โปรตีโอมิกส์
คุณสมบัติ
●โปรตีโอมิกส์เชิงคุณภาพ: ใช้ LC-MS/MS ในการระบุองค์ประกอบของโปรตีนในตัวอย่างที่ซับซ้อน (แถบเจล SDS-PAGE, IP, Co-IP, Pull-down) ข้อดี: ไม่จำกัดจำนวนตัวอย่าง ตรวจจับได้รวดเร็ว กระบวนการเตรียมตัวอย่างง่าย มีประสิทธิภาพสูง และสามารถตรวจจับโปรตีนที่มีปริมาณน้อยได้
● โปรตีโอมิกส์เชิงปริมาณแบบไม่ใช้ฉลาก: เทคโนโลยีที่ไม่ใช้ฉลากสำหรับการตรวจจับตัวอย่างแต่ละตัว วัดปริมาณโปรตีนโดยการเปรียบเทียบความเข้มของสัญญาณเปปไทด์ในข้อมูลแมสสเปกโทรเมตรี ข้อดี: ใช้งานง่าย มีประสิทธิภาพสูง (ไม่จำกัดจำนวนตัวอย่าง) และใช้งานได้หลากหลาย (เหมาะสำหรับการเปรียบเทียบโปรตีนแบบ "มี/ไม่มี" ในสายพันธุ์ต่างๆ)
● DIA Quantitative Proteomics: ใช้โหมดการเก็บข้อมูลแบบไม่ขึ้นกับข้อมูล (DIA) โดยสแกนไอออนทั้งหมดในหน้าต่างที่แบ่งเป็นส่วนๆ เพื่อเก็บข้อมูลไอออนทั้งหมด ข้อดี: ให้ผลลัพธ์ที่ทำซ้ำได้ดีกว่า ครอบคลุมโปรตีนได้มากกว่า และวัดปริมาณได้แม่นยำกว่าโหมด DDA (TMT/Label Free) เหมาะสำหรับงานวิจัยที่มีตัวอย่างขนาดใหญ่
● 4D-Label Free Quantitative Proteomics/4D-DIA Quantitative Proteomics: ใช้เครื่องแมสสเปกโทรเมตรี Bruker timsTOF โดยเพิ่มการเคลื่อนที่ของไอออน (พื้นที่หน้าตัดการชน) เข้ากับการแยกแบบ 3 มิติแบบดั้งเดิม ข้อดี: เพิ่มประสิทธิภาพการใช้ไอออนและความแม่นยำ เพิ่มประสิทธิภาพโดยรวมในด้านความลึกของการครอบคลุม ความไว และปริมาณงาน มีความลึกในการระบุที่สูงกว่าวิธีการ 3 มิติแบบดั้งเดิม
● Astral Label Free Quantitative Proteomics/Astral DIA Quantitative Proteomics: อิงตามเครื่องแมสสเปกโทรเมตรีความละเอียดสูง OrbitrapTM AstralTM ข้อดี: ประสิทธิภาพสูงกว่า (ประมวลผลได้มากกว่า 100 ตัวอย่างต่อวัน ด้วยการไล่ระดับความเข้มข้นใน 8 นาที), ครอบคลุมพื้นที่ได้ลึกกว่า (ตรวจจับโปรตีนได้มากกว่า 8,000 ชนิดในเซลล์ Hela ใน 8 นาที) และมีความไวสูงกว่า (ใช้ตัวอย่างน้อยลง)
● TMT Quantitative Proteomics: ใช้แท็กไอโซโทป 18 ชนิดในการติดฉลากเปปไทด์เพื่อตรวจจับตัวอย่าง 18 ตัวอย่างพร้อมกัน ข้อดี: มีเสถียรภาพสูง (การรบกวนจากเสถียรภาพของเครื่องมือมีน้อย ข้อผิดพลาดของระบบน้อย) และมีความไวสูง (การแยกส่วนช่วยลดความซับซ้อนของตัวอย่าง ทำให้ตรวจจับโปรตีนที่มีปริมาณน้อยได้ดีขึ้น)
● PRM Targeted Proteomics: เทคโนโลยีการตรวจจับเป้าหมายที่มีความละเอียดสูงสำหรับการตรวจจับโปรตีน/เปปไทด์เป้าหมายโดยเฉพาะ ข้อดี: ช่วยให้สามารถวัดปริมาณสัมพัทธ์/สัมบูรณ์ และตรวจสอบผลลัพธ์โปรตีโอมิกส์เชิงปริมาณได้ ไม่มีข้อจำกัดเรื่องแอนติบอดี มีขอบเขตการใช้งานที่กว้างกว่า Western Blot และ ELISA
ข้อดี
● อุปกรณ์ขั้นสูง: เพียบพร้อมด้วยทั้งแพลตฟอร์มโปรตีโอมิกส์แบบดั้งเดิมและเครื่องแมสสเปกโทรเมตรีความละเอียดสูงขั้นสูง (เช่น 4D, Astral)
● การตรวจจับที่เสถียร: ระบบควบคุมคุณภาพที่เข้มงวดช่วยให้มั่นใจได้ว่ากระบวนการทดสอบมีความสม่ำเสมอและเสถียร
● ผลลัพธ์ที่เชื่อถือได้: การวิเคราะห์เชิงคุณภาพและเชิงปริมาณพร้อมกันจะให้ข้อมูลเกี่ยวกับการแสดงออกสัมพัทธ์ น้ำหนักโมเลกุล ความอุดมสมบูรณ์ และข้อมูลสำคัญอื่นๆ สำหรับแต่ละกลุ่ม
● ระบบอัตโนมัติระดับสูง: ระบบ LC-MS แบบอัตโนมัติช่วยให้การวิเคราะห์รวดเร็วและมีประสิทธิภาพการแยกสารที่ดีเยี่ยม
ข้อกำหนดบริการ
| การเปรียบเทียบเทคนิคโปรตีโอมิกส์แบบไม่เจาะจงเป้าหมาย | ||||
| ไม่มีฉลาก | DIA | ทีเอ็มที | ||
| การติดฉลาก | NO | NO | ใช่ | |
| โหมดการสแกนข้อมูล | ดีดีเอ | ดีดีเอ | DIA | ดีดีเอ |
| ความสามารถในการทำซ้ำ | ต่ำกว่า | สูง | สูง | |
| ความไว | ต่ำกว่า | สูง | สูง | |
| การมัลติเพล็กซ์ | NO | ใช่ | NO | ใช่ |
| แอปพลิเคชัน | การเปรียบเทียบการมีอยู่/ไม่มีอยู่ของโปรตีน | ตัวอย่างขนาดใหญ่ | การวิเคราะห์ตัวอย่างชุดต่างๆ | การเปรียบเทียบการแสดงออกของโปรตีนที่แตกต่างกัน ในสายพันธุ์และเนื้อเยื่อเดียวกัน |
| ความแม่นยำ | ★ | ★★(4D/แอสทรัล ดีแอลเอ ★★★) | ★★ | |
| จำนวนการตรวจจับ | ★ | ★★(4D/แอสทรัล ดี|A★★★) | ★★ | |
ตัวอย่างข้อกำหนด
คุณสงสัยหรือไม่ว่าตัวอย่างของคุณตรงตามเกณฑ์ของเราหรือไม่? คลิกที่นี่เพื่อรับข้อมูลของเราข้อกำหนดตัวอย่างล่าสุด.
ขั้นตอนการให้บริการ
การรวบรวมตัวอย่าง
การสกัดโปรตีน
การย่อยด้วยเอนไซม์
การแยกจากกัน
การเก็บรวบรวมข้อมูล
การวิเคราะห์ข้อมูล
การส่งข้อมูล
โปรตีโอมิกส์เชิงคุณภาพ
1. สารละลาย/เจลโปรตีน: ตารางผลลัพธ์เชิงคุณภาพ
2. ผลการค้นหาฐานข้อมูล
2.1 รายชื่อส่วนของเปปไทด์ที่ตรงกับผลการค้นหาในฐานข้อมูล
2.2 รายชื่อโปรตีนที่ตรงกับผลการค้นหาในฐานข้อมูล
2.3 รายการการดัดแปลงที่ตรงกับผลการค้นหาในฐานข้อมูล (เช่น การเติมหมู่ฟอสเฟต การเติมหมู่ยูบิควิติน เป็นต้น)
3. ข้อมูลดิบ
โปรตีโอมิกส์เชิงปริมาณ(ปราศจากฉลาก/DIA/TMT)
1. การประมวลผลข้อมูลเบื้องต้น
1.1 การค้นหาฐานข้อมูลโปรตีน
2. การวิเคราะห์การแสดงออกของโปรตีน
2.1 การวิเคราะห์ส่วนประกอบหลัก (PCA)
2.2 ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานสัมพัทธ์ (RSD)
2.3 การกระจายแนวโน้ม K-means
2.4 การประเมินความสามารถในการทำซ้ำ
2.5 แผนภูมิแสดงความสัมพันธ์ระหว่างการแสดงออกของโปรตีน (Protein Expression Heatmap)
3. การระบุหน้าที่การทำงาน
3.1 การระบุหน้าที่ของ GO
3.2 การระบุหน้าที่การทำงานของ KEGG
3.3 การระบุหน้าที่การทำงานของ COG
3.4 การระบุหน้าที่การทำงานของ GOslim
3.5 การระบุโดเมนโครงสร้างโปรตีน Pfam
4. การวิเคราะห์ความแตกต่างของโปรตีน (ตัวอย่างทางชีวภาพ ≥ 3 ตัวอย่าง)
4.1 ผลการวิเคราะห์ความแตกต่างของโปรตีน
4.2 การกระจายตัวของการเปลี่ยนแปลงการพับโปรตีน (FC) ที่แตกต่างกัน
4.3 การวิเคราะห์ทางสถิติของปริมาณโปรตีนที่แตกต่างกัน
4.4 แผนภูมิภูเขาไฟแสดงความแตกต่างของโปรตีน
4.5 แผนภูมิความร้อนของการจัดกลุ่มโปรตีนที่แตกต่างกัน
4.6 การวิเคราะห์การระบุหน้าที่และเสริมคุณค่าของโปรตีนที่แตกต่างกันตาม GO
4.7 การวิเคราะห์การระบุหน้าที่และเสริมคุณค่าของโปรตีนที่แตกต่างกันโดยใช้ KEGG
4.8 การระบุหน้าที่การทำงานของโปรตีนที่แตกต่างกันตาม COG
4.9 การวิเคราะห์การระบุและเสริมคุณค่าโปรตีนที่แตกต่างกันโดยใช้ GOslim
4.10 การวิเคราะห์การระบุโดเมนโครงสร้างโปรตีนที่แตกต่างกันและการวิเคราะห์การเสริมคุณค่า
5. การวิเคราะห์ปฏิสัมพันธ์ของเครือข่ายโปรตีน
6. การระบุเส้นทางปฏิกิริยาโปรตีน
7. การทำนายเปปไทด์สัญญาณ
8. การระบุตำแหน่งของโปรตีนภายในเซลล์
โปรตีโอมิกส์เชิงปริมาณ(PRM)
1. ผลการวิเคราะห์ปริมาณโปรตีนด้วยวิธี PRM
1.1 ภาพรวมของผลการวิเคราะห์เชิงปริมาณ
1.2 การกระจายตัวของพื้นที่พีคไอออนชิ้นส่วนสำหรับเซกเมนต์เปปไทด์
โปรตีโอมิกส์เชิงปริมาณ
1.การวิเคราะห์การแสดงออกของโปรตีน
↑การวิเคราะห์ส่วนประกอบหลัก (PCA)↑ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานสัมพัทธ์ (RSD)
↑การกระจายแนวโน้ม K-means ↑ความสัมพันธ์Aการวิเคราะห์PโปรตีนEการแสดงออกLอีเวลส์
↑ แผนภูมิแสดงความสัมพันธ์ระหว่างการแสดงออกของโปรตีน
2. การระบุหน้าที่การทำงาน
↑คำอธิบายฟังก์ชัน GO↑การระบุหน้าที่ของ KEGG
↑ คำอธิบายฟังก์ชัน COG ↑ คำอธิบายฟังก์ชัน GOslim
↑ การระบุโดเมนโครงสร้างโปรตีน Pfam
3.การวิเคราะห์ปฏิสัมพันธ์เครือข่ายโปรตีน
↑ การวิเคราะห์ปฏิสัมพันธ์เครือข่ายโปรตีน
4.การทำนายเปปไทด์สัญญาณ
↑ การทำนายเปปไทด์สัญญาณ
5. การระบุตำแหน่งของโปรตีนภายในเซลล์
↑การระบุตำแหน่งของโปรตีนในระดับเซลล์
| 2025 | ถุงอะพอพโทซิสที่ได้จากเซลล์ต้นกำเนิดมีเซนไคม์ช่วยบรรเทาอาการแพ้รุนแรงได้ โดยการชักนำให้เซลล์ CD8+ T เกิดภาวะอะพอพโทซิสด้วยภาวะแคลเซียมเกินและภาวะการทำงานผิดปกติของไมโทคอนเดรีย | วิทยาศาสตร์ขั้นสูง |
| 2024 | การวิเคราะห์ข้อมูลหลายมิติแบบบูรณาการแสดงให้เห็นถึงประสิทธิภาพในการต้านมะเร็งที่เพิ่มขึ้นของ | ออนโคโลยีเชิงแปลผล |
| 2024 | การวิเคราะห์มัลติโอมิกส์เผยให้เห็นลักษณะเฉพาะของเส้นทางการเผาผลาญที่สนับสนุน ความแตกต่างของขนาดและสีของผลฟักทองยักษ์ | วารสารนานาชาติวิทยาศาสตร์โมเลกุล |
| 2024 | การวิเคราะห์ข้อมูลทรานสคริปโตมและเมตาโบโลมให้ข้อมูลเชิงลึกใหม่เกี่ยวกับการฝ่อของกล้ามเนื้อจากการไม่ใช้งาน ในไก่: บทบาทที่เป็นไปได้ของเส้นใยกล้ามเนื้อหดตัวเร็ว | วารสารนานาชาติวิทยาศาสตร์โมเลกุล |
| 2023 | การวิเคราะห์แบบมัลติโอมิกส์เผยให้เห็นอิทธิพลของเตตราไซคลินต่อการเจริญเติบโตของรากหญ้ารายกราส | วารสารวัสดุอันตราย |
