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利用基于质谱的蛋白质组学用于连续的定向进化
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CSF蛋白质组学服务|数据表 - 智商生物
在来自ND和匹配的对照组患者的CSF的病例对照研究中，发现ND患者的CSF在CSF中显着增加了神经元损伤的关键生物标志物，包括神经丝链轻链蛋白和TAU蛋白（图6A）。重要的是，在ND患者的CSF中发现了数千种其他蛋白质（包括蛋白质成型和PTM）的其他蛋白质差异存在，揭示了潜在的新ND生物标志物或药物靶标（图6B）。
整合代谢组学和蛋白质组学，鉴定1种新型药物靶点
此预印本的版权所有者此版本于 2023 年 10 月 20 日发布。；https://doi.org/10.1101/2023.10.19.23297247 doi: medRxiv preprint
分析疾病选择性药物靶标：从蛋白质组学到韧带学
尽管OMICS技术的进步，包括蛋白质组学和转录组学，但对治疗靶标的识别仍然具有挑战性。辅助组学最近成为一种功能蛋白质组学的独特技术，用于全球结合蛋白配体的全球分析。应用于患病与健康的血管，比较辅助组学系统地映射新型疾病限制的配体，可选择性靶向病理学但无生理途径，从而具有内在安全性高效。在这篇综述中，我们讨论了细胞配体作为治疗靶标的潜力，并总结了韧带的发展。我们进一步比较了药物目标发现的不同OMIC技术的优势和局限性，并讨论了提高药物研发成功率的目标选择标准。
靶向蛋白质组学用于监测肝病中的一碳代谢
摘要：肝脏疾病每年在全球造成约200万人死亡，并且在过去十年中发生了不断发病的率。肝脏疾病的危险因素包括饮酒，肥胖，糖尿病，肝毒性物质（如霉素）的摄入，病毒感染和遗传决定因素。肝癌是第六大流行的癌症，是死亡率的第三个（男性第二）。低存活率（5年内少于20％）部分用晚期诊断来解释，这表明需要新的早期分子生物标志物。单碳代谢会整合叶酸和蛋氨酸循环，并参与必要的细胞过程，例如氧化还原稳态维持以及通过产生中间代谢物（如半胱氨酸和S-腺苷甲氨酸）来调节甲基化反应。单碳代谢具有组织特定的构造，在肝脏中，参与的酶大量表达 - 维持肝细胞分化的要求。有针对性的蛋白质组学研究表明，肝细胞癌和肝硬化的显着不同，这表明监测一碳代谢酶可用于肝病患者的地层分层，并为其临床管理开发精确的药物策略。在这里，描述了对肝病中一种碳代谢的重编程，并讨论了质谱对跟进这些改变的作用。
工具睫状刺猬响应的时间分辨蛋白质组学分析
主要纤毛是一个信号室，通过其蛋白质，脂质和第二信使组成的变化来解释刺猬信号。在这里，我们将纤毛的接近标记与定量的质谱法结合了响应于刺猬的纤毛蛋白质组的时间依赖性变化。这种方法正确地识别了已知经历刺猬调节的睫状重新分布的三个因素，并揭示了两种此类额外的蛋白质。首先，我们发现cAMP依赖性蛋白激酶（PKA）的调节亚基迅速退出纤毛，以及G蛋白 - 耦合受体GPR161响应HEDGEHOG，我们建议GPR161/PKA模块的感觉和camp Signals Camp Signals Signals Signals CILAIRY PKA。第二，我们将磷酸酶圣丁素识别为细胞类型 - 刺猬信号的特定调节剂，该刺猬信号传导在途径激活时进入原发性纤毛。定量睫状蛋白质组谱分析的广泛适用性有望快速表征纤毛病及其潜在信号故障。
血浆蛋白质组学鉴定白血病抑制因子（lif ...
Y. Loriot，A。Marabelle，J.P。Guégan，F.X。 Danlos，B。Besse等人。 等离子体蛋白质组学识别白血病抑制因子（LIF）是免疫检查封闭抗性的新型预测生物标志物。 肿瘤学史，2021，32（11），第1381-1390页。 10.1016/j.annonc.2021.08.1748。 hal- 04633737Y. Loriot，A。Marabelle，J.P。Guégan，F.X。Danlos，B。Besse等人。等离子体蛋白质组学识别白血病抑制因子（LIF）是免疫检查封闭抗性的新型预测生物标志物。肿瘤学史，2021，32（11），第1381-1390页。10.1016/j.annonc.2021.08.1748。hal- 04633737
蛋白质组学国际和Sonic Healthcare USA标志独家
关于Promarkerd（www.promarkerd.com）糖尿病肾病（DKD）是由糖尿病引起的严重并发症，如果未检查会导致透析或肾脏移植。Promarkerd是一种预后测试，可以预测2型糖尿病患者的未来肾脏功能下降，而现有DKD则可以预测肾脏功能。专利的Promarkerd测试系统使用简单的血液测试来检测疾病早期发作的独特“指纹”，通过测量三种血清蛋白生物标志物，并结合三个常规可用的常规临床变量（年龄，HDL-胆固醇和估计的肾小球过滤率（EGFR））。一种基于云的算法将结果集成到患者风险报告中。在领先的期刊上发表的临床研究中，Promarkerd正确地预测了多达86％的健康糖尿病患者，他们在四年内继续发展为糖尿病肾脏疾病。
成像和蛋白质组学工具包用于研究细胞器接触位点
细胞器接触位点是通过分子绑扎复合物并置两个异源膜的区域。这些接触位点在轨道间通信和细胞功能整合中很重要。但是，可视化这些微小的焦点并识别接触位点蛋白质组一直具有挑战性。近年来，已经开发出基于荧光的方法来可视化细胞器的动态物理相互作用，而接近标记方法的方法有助于在接触位点促进蛋白质组织。在这篇综述中，我们解释了这些接触站点记者的设计原理：一种基于内源性系和/或绑定络合物如何定位到接触位点的双轨相互作用机制。我们将联系站点记者分为三类：（i）单蛋白系统，（ii）带有细胞器接近的活性报告信号的两个组件系统，以及（iii）接触站点蛋白质组的记者。我们还突出了具有高时间空间分辨率的高级成像分析，以及用于检测接触位点的机器学习算法的使用。