蛋白從頭測序和突變分析

    蛋白分子在試劑盒研發、診斷試劑開發和藥物研發中扮演了關鍵的角色。蛋白分子本身的一級結構是發揮其生物學功能的核心,因此,對蛋白質完整序列準確快速的分析有助於未知蛋白質的功能研究,並且對包括單克隆抗體在內的蛋白類藥物研發生產具有十分重要的意義。傳統的蛋白序列分析技術,無論是基於MALDI-TOF質譜儀還是基於nanoLC-MS/MS平臺,在蛋白鑑定過程中都需要藉助包含被鑑定蛋白在內的序列資料庫,再將質譜測定的分子量資料與資料庫理論序列碎裂之後得到的分子量資料進行比對,以實現對蛋白質的測序和鑑定。

    在實際的蛋白序列分析過程中有許多蛋白質的資訊是不包含在現有資料庫中的,比如一個未被報道過的全新蛋白,或者從一個全新物種中純化出來的蛋白。還有很多情況下,我們能夠得到部分的理論資料,但是缺失的那一部分纔是關鍵,比如市場上經過商業改造的酶,酶的序列改造資訊對於打算進行逆向工程的競爭對手來說是技術壁壘,因為序列變化是多種多樣的(點突變、缺失、插入、替換、修飾、融合等),這樣就存在著成千上萬種可能性,而且通常又沒有任何方向線索可尋;不僅是試劑盒中的某個酶,許多蛋白藥物同樣需要透過突變進行最佳化以增加產量或者穩定性;還有很多情況下蛋白序列產生了某些突變,即便是在一個藥物中發生了很少的序列突變也可能會造成生物活性的改變和產生人體免疫反應,進而造成巨大商業損失。由上述對未知蛋白質序列和突變分析的需求出發,百泰派克公司基於高解析度質譜儀Obitrap Fusion Lumos,結合豐富的生物資訊學分析經驗,建立了全新一代蛋白從頭測序和突變分析(De Novo Sequencing)平臺,實現對蛋白一級結構快速準確的分析。

    蛋白從頭測序和突變分析流程

    蛋白從頭測序和突變分析流程

     

    蛋白從頭測序和突變分析流程

     

    平臺優勢:

    1. 蛋白全序列覆蓋(100% Sequence Coverage)
    在蛋白質序列測定過程中我們會選擇5種不同的蛋白酶進行酶切,利用不同酶切肽段之間的互補性實現蛋白分子100%全序列的拼接。
    2. 先進的數據處理演算法
    我們基於發表在Nature Biotechnology和專業的蛋白組學雜誌JPR上的文獻,結合現有的專業進行資料庫非依賴性的蛋白序列分析的軟體PEAKS Mass Spectrometry Software,開發了自己的質譜原始資料計算方法,採用寬進窄出的原則,在不遺漏任何有效資料資訊的同時實現了蛋白序列的準確鑑定。
    3. 高精度和準確性
    我們在測序過程中會使用高解析度和高靈敏度的Orbitrap Fusion Lumos質譜儀;與老一代的質譜儀(例如Obitrap Elite、Q Exactive等)相比,Lumos在提高了一級二級質譜掃描速度的同時保證肽段分子量的準確性;一級質譜掃描速度的提高,有助於同一個肽段可以更多次的被鑑定到,提高了結果的可信性;二級質譜掃描速度的提高可以更好的進行片段碎裂(如下圖所示),從而保證結果的準確性,並可以透過二級碎裂片段的特徵峰實現亮氨酸和異亮氨酸的準確判定。

    蛋白從頭測序和突變分析2

     

    蛋白從頭測序和突變分析2


    4.嚴謹的序列預測和嚴格的序列驗證
    我們對測序的結果會首先進行序列的預測,同時,我們還會以測定的序列建立新的資料庫,採用Sequence Confirmation的模式對採集到的質譜資料再次進行分析,只有完全匹配的結果我們纔會提供給客戶。

    應用領域

    1. 在學術研究中根據研究論文發表需要,精準測定未知蛋白或者肽段的序列資訊;
    2. 精準測定經過商業化改造的蛋白質和酶的序列。許多商業價值高的蛋白質(絕大多數是酶)的氨基酸序列經過特定改造,使蛋白質產品比天然蛋白質具有更好的特性。由於這些序列改變的蛋白質的確切基因序列或氨基酸序列往往是非公開的,而這些蛋白質產品卻是容易得到,所以準確測定這類蛋白質產品的序列有很大的商業價值;
    3. 精準測定穩定細胞系表達蛋白的序列。在細胞系的構建和儲藏中容易發生突變(也稱為序列差異,sequence variant (SV),並且有時在一個產品中含量很少的SV也可能會造成生物活性的改變和產生人體免疫反應,進而造成巨大潛在風險。所以,在大規模生產之前檢測出這種天然的突變及其重要。我們開發的方法可以檢測低至1個氨基酸的序列差異,而且檢測範圍可以覆蓋整個蛋白/抗體序列。

    中/英文專案報告

    在技術報告中,百泰派克會為您提供詳細的中英文雙語版技術報告,報告包括:

    1. 實驗步驟(中英文)
    2. 相關的質譜引數(中英文)
    3. 質譜圖片
    4. 原始資料
    5. 肽段序列資訊
    6. 蛋白質序列與突變資訊

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