XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemProteomics
炎症蛋白质组学分析用于预测入射房颤
抽象客观房颤（AF）已成为老年人的常见状况。心血管危险因素仅解释了大约50％的AF病例。炎症生物标志物可能有助于缩小这一差距，因为炎症会改变心房电生理学和结构。这项研究旨在使用蛋白质组学方法来确定社区中这种情况的细胞因子生物标志物谱。方法这项研究在基于芬兰人群的Finrisk队列研究1997/2002的参与者中使用细胞因子蛋白质组学。开发了46种细胞因子的风险模型，以使用Cox回归预测AF。此外，研究了参与者的C反应性蛋白（CRP）和N末端pro b型Natriuretic肽（NT-ProBNP）浓度与入射AF的关联。导致10744名参与者（平均年龄为50.9岁，女性为51.3％），观察到1246例发生AF病例（40.5％的女性）。The main analyses, adjusted for participants' sex and age, suggested that higher concentrations of macrophage inflammatory protein-1 β (HR=1.11; 95% CI 1.04, 1.17), hepatocyte growth factor (HR=1.12; 95% CI 1.05, 1.19), CRP (HR=1.17; 95% CI 1.10, 1.24) and NT-proBNP （HR = 1.58; 95％CI 1.45，1.71）与发生AF的风险增加有关。在进一步的临床变量调整模型中，只有NT-probNP保持统计学意义。结论我们的研究证实了NT-Probnp是AF的强大预测因子。观察到的循环炎性细胞因子的关联主要是通过临床风险因素来解释的，并不能改善风险预测。在蛋白质组学方法中测得的炎性细胞因子的潜在机械作用尚待进一步阐明。
激酶抑制剂下拉分析（KIP）用于临床蛋白质组学
©作者2024。Open Access本文是根据Creative Commons Attribution 4.0 International许可获得许可的，该许可允许以任何媒介或格式使用，共享，适应，分发和复制，只要您对原始作者和来源提供适当的信誉，请提供与创意共享许可证的链接，并指出是否进行了更改。本文中的图像或其他第三方材料包含在文章的创意共享许可中，除非在信用额度中另有说明。如果本文的创意共享许可中未包含材料，并且您的预期用途不受法定法规的允许或超过允许的用途，则您需要直接从版权所有者那里获得许可。要查看此许可证的副本，请访问http：//创建ivecommons。org/licen ses/by/4。0/。Creative Commons公共领域奉献豁免（http：//创建ivecommons。Org/publi cdoma in/Zero/1。0/1。0/）适用于本文中提供的数据，除非在数据信用额度中另有说明。
血浆蛋白质组学方法|数据表 - 智商生物
由于液体生物样本中纳米颗粒与蛋白质之间的微弱理化学相互作用，对纳米颗粒提取的事先努力受到了过度的技术差异的限制，并且需要样品分馏以实现高蛋白质计数。这些关键约束限制了可重复性，减少发现的统计能力，并增加每个样品仪器的分析时间。智慧的优化纳米颗粒系统采用专门的捕获和持有的化学反应，从而实现了单个分数注射处理处理以实现出色的可重复性。
癌症生物学博士后研究员 – 蛋白质组学 – 靶点发现 Philipp Lange 博士，加拿大儿科肿瘤转化蛋白质组学研究主席
您的角色：您将领导一个关于儿童癌症中一类新型高特异性表面表位的表征和靶向研究项目。您将使用我们小组开发的新型质谱方法来研究儿童原发性癌症标本和模式系统中的细胞表面，并将使用和改进细胞生物学和生化方法来开发新的模式来靶向和监测恶性细胞。您还将有机会指导研究生和本科生，获得合作项目的领导经验并为拨款申请做出贡献。研究团队和环境：位于加拿大西部领先的儿科研究中心不列颠哥伦比亚省儿童医院研究所 (BCCHRI)，您将融入不列颠哥伦比亚省儿童医院、UBC 和不列颠哥伦比亚省癌症中心的高度创新和跨学科研究环境中。温哥华多次被评为世界上最宜居的地方之一，将卓越的研究与高品质的生活相结合。为个人和职业发展提供了绝佳的机会。您将加入一支充满活力的实验和计算科学家团队，并参与当地 BRAvE 和国家 PROFYLE 儿科精准肿瘤学计划，与基础科学家、病理学家、分析师和临床医生一起工作。您将直接使用最先进的细胞和分子生物学设施、小鼠和鸡绒毛尿囊膜 (CAM) 建模平台、质谱、新一代测序、流式细胞术、成像和计算基础设施。
人工智能驱动的深度可视化蛋白质组学定义细胞身份和异质性
图 1：深度可视化蛋白质组学概念和工作流程 深度可视化蛋白质组学 (DVP) 将高分辨率成像、人工智能 (AI) 引导的单细胞分类和分离图像分析与新颖的超灵敏蛋白质组学工作流程 7 相结合。DVP 将细胞培养或存档的患者生物库组织的数据丰富成像与基于深度学习的细胞分割和基于机器学习的细胞类型和状态识别联系起来。(无)监督的 AI 分类的细胞或亚细胞感兴趣对象经过自动激光显微切割和基于质谱 (MS) 的蛋白质组学分析。后续的生物信息学数据分析使数据挖掘能够发现蛋白质特征，从而在单细胞水平上提供对健康和疾病状态中蛋白质组变异的分子见解。DVP 可作为研究人员和临床医生的资源。
整合蛋白质组学揭示红细胞生成中动态磷酸化信号网络的原理
Karayel 等人报告了他们基于质谱 (MS) 的蛋白质组学分析结果，该分析针对处于不同成熟阶段的人类培养 CD34+ 衍生红细胞。他们观察到蛋白质组的动态变化。他们采用 CRISPR/Cas9 筛选靶向 HUDEP2 培养系红细胞成熟过程中的激酶，发现靶向 c-Kit/MAPK 信号传导可促进终末红细胞成熟。作者做了大量工作，功能方法合理。揭示人类红细胞成熟过程中的蛋白质组动态变化是主要关注点。 MAPK 是一种已知的红细胞增殖调节剂，可阻止小鼠和人类红细胞的成熟（相关文献包括 PMID：15705783；17317860；PMID：15166036；PMID：12969966；PMID：31413092；PMID：15030167）。作者应引用这些文献，并阐明他们在红细胞成熟过程中发现 MAPK 的新颖性，或在已知背景下讨论其工作的确认性方面。此外，如果作者能够在 MAPK 信号蛋白敲除小鼠模型的红细胞生成背景下讨论他们的研究结果，那将是有益的。同样，作者应该参考由红细胞生成素受体信号诱导的 PIM1 激酶的研究（PMID：28732065，PMID：20639905），并在该背景下讨论他们的工作。作者鉴定出在红细胞成熟过程中表达的大量 SLC（溶质载体）转运蛋白。这是一个有趣的发现，证实了之前的转录组分析（也应该参考）。如果作者提供有关人类红细胞中 SLC 的功能信息，那将很有趣。
评估Zenotof 7600系统鲁棒性的定量蛋白质组学工作流程
该技术说明证明了用于扩展微流蛋白质组学LC-MS分析的Zenotof 7600系统的性能和鲁棒性。该系统是连续运行的28周，而没有仪器清洁或维护，除了例行调整和校准外。鲁棒性，其中使用Zeno Swath DIAS方法分析了人类K562胰蛋白酶消化标准的5 ng和50 ng载荷的复制注射，以评估定量蛋白质组学性能。评估期包括从24-28周进行的加速鲁棒性测试，包括> 1,000个注射（每次注射0.5-1 ng之间的柱载荷）和> 1,020 µg的K562摘要，并注入了系统中，以模拟高通量蛋白瘤研究。在28周内分析了超过1200 µg的蛋白质消化系统。QC结果表明，系统性能在21周的测试期间保持稳定，并且已识别和量化的蛋白质组和前体的数量与变异系数（CVS）<20％一致。这些数据表明Zenotof 7600系统是
应用定量蛋白质组学在牛发现生物标志物
澳大利亚牛的tick虫，澳大利亚的rhipicephalus，属于R. microplus物种综合体的五个进化枝之一，对牛业造成了明显的财务损失，每年超过1.5亿美元（1）。在全球范围内，tick虫和tick虫疾病影响了80％的牛群，每年造成22-300亿美元的财务损失（2）。牛tick虫侵害的严重经济损失需要制定有效的控制策略来打击tick虫的侵扰。TICK控制已严重依赖于使用杀菌药物。然而，由于抵抗力以及经济，环境和消费者的关注，完全依赖抗磷酸剂并不是一项可持续战略（3，4）。在相同的环境条件下，不同品种的牛tick负担的差异与宿主抗性有关。例如，BOS indicus品种通常比金牛座品种更具耐药性。tick抗性通常在幼虫阶段表现出来，导致幼虫在感染后24小时内死亡，也称为幼虫排斥（5）。因此，使用主机对tick的天然抵抗可以为制定替代tick控制策略提供机会。
疾病检测和个性化医学中的特别报告诊断蛋白质组学
虽然诊断蛋白质组学导致发现了许多潜在的生物标志物，但将这些发现转化为经过临床验证的测试仍然是一个重大挑战。生物标志物验证研究涉及大型和多样化的患者队列，对于确认其诊断准确性和临床实用性是必要的。
蛋白质组学数据输入方法的比较评估和新策略
记录版本：该预印本的一个版本于 2022 年 1 月 20 日在 Scienti¦c Reports 上发表。已发表的版本请参阅 https://doi.org/10.1038/s41598-022-04938-0 。