随着技术的快速发展，使用多组学数据联合来解析动植物和人类遗传科学问题已成为趋势，同时为科研发展提供了新机遇。为了推动多组学联合新方法发展，贴合广大研究生与青年教师的科研需求，青莲百奥从即日起至11月1日提供购买蛋白组学赠送代谢组学+联合分析的活动，满足广大科研工作者多层次组学的需求。

 

PART.1文章一

 

浙江中医药大学孙秋华教授发表题为“Multi-omics Analysis at Serum Proteomic and Metabolomic Levels Reveals Mechanisms of Moxibustion for a Mouse Model of Ankylosing Spondylitis”的研究性论文。这项研究的目的是确定艾灸改善强直性脊柱炎(AS)症状的潜在分子机制。

 

 

在本研究中，研究人员对蛋白多糖诱导的脊柱炎(pisp)小鼠特定穴位或非穴位进行4周的艾灸干预，此后评估关节炎严重程度、组织病理学检查、细胞因子和成骨细胞(OB)相关基因。采用基于LC-MS/MS的代谢组学技术和基于LC-MS/MS的DIA蛋白质组学方法检测小鼠血清的代谢产物谱和蛋白表达谱。采用多组学联合分析将单一蛋白质组学和代谢组学的结果进行整合。最终通过酶联免疫吸附试验(ELISA)方法验证了在富集显著的整合通路中一些新蛋白的水平，为艾灸改善强直性脊柱炎(AS)症状的分子机制的研究提供了支持。

 

 

   

 

 

 

PART.2文章二

 

 

 

目前，COVID-19依旧是科学家们关心的问题，本研究中研究人员采用质谱法对COVID-19患者的不同样本进行了蛋白组学和代谢组学以及脂质组学，从不同的层面提供了评估COVID-19严重程度的生物标志物。首先是基于质谱的蛋白质组学研究COVID-19。基于最近对COVID-19大流行的蛋白质组分析而开发的工作流。为了研究SARS CoV-2病毒的不同症状患者情况或感染细胞模型，通常选择来自血液、尿液、唾液和鼻拭子的血清、血浆和PBMCs用于靶向或非靶向定量蛋白质组分析。多元统计分析可用于不同程度COVID-19严重程度的蛋白生物标志物分析。 

 

此外，基于质谱的代谢组学和脂质组学研究COVID-19也很有意义。研究者开发利用代谢组学和脂质组学技术研究SARS-CoV-2病毒感染的不同症状患者或感染细胞模型的方法流程。通常，来自血液和其他生物指标(如尿液、唾液、拭子和呼吸标本)的血清、血浆和PBMCs可用于COVID-19患者的靶向或非靶向代谢组学或脂质组学分析。比较后再进行多元统计分析，可用于研究不同COVID-19严重程度的代谢物或脂质生物标志物。

通过综合“组学”方法发现生物标志物和调查改变的分子网络，可能是能用于更好地了解COVID-19的有利工具，蛋白质组学、糖组学、脂组学和代谢组学是上游基因组和转录组学活动的最终产物，未来的研究应聚焦于整合组学在COVID-19中的应用，这有助于更好地理解感染、发病机制和治疗靶点的分子机制。

   

 

 

 

 

PART.3文章三

 

结直肠癌(CRC)因其高死亡率而日益成为公众健康关注的焦点。目前，CRC治疗缺乏有效的诊断生物标志物和治疗策略，特别是对于潜在致病性的晚期CRC，人们对其机制仍知之甚少。中国科学技术大学发表的题为“Molecular Characterization of Advanced Colorectal Cancer Using Serum Proteomics and Metabolomics .”研究成果。在本研究中，作者使用基于数据非依赖性采集模式(DIA)的蛋白质组学和基于超高效液相色谱质谱联用仪的非靶向代谢组学，研究了20例III或IV期晚期CRC患者血清样本的蛋白组和代谢组。共鉴定出551个蛋白和719个代谢物。

 

 

 

此外，层次聚类分析显示，晚期CRC的血清蛋白质组比代谢组更多样化，癌症相关的蛋白质和代谢产物参与了细胞代谢，包括糖酵解/糖异生、氨基酸生物合成、谷胱甘肽代谢和花生四烯酸代谢等。最后，作者构建了晚期CRC血清的蛋白-蛋白相互作用网络。最后，作者选择了三种代谢物(hydroquinone、亮氨酸和鞘磷脂)和两种蛋白(凝血因子XIII A链和血浆激肽酶)作为晚期CRC的潜在生物标志物。

本研究中的结果对晚期结直肠癌生理病理的理解起到了推动作用，并发现了新的潜在生物标志物，用于进一步验证和应用，以改善晚期结直肠癌的诊断和监测。

 

 

从《Nature Methods》年度关注技术到癌症登月计划，Data-independent Acquisition(DIA)数据非依赖型采集模式，突破了传统的数据采集模式，实现了无偏向性地全息采集样本中所有分子信息，在覆盖度、准确性、稳定性上实现了全面提升，是当下蛋白质组学研究领域的热门技术。

蛋白组学领域重点期刊Molecular & Cellular Proteomics发表了一篇社论，题为“Initial Guidelines for Manuscripts Employing Data independentAcquisition Mass Spectrometry for Proteomic Analysis”，也在为DIA技术站台发声。

对于较小的样本个数，TMT等同位素标记定量有着出色的表现，但是对于大的样本量，比如大队列的临床样本、FFPE样本，非标记定量的方法变显现出了对的优势，DIA为DDA的升级款采集方法，在数据采集方面有着出色的表现，专为大队列样本而生，并且能够完美的与大队列代谢组学数据相匹配。

   

PART.4青莲DIA项目技术流程

青莲DIA技术优势：

1.每年持续更新最版本的数据检索软件，保证数据解析能力，更高的数据解析性能，采用深度建库方式使得数据解析率更高。

2.丰富的仪器使用经验和平台维护经验，大项目数据经验。

大队列样本蛋白鉴定数量维持在一个比较平稳的高水平，证明从样本的前处理到上机操作以及质谱仪的状态都保持在一个稳定的状态。

3.青莲的项目都能免费使用biolader云平台进行数据个性化处理，是一个专业的生物信息在线分析和可视化平台，为广大的科研工作者提供方便、快捷的数据处理、功能分析和可视化作图服务。