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新一代AI主导的(单细胞)深度视觉蛋白质组学

癌症是一种与蛋白质丰度或蛋白质功能障碍相关的疾病。因此,蛋白质组是区分健康和疾病状态的一个关键因素。有意思的是,癌症微环境中细胞的蛋白质含量变化很大。了解细胞的异质性是破译健康和疾病差异的关键。Matthias Mann实验室开发了一种被称为“深度视觉蛋白质组学”(DVP)的开创性方法,将激光显微切割(LMD)与超高灵敏度的质谱分析相结合,在细胞水平上提供具有空间背景的信息。可以探索单个细胞的蛋白质组,无需将其分子信息与邻近细胞相混合。从而可对同一微环境中的癌细胞和健康细胞的个体蛋白质组进行分离和分析。在这种新方法中,人工智能(AI)与LMD相结合,提高发现的通量。可自动识别已定义表型的细胞,标记的细胞坐标导入LMD,并进行精确切割。LMD的切割过程也可采用自动化,节省更多时间。


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2024年09月10日 15:02
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提取单一的癌症组织进行突变分析 DNA突变导致蛋白质异常或功能蛋白缺失,从而造成细胞繁殖失控并发生癌变为发现和了解特定癌症类型的潜在突变,提取纯正的肿瘤材料是极其重要的。这是非常有挑战性的,特别是少量的癌症组织,如小转移瘤。 激光显微切割可实现单一提取癌症组织,而不对健康细胞造成污染。因此,DNA测序将获得有效和可重复的结果,有助于轻松识别致癌的DNA突变。
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2023年08月18日 16:41

本次课程来源于网络研讨会《植物单细胞组学中的研究进展》,简介如下:

激光显微切割(LMD)是一个从各种各样的组织样本中分离出特定的单细胞或的整个区域的组织的非接触式和无污染的方法。切割部分可用于进一步的基因组、转录组、蛋白质组学和其他下游的技术分析。

单细胞组学在生物医学中已经得到广泛的应用,由于植物细胞壁的特性,植物单细胞组学面临的首个技术难点在于如何分离单个细胞并保留空间位置信息。

徕卡以LMD为主结合Thunder和Aivia的组合方案,是优化植物单细胞组学工作流的高效工具,因为LMD能定义高细胞通量的纯原料并精确保留了细胞的空间信息。


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