Label-free的华丽升级之系列报道二
2017-05-04
中科新生命
5425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
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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
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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
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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！
