單細胞蛋白質組學
單細胞蛋白質組學(single-cell proteomics)是一個研究單個細胞內蛋白質表達多樣性的研究領域。這種方法對於理解細胞功能和結構的複雜性以及組織(如腫瘤)內的異質性有着重要意義。[1]
批量蛋白質組學技術(bulk RNA-seq)查詢數千個細胞的蛋白質表達並提供平均蛋白質表達譜,在大多數情況下掩蓋了單個細胞之間的關鍵差異,即概率統計中的辛普森悖論。單細胞 RNA 測序 (scRNA-seq) 和基因組學分析的進展表明,觀察到的生物變異性可以直接歸因於單個細胞,而非大量或複雜組織的平均。 [2][3]
單細胞中的蛋白質組學測量比單細胞RNA測定更有價值,因為細胞的功能因子是蛋白質,轉錄水平本身不足以預測許多情況下的蛋白質水平[4]、mRNA表達為蛋白質存在延遲、翻譯後的蛋白質仍可能經過複雜的摺疊、修飾[5]。相較於批量蛋白質組學,在對稀有細胞群如癌症幹細胞的研究中,單細胞蛋白質組學有着更高的靈敏度,只能通過 SCP 技術研究稀有細胞在疾病中的作用。[6]
當前,單細胞蛋白質組學可以通過二代測序技術(NGS)或是質譜的方法開展。[7]不同於DNA或RNA的測序可以使用PCR技術對待測物進行大規模的擴增——蛋白質難以複製,不可倍增的低蛋白質含量對檢測的靈敏度提出了極高的挑戰。
技術思路
基於二代測序技術
基於二代測序技術的蛋白質組學的基本思路是將測定蛋白質轉變為DNA的測定,如鄰近延伸分析技術[8][9]。鄰近延伸分析技術將目標特異性抗體對與兩種寡核苷酸鏈連接,當抗體定位到抗原的表面時,鄰近的抗體對上的寡核苷酸鏈可以雜交並在DNA聚合酶的作用下生產完整的雙鏈DNA片段,後續通過定量聚合酶鏈式反應(qPCR)測量DNA片段表徵對應的蛋白質的含量。
基於質譜
基於質譜的單細胞蛋白質組學最初以分析蛋白質含量高、體積大的細胞為主,如非洲爪蟾卵母細胞、人卵細胞。[10][7]質譜分析技術靈敏度的提升使得單細胞蛋白質組學得以在更廣的範圍內實現。[7]其分析流程通常包含:分離單個細胞、裂解細胞、提取蛋白質成分、色譜分離蛋白質、質譜分析、數據分析。[11][6]
在「組學」研究中,研究者往往期望「高通量」的實驗技術,即更快地獲取更多的數據。類似於NGS測序時在接頭序列(Adapter)中加入樣品標識序列(index),也可以向蛋白質添加同量異位標記以實現單機並行測量來自多個細胞的蛋白質。同量異位標籤具有相同的總體質量,但在結構上有不同組合的同位素。[12][13][14]這樣的設計使得在第一級質譜分析中,來自不同樣本的相同肽段可以產生相同的信號,而在第二級分析中,則能夠通過獨特的報告離子進行區分和定量。
拓展閱讀
- A review of the current state of single-cell proteomics and future perspective
- Single-cell proteomics enabled by next-generation sequencing or mass spectrometry
參考
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