基础.     

不同类型栓子所致急性缺血大鼠脑组织形态学变化及其蛋白表达差异的研究

目的 探讨不同类型栓子所致急性缺血大鼠脑组织形态学变化及其蛋白表达的差异.方法 健康无特定病原体雄性Sprague-Dawley(SD)大鼠120只.粉碎胆固醇晶体,制备胆固醇栓子.取大鼠自体动脉血,凝固烘干后,制成血栓栓子.栓子直径为60～100μm.采用改进的微栓子栓塞法(少量多次注射栓子代替传统的一次性注射)制作...     

MALDI-TOF mass spectrometry analysis of small molecular weight compounds (under 10 KDa) as biomarkers of rat hearts undergoing arecoline challenge

Context: Statistical and clinical reports indicate that betel nut chewing is strongly associated with progression of oral cancer because some ingredients in betel nuts are potential cancer promoters, especially arecoline. Early diagnosis for cancer biomarkers is the best strategy for prevention of cancer progression. Several methods are suggested for investigating cancer biomarkers. Among these methods, gel-based proteomics approach is the most powerful and recommended tool for investigating biomarkers due to its high-throughput. However, this proteomics approach is not suitable for screening biomarkers with molecular weight under 10 KDa because of the characteristics of gel electrophoresis.

Objective: This study investigated biomarkers with molecular weight under 10 KDa in rats with arecoline challenge.

Materials and methods: The centrifuging vials with membrane (10 KDa molecular weight cut-off) played a crucial role in this study. After centrifuging, the filtrate (containing compounds with molecular weight under 10 KDa) was collected and spotted on a sample plate for MALDI-TOF mass spectrometry analysis.

Results: Compared to control, three extra peaks (m/z values were 1553.1611, 1668.2097 and 1740.1832, respectively) were found in sera and two extra peaks were found in heart tissue samples (408.9719 and 524.9961, respectively). These small compounds should play important roles and may be potential biomarker candidates in rats with arecoline.

Discussion and conclusions: This study successfully reports a mass-based method for investigating biomarker candidates with small molecular weight in different types of sample (including serum and tissue). In addition, this reported method is more time-efficient (1 working day) than gel-based proteomics approach (5~7 working days).