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혈장 단백체 분석은 임상 연구와 바이오마커 발견에 엄청난 잠재력을 가지고 있으며, 조직 샘플링을 위한 비침습적 "액체 생검"으로 기능합니다. 질량 분석기(MS) 기반 단백체 분석은 속도와 강건성의 향상 덕분에 혈장 단백체를 탐색하기 위한 이상적인 기술로 자리잡고 있으며, 편향이 없고 매우 구체적인 단백질 식별 및 정량이 가능합니다. 그 잠재력에도 불구하고, 혈장 단백체 분석은 단백질 풍부도에서의 방대한 동적 범위로 인해 여전히 도전 과제가 있으며, 이는 덜 풍부한 단백질의 탐지를 방해합니다. 다양한 접근 방법이 이 문제를 극복하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 기존의 고갈 방법은 비용, 처리량, 정확성 및 비표적 고갈의 한계에 직면해 있습니다. 나노입자 기반의 농축 방법은 동적 범위를 압축하는 데 유망한 결과를 보여주지만, 비용이 여전히 제약으로 남아 있습니다. 세포외 소포(EV)에 대한 농축 전략은 혈장 단백체의 커버리지를 극적으로 향상시킬 수 있지만, 현재의 방법은 대량 샘플에 대해 여전히 너무 노동 집약적입니다. 깔끔한 혈장은 비용 효율성, 시간 효율성 및 적은 부피 요구 사항으로 인해 여전히 인기가 있습니다. 우리는 모든 평가를 위해 33개의 혈장 샘플 테스트 세트를 사용했습니다. 샘플은 S-Trap을 사용하여 분해되었고, 다양한 용출 경량과 이온 이동 범위를 사용하여 Evosep One과 nanoElute에 연결된 timsTOF Pro에서 분석되었습니다. 데이터는 주로 DIA-NN을 사용하여 라이브러리 없는 검색으로 분석되었습니다. 본 연구는 MS 데이터 수집 및 MS 데이터 분석 모두에서 깔끔한 혈장에서 단백질체 범위를 개선할 방법을 탐구합니다. 우리는 더 작은 친수성 펩타이드 샘플링, 크로마토그래피 분리 증가, 라이브러리 없는 검색 사용의 가치를 입증합니다. 또한, 우리는 혈장 샘플에서 단백질 식별을 증진하기 위해 세포외 소포 분획을 활용하는 EV 부스트 접근법을 소개합니다. 전 세계적으로, 우리의 최적화된 분석 워크플로우는 24SPD 처리량으로 깔끔한 혈장에서 1000개 이상의 단백질을 정량화할 수 있게 해줍니다. 우리는 이러한 고려 사항이 사용된 LC-MS 플랫폼과 무관하게 도움이 될 수 있다고 믿습니다.
Metatla 외. (화,) 이 질문을 연구했습니다.