Nature Methods：预测人类肿瘤蛋白质数量的新方法
2010-06-06 抗癌健康网
专注健康 关爱生命 蛋白质组学是大规模研究细胞蛋白质的方法，主要使用质谱技术。通过质谱技术，科学家们已经研制出许多测量生物样品中蛋白质数量的方法，其中一种方法名为细胞培养氨基酸稳定同位素标记SILAC。使用SILAC，生物样品中的蛋白质被含有“重同位素”的氨基酸所标记，这种被标记的蛋白质在质谱仪中被去除，因此可与未标记的样品进行比较。这种方法需要非常精确的量化分析。然而，这种方法只适用于能够完全被重氨基酸所代谢标记的组织或细胞。
Matthias Mann和同事对SILAC方法进行了改进，能够测出人类原发性肿瘤中的蛋白质数量，而这种肿瘤本身不能被代谢标识。包括肿瘤在内的人类组织是由许多种类的细胞组成，它们能在不同水平上表达蛋白质。为了代表取自特定肿瘤中的许多不同类型的细胞和蛋白质，研究小组用重氨基酸标识了含有不同永生人类癌症细胞系的混合物。采用这种超级SILAC方法，他们精确测出人类肿瘤组织中的蛋白质数量，包括乳腺癌和脑癌组织。
除了可用于肿瘤生物学以外，超级SILAC方法还可应用于蛋白质生物标识的发现，以检测早期癌症。
生物谷推荐原文出处：
Nature Methods doi:10.1038/nmeth.1446
Super-SILAC mix for quantitative proteomics of human tumor tissue
Tamar Geiger , Juergen Cox , Pawel Ostasiewicz , Jacek R Wisniewski & Matthias Mann
We describe a method to accurately quantify human tumor proteomes by combining a mixture of five stable-isotope labeling by amino acids in cell culture (SILAC)-labeled cell lines with human carcinoma tissue. This generated hundreds of thousands of isotopically labeled peptides in appropriate amounts to serve as internal standards for mass spectrometry–based analysis.
Matthias Mann和同事对SILAC方法进行了改进，能够测出人类原发性肿瘤中的蛋白质数量，而这种肿瘤本身不能被代谢标识。包括肿瘤在内的人类组织是由许多种类的细胞组成，它们能在不同水平上表达蛋白质。为了代表取自特定肿瘤中的许多不同类型的细胞和蛋白质，研究小组用重氨基酸标识了含有不同永生人类癌症细胞系的混合物。采用这种超级SILAC方法，他们精确测出人类肿瘤组织中的蛋白质数量，包括乳腺癌和脑癌组织。
除了可用于肿瘤生物学以外，超级SILAC方法还可应用于蛋白质生物标识的发现，以检测早期癌症。
生物谷推荐原文出处：
Nature Methods doi:10.1038/nmeth.1446
Super-SILAC mix for quantitative proteomics of human tumor tissue
Tamar Geiger , Juergen Cox , Pawel Ostasiewicz , Jacek R Wisniewski & Matthias Mann
We describe a method to accurately quantify human tumor proteomes by combining a mixture of five stable-isotope labeling by amino acids in cell culture (SILAC)-labeled cell lines with human carcinoma tissue. This generated hundreds of thousands of isotopically labeled peptides in appropriate amounts to serve as internal standards for mass spectrometry–based analysis.
