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Label-free的华丽升级之系列报道二
发布日期:2017.05.04
中科新生命,成立于2004年,专注于质谱技术方法在科技服务、生物医药、精准医疗领域的应用开发。12年质谱服务经验,每年处理本数超万例,通过与中科院的技术合作及企业研发团队的自主创新,致力成为您最具价值的生物技术合作伙伴。

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接上回给大家介绍了iTRAQ/TMT与Label-free的爱恨纠葛之后(详情可戳链接:Label-free的华丽升级之系列报道一),低调了很久的Label free突然大吼一声:“谁说我不能分级!!!”


首先科普一下分级(fraction):分级通常是将蛋白样本、或蛋白酶解后的肽段样本,采用蛋白或肽段性质(如等电点、分子量、电荷性、疏水性)上的差异,通过凝胶或色谱等方法,将一份样本分为多份样本(常说的分10个fraction,即通过分级的方法将每份样本又分为了10份),每一份分级的样本再分别进行LC-MS分析(即10个fraction,共进行10次LC-MS分析),这样每一份分级后的样本的复杂性会比原始样本大大降低。以此可以减少每次LC-MS分析过程中原始样本的复杂性,以提高质谱对样本中数据采集的覆盖度和深度。


 重点来了 

这年头,高调是需要拿出点实力来说话的,来看看APT为Label free提供的证据!


① 实验设计

某植物样本,对照(CK)与处理组(SL),每组3个重复样本,分别进行2hr、4rh、5级*1hr高精度质谱分析,比较2hr分析时长、4hr分析时长与分5级(每级1hr分析时长)分析,在蛋白定量数量、肽段定量数量,与差异表达蛋白(ratio>2, 且p value<0.05)数量上的差别。

来,有图有真相,直接看结果:

图1 定量到的蛋白质数量统计

 

图2 定量到的肽段数量统计

 

图3 差异表达蛋白的数量统计


② 回顾一下

定量到的蛋白质数量:从3000+提高到5000+

定量到的肽段数量:从14000+提高到20000+

差异表达蛋白质数量(ratio>2, 且pvalue<0.05):从150+提高到500+


③ 总结

从APT测试的结果来看(本文中未展示其他样本的结果):真核生物的复杂样本,Label free分级能够明显提高数据量(差异表达蛋白数量的提高程度,跟具体的生物处理方式有关)

 

听的很认真的iTRAQ表示不服,我们来算算实验成本:

质谱分析次数:Label free:2组*3重复*1次=6次(2hr)

Label free分级(5级):2组*3重复*5级*1次=30次(1hr)

iTRAQ 8-plex(15级):1标记(2组*3重复)*15级*1次=15次(1hr)

可以看到,由于iTRAQ可以将不同组别标记后混合,所以其可以大大减少分级导致的LC-MS的分析次数增加,以减少实验周期和成本(iTRAQ 8-plex 分15级的分析次数比Label free少一半左右)。


iTRAQ静静地感觉到逆袭成功,但是!!!很有底气的Label-free:本是同根生,相煎何太急。

来,给你一个图,体会一下:


可以看到:在相同物种、相同样本的比较分析中, iTRAQ/TMT的分析平行性更好、性价比更高,是更优先的选择。但是,Label free具有自己应用特点和应用领域。

 

友情提醒:labelfree分级的实现,保证分级过程中的平行性是重点。否则,在每个样本都进行大规模分级的过程中,不平行性可能导致定量的问题。分级方式的选择,数据分析软件的选择很重要!分级有风险,请选择耕耘多年的专业蛋白质组分析机构(你知道我说的是谁)

 

中科新生命正式推出可靠的Label free分级服务,期待咨询与合作!


后续许多回的报告(一定要看)

在一旁00后风格的PRM同学:

你们争个毛线啊,你们的结果,最终不都需要我来验证才能算数么?

00后这么嚣张,还是有道理的,下回我们来聊聊这位嚣张的00后——PRM

 

在一旁默默扫地的光头同学:

看来分级真是个神器啊,那么翻译后修饰研究,也可以用分级的方式来提高大规模PTM分析的数据量和深度了?(严重怀疑这位同学不是扫地的这么简单)

一语道破天机!接下来,我们也会为大家介绍PTM分析与分级,请保护好各位的下巴。


另外,大家可以脑补下:00后+扫地僧的画面,过不了多久,我们会请他们一起登台献唱。


嘘,我能给大家透露的就先这么多了,否则达康书记要把我清除出组织了。下回见!




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