德國(guó)美因茲大學(xué)的科學(xué)家開(kāi)發(fā)出一種提高蛋白測(cè)量技術(shù)性能和標(biāo)準(zhǔn)的新方法
現(xiàn)代質(zhì)譜系統(tǒng)幫助科學(xué)家們確定了細(xì)胞或者組織樣品的具體組分，但是這里存在一個(gè)問(wèn)題――不同分析軟件包從相同的原始數(shù)據(jù)往往會(huì)產(chǎn)生不同的結(jié)果。
為了解決這個(gè)問(wèn)題，來(lái)自德國(guó)美因茲大學(xué)的一組研究人員通過(guò)與這一領(lǐng)域各大著名實(shí)驗(yàn)室合作，比較和修改各種分析軟件包，令不同的軟件產(chǎn)生一致的結(jié)果。這對(duì)于世界各地的實(shí)驗(yàn)室來(lái)說(shuō)無(wú)疑是一道福音，這樣研究人員就能進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化分析比對(duì)定量蛋白質(zhì)組學(xué)檢測(cè)結(jié)果，而這也正是檢測(cè)某些疾病，如癌癥早期階段的關(guān)鍵所在。
這一研究成果公布在10月26日的Nature Biotechnology雜志上，領(lǐng)導(dǎo)這一研究的是美因茲大學(xué)Stefan Tenzer教授。
對(duì)于某些特定疾病，醫(yī)師們?yōu)榱肆私馑牟±碓?，?huì)采樣通過(guò)現(xiàn)代組學(xué)技術(shù)分析疾病生物標(biāo)記，這些高度復(fù)雜的數(shù)據(jù)分析當(dāng)然需要專(zhuān)門(mén)的軟件，然而不幸的是，不同軟件有時(shí)會(huì)從相同的原始數(shù)據(jù)得到不同的結(jié)果，導(dǎo)致分析變得復(fù)雜。
這也正是Tenzer教授這項(xiàng)研究的出發(fā)點(diǎn)，“我們想要找到一種最佳比對(duì)樣品的方法，”兩位生物信息學(xué)專(zhuān)家：Pedro Navarro 和 Jö；rg Kuharev研發(fā)了一種特殊軟件，他們將其命名為 LFQbench 。這一軟件能詳細(xì)分析各種軟件程序之間的差異?！袄?LFQbench，我們發(fā)現(xiàn)不同程序獲得的結(jié)果存在巨大差異?！?/span>
“這一發(fā)現(xiàn)對(duì)于該領(lǐng)域研究來(lái)說(shuō)具有重要意義，不過(guò)我們還更進(jìn)了一步：我們與各個(gè)團(tuán)隊(duì)的研發(fā)主創(chuàng)們合作，修改完善了這些分析軟件，讓他們產(chǎn)生相一致的結(jié)果，”Tenzer說(shuō)。
這拓寬了質(zhì)譜技術(shù)在定量蛋白質(zhì)組學(xué)中的應(yīng)用?！斑@意味著未來(lái)質(zhì)譜聯(lián)用技術(shù)將為基礎(chǔ)研究和臨床診斷帶來(lái)更多的應(yīng)用?！?/span>
“這是基于質(zhì)譜的定量蛋白質(zhì)組學(xué)研究的一大突破，從而這種方法能作為標(biāo)準(zhǔn)程序應(yīng)用到多種疾病診斷中，比如癌癥，過(guò)敏等，”美因茲大學(xué)的首席科學(xué)官Ulrich Fö；rstermann教授說(shuō)，“我感到特別自豪，我們研究人員做出如此有影響力的成果。”
最近幾年，Tenzer教授一直致力于基于質(zhì)的譜定量蛋白質(zhì)組學(xué)技術(shù)的改進(jìn)。這些方法能幫助研究人員重復(fù)檢測(cè)和量化分析成千上萬(wàn)的細(xì)胞、組織或體液，從中找到樣品中的差異表達(dá)蛋白，“多年的研究，尤其是通過(guò)國(guó)際相互，我們獲得了這一質(zhì)譜定量蛋白組學(xué)的飛躍成果?！?/span>
本文來(lái)源：生物通
