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赛默飞Target MS2 对大鼠血浆人重组干扰素定量
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本文由 赛默飞色谱及质谱 整理汇编
2018-08-10 10:58 392阅读次数
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随着蛋白质组学的不断发展，蛋白质组学已广泛深入到生物学研究的各个领域，目前，蛋白质组学研究已经由传统的大规模鉴定逐步转向了靶向蛋白质组学，研究内容已经由蛋白质鉴定扩展到了蛋白质相对和定量，对复杂样本中蛋白质的相对与定量有助于发现疾病的生物标志物，对于研究各类疾病的发生与发展有着重要的意义。基于质谱的蛋白质组学定量方法主要有SILAC，TMT，iTRAQ以及应用三重四级杆的MRM等，本文主要介绍了赛默飞世尔新一代台式高分辨质谱仪Q-Exactive在目标蛋白质定量方面的应用。结果显示Q-Exactive不仅可以在ng级上样量情况下达到98%以上的蛋白质氨基酸序列匹配度，同时应用targetms2方法，可以很好的对复杂样本中目标蛋白质进行定量，其定量下限达到了amol，动态范围达到了6个数量级，且线性相关系数在0.99以上
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赛默飞Target MS2 对大鼠血浆人重组干扰素定量- 随着蛋白质组学的不断发展，蛋白质组学已广泛深入到生物学研究的各个领域，目前，蛋白质组学研究已经由传统的大规模鉴定逐步转向了靶向蛋白质组学，研究内容已经由蛋白质鉴定扩展到了蛋白质相对和定量，对复杂样本中蛋白质的相对与定量有助于发现疾病的生物标志物，对于研究各类疾病的发生与发展有着重要的意义。基于质谱的蛋白质组学定量方法主要有SILAC，TMT，iTRAQ以及应用三重四级杆的MRM等，本文主要介绍了赛默飞世尔新一代台式高分辨质谱仪Q-Exactive在目标蛋白质定量方面的应用。结果显示Q-Exactive不仅可以在ng级上样量情况下达到98%以上的蛋白质氨基酸序列匹配度，同时应用targetms2方法，可以很好的对复杂样本中目标蛋白质进行定量，其定量下限达到了amol，动态范围达到了6个数量级，且线性相关系数在0.99以上[详细]
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2015-02-17 00:00
安装说明
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- 应用赛默飞Orbitrap对TMT 标记样本进行MS2 定量
- 前言目前，蛋白质组学研究已经由传统的大规模鉴定逐步转向了靶向蛋白质组学，研究内容已经由蛋白质鉴定扩展到了蛋白质相对和定量，蛋白质相对定量方法中应用Z普遍的为标记定量，包括：ICAT，DIART，ICPL，TMT，iTRAQ等等，其中又以TMT以及iTRAQ的应用Z为广泛。传统的TMT以及iTRAQ标记实验均使用MS2碎片报告离子来进行定量，但是StevenPGygi等人发现该方法由于母离子筛选过程易受到基质干扰，因而定量结果与真实值相比偏低，而使用MS3碎片报告离子来进行定量，则可以很好的解决这一问题，使用仪器：GX液相色谱仪ThermoScientificEasy-nLC1000如需详细信息请下载，谢谢[详细]
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- 赛默飞质谱利用 TSQ Quantiva 定量肉类掺假比例
- 引言：“挂羊头，卖狗肉”是日常用的一个熟语。虽然随着时间的发展，这句话已经难以反应Z真实的情况，在世界上大部分地方，狗已经不作为食用肉的来源，即使在极少数食狗肉的地方，狗肉的价格也往往比羊肉还高，已经失去了造假的意义。但是，这种商品标识与实际商品的组成不一致的情况，却是长期存在的。自从2013年欧盟“马肉风波”之后，ZG肉类掺假的现象也屡见报道，进一步加深了人们对肉类真实性的担忧。这种非标明的添加，极大的扰乱的市场次序，影响相关宗教人士、特殊风俗与部分肉类禁食人士的情感与健康，也带来了潜在致病性和疾病控制的难题。目前Z常用检测的方法有：基于核酸的聚合酶链式反应技术（PCR），和基于抗体抗原结合的酶联免疫法（ELISA）。前者受到DNA降解，复杂基质的干扰和样品提取与扩增方法的影响，干扰了定性和定量的准确性。后者往往受制于抗体的制备，加工过程中蛋白变性，复杂基质和近亲缘种属之间同源干扰导致的假阳性的影响[1,2]。随着生物质谱技术的成熟，大规模的定性和定量研究蛋白表达谱的技术已经很成熟。因此，利用质谱技术寻找不同肉类样品特征性蛋白或者多肽，并进行定量，能够避免现在Z常用的PCR技术和ELISA所面临的上面的种种问题，其优点包括：不受食品加工的过程影响，因为氨基酸序列比核酸序列在加工过程中更容易保存；同时实现定性与定量，避免假阳性且定量结果更加准确可靠；能够同时监测多种添假[2]。猪肉，禽肉，牛肉和羊肉是世界上消耗量Zda的四种肉类[3]。大多数情况下，羊肉Z贵，可能比*** 的禽肉贵到5倍以上，在实际生活中，对不法商人具有Zda的掺假诱力。我们基于超高分辨的QExactive质谱平台，研究了五种常见肉类彼此之间的特征性专属多肽。选取其中找到的部分多肽，通过人为的将几种不同的肉类进行混合研究，模拟现实中掺假的情况，用TSQQantiva建立了基于SRM（SelectedReactionMonitoring）的掺假比例定量方法。[详细]
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