定量プロテオミクスサービス

BGIはプロテオミクス定量のための複数のワークフローに対応しています。当社は、複雑な生物学的マトリックスやその他の複雑な混合物中のタンパク質を正確に定量するプロセスを最適化するための革新的なソリューションを開発しました。当社の定量サービスには、ラベルフリーデータ独立取得（DIA）、アイソバリックラベル（iTRAQ、TMT、IBTタグ）、ラピッドDDAプロテオミクス、ターゲットプロテオミクス（MRM、PRM）、ナノプロテオミクス、FFPEプロテオミクス、メタプロテオミクスなどが含まれています。 

当社は、お客様のプロジェクトに最適な定量プロテオミクス戦略を決定するお手伝いをいたします¹。

ラベルフリーDIA定量

 データ独立取得（DIA）はラベルフリーの定量技術で、一貫性の高い定量と幅広いプロテオームカバレッジを提供することができます。当社は、お客様の特定のサンプルでカスタマイズされたスペクトルライブラリを作成し、DIAスキャンモードのナノフローLC-MS/MSを使用して個々のサンプルを分析します²。

ラベルフリーDIA定量プロテオミクスサービスは、長期にわたるプロジェクトや、正確で再現性のある定量を必要とする大規模なサンプルセットがあるプロジェクトに最適なサービスです。

アイソバリックラベル

 アイソバリックラベルサービスにはサンプル多重化が組み込まれており、高深度のプロテオームカバレッジと中小規模のサンプルセットの高精度の定量を提供します³。

BGIは、AB SCIEX、BGI、Thermo Scientificがそれぞれ開発した、iTRAQ（相対および絶対定量用のアイソバリックタグ）、IBT（定量用アイソバリックタグ）、TMT（定量用タンデムマスタグ）技術を使用したアイソバリックラベル定量プロテオミクスサービスを提供しています。

ラピッドDDAプロテオミクス

iTRAQ法などのラベルに依存する定量プロテオミクスとは対照的に、ラベルフリーのデータ依存型取得（DDA）プロテオミクスは、タンパク質のラベリングのために高価な安定同位体を用いる必要がありません。これにより、余分なエラーが発生しやすいin vitroラベル化反応なしにサンプルの正確なタンパク質定量を行うことができ、迅速なプロテオーム同定と定量が可能になります⁴。

ターゲットプロテオミクス

従来の標的タンパク質解析は抗体技術に基づくもので、スループットや特異性に限界がありました。しかし、多重反応モニタリング（MRM）や併発反応モニタリング（PRM）*のアプローチ⁵により、これらの制約を解決することができます。

質量分析（MS）プラットフォームに基づく標的プロテオミクス研究のゴールドスタンダードとして、MRM及びPRM技術は複雑な生体サンプル中の数十種類のタンパク質を迅速かつ正確に同時測定し、検証に時間がかかるという問題を解決することができます。

ナノプロテオミクス

ナノプロテオミクスとは、in-situ切断とDDAラベルフリーテクノロジーの組み合わせにより、小さな細胞集団（通常5,000細胞未満）の定量プロテオミクス解析を行うもので、従来のタンパク質抽出や質量分析では不可能だった解析を可能にするものです⁶。

BGIは、希少な細胞集団や入手困難な臨床検体、病理組織などの細胞不均一性研究にまたがるナノプロテオミクス分野で幅広い経験を有しています。

FFPEプロテオミクス

 FFPEサンプルとは、FFPE法で処理された組織サンプルのことで、室温で数十年間安定して保存でき、組織病理学的解析のゴールドスタンダードとされています⁷。BGIは腫瘍内不均一性研究のFFPEプロテオミクス分野で豊富な経験を有しています。

メタプロテオミクス

 微生物群集の代謝は、増殖や維持のための酵素を含む微生物細胞のタンパク質の総体として定義されるプロテオームによって決定されます。メタプロテオミクスは、2004年に始まって以来、ある時点で環境微生物が発現するすべてのタンパク質の大規模な特性評価を目的としています。メタプロテオミクスは、微生物群集の多様性、構造、潜在的な遺伝子機能についての詳細な研究を可能にします⁸。

BGIは、ヒトの糞便サンプル、水サンプル、飲料業界における発酵プロセスなどの微生物研究にまたがるメタプロテオミクスの分野において豊富な経験を有しています。

参考資料

[1] Cheung, C.H.Y. and H.F. Juan, Quantitative proteomics in lung cancer. J Biomed Sci, 2017. 24(1): p. 37.

[2] Searle, B.C., et al., Chromatogram libraries improve peptide detection and quantification by data independent acquisition mass spectrometry. Nat Commun, 2018. 9(1): p. 5128.

[3] Rauniyar, N. and J.R. Yates, 3rd, Isobaric labeling-based relative quantification in shotgun proteomics. J Proteome Res, 2014. 13(12): p. 5293-309.

[4] Krasny L, et al., Data-independent acquisition mass spectrometry (DIA-MS) for proteomic applications in oncology. Mol Omics, 2020. 9(4).

[5] Method of the Year 2012. Nat Methods, 2013. 10(1).

[6] L. Yi, et al., Advances in microscale separations towards nanoproteomics applications, 2017.1523: 40–48.

[7] Marchione D M, et al., HYPERsol: High-Quality Data from Archival FFPE Tissue for Clinical Proteomics. J Proteome Res, 2020 Feb 7; 19(2): 973–983.

[8] Kleiner M. Metaproteomics: Much More than Measuring Gene Expression in Microbial Communities. MSystems, 2019 May-Jun; 4(3): e00115-19.