Petal

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 Petal

从表型材料筛选关键调控蛋白的全面解决方案
MabArray™

 

DNA是剧本,蛋白质才是演员

蛋白质是有机体表型复杂性的最终决定分子,蛋白质组学已成为后基因时代研究热点和必然趋势。

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      多数情况下,有机体表观的表型并非单基因遗传所致,而是一系列蛋白的变化以及多种蛋白之间的相互作用共同决定。对不同基因型或不同状态下组织蛋白表达谱变化的研究,可为表型发生机制的研究筛选蛋白标志物,提供候选蛋白。进一步的,对特定通路中蛋白相互作用的研究,有助于建立相应的信号转导通路体系,从而探讨表观表型发生的机制。因此,蛋白调控网络的研究通常有两个方向的思路:

      抗体芯片筛选关键调控蛋白研究,即利用超大容量抗体芯片技术筛选不同表型材料中表达蛋白组的差异通过大规模的WB/IF实验验证内源蛋白表达水平从而更为精确的筛选得到真正与表型相关的关键蛋白。其优势在于高通量的抗体验证实验(WB/IF),真是反应生物体内的蛋白变化情况以及蛋白定位情况,同时利用抗体工具优势,深入分析蛋白互作网络、蛋白修饰等分子机制

  

      MabArray服务正是基于单克隆抗体芯片技术大规模筛选及验证差异蛋白表达和蛋白调控网络的一整套技术服务。该服务尤其适合非小鼠/人物种的研究,由于这些研究物种极度缺乏抗体工具,往往很难真正的做到在内源水平上验证蛋白的表达和定位,从而导致关键功能蛋白的筛选效率和准确性较低。

 MabArray: 一个高内涵的单抗库 超高密度抗体芯片

      抗逆:正常样本和不同梯度胁迫处理(如高温、高盐)后的样本

      表型差异:遗传背景未知,表现出不同表型(如叶片颜色)的同一物种样本

      基因型差异:野生型与基因改造(如基因敲除、过表达)样本


您提供
感兴趣的生物学问题

例如:通过比较不同品种的果实研究

成熟过程中果肉软化的分子机制

具有表型特征的差异样本
提供至少6个差异样本,也可以比较更多组之间的差异
艾比玛特帮您实现
差异样本抗体芯片筛选、大规模的WB/IF验证、关键蛋白的CO-IP互作网络分析

抗体芯片筛选数据,数百个差异蛋白的内源WB/IF验证,更多生物学样本的进一步WB验证,关键候选蛋白的CO-IP互作网络分析等。

提供10-15个候选差异蛋白,以及对应的WB/IF数据,提供每个鉴定蛋白的单克隆抗体


您提供
感兴趣的生物学问题
例如:通过比较不同品种的果实研究
成熟过程中果肉软化的分子机制
具有表型特征的差异样本
供至少两组样本,每组至少三个生物学重复。也可以比较更多组之间的差异
艾比玛特帮您实现
比较蛋白组学实验、生物信息学分析和数据挖掘
iTRAQ原始数据和差一单吧分析,包括GO,KEGG,Pfam和CORUM。异蛋白表达热图,差异蛋白功能分类,基于文献或差异蛋白的通路挖掘和重绘。可直接用于文章发表的数据图表
单克隆抗体和差异蛋白WB内源验证
针对6个蛋白开发单克隆抗体,提供全部抗原和抗体小样。并提供差异蛋白WB内源验证的结果
靠组学数据的堆砌已经无法发表高质量文章,艾比玛特帮我挖掘了数据的价值,找到了后续研究的突破口。
实验方案和主要实验数据


1)   进行抗体芯片筛选差异蛋白(4 Vs 4),分析芯片结果,比较4对样品,得到蛋白差异对比数据。(芯片检测蛋白用量:500ug/组芯片)

各样本的差异Heat map分析

【参考数据结果】


2 根据芯片结果选择100-200个差异点内源WB验证,以验证芯片结果。差异验证成功的蛋白进行IP-ID/MS鉴定蛋白身份信息。

2 小样本WBIP银染、IP-WB数据

【参考数据结果】

 

Table 1. IP/MS鉴定出的5个差异蛋白

3 根据小样本WB数据,挑选木质部特异表达的蛋白进行根不同发育时期的组织切片的IHC染色(材料设置同芯片筛选),分析候选蛋白在根组织的不同发育时期中蛋白定量变化、蛋白定位变化或者特殊定位IHC样品要求: 根据发育时期特点选取萝卜根部对应组织大小1cm x 1cm,该组织块包括木质部和韧皮部每个时间点准备1-2将材料放入Abmart提供的植物IHC固定液中,邮寄至Abmart公司进行切片和IHC实验

4 MVP蛋白IHC实验数据

【参考数据结果】


4   上述IHC验证具有定位特征的候选蛋白在大样本中确认蛋白表达变化,并进行3次生物学重复机芯差异统计IP蛋白用量:1000ug/抗体。

3 样本WB数据3次重复Bar

【参考数据结果】


 

5)将上述进过IHC组织定位验证的MVP在萝卜根部差异样本中进行“差异CO-IP”实验,已鉴定蛋白的互作网络(Differential network)。【注:样本设计可以为发育过程中根生理变化最为显著的2个时期,来分析在这个显著发生变化的生理时期候选MVP蛋白是通过什么样的蛋白网络来实现功能调控的】实验数据包括:a 差异互作蛋白的heat map数据b差异互作蛋白的KEGG分析;c差异互作蛋白的互作网络分析和共表达网络分析(结合转录组数据)


a 差异互作蛋白的heat map数据

5. TOP50蛋白的表达量Heat map结果。

红色(9)代表表达量最高,蓝色(5)代表表达量最低。

【参考数据结果】

E:\金山快盘\销售文件\2018销售\抗体组文章\牦牛肌肉\top50 KEGG.bmp
b差异互作蛋白的KEGG分析

6.TOP50蛋白的KEGG通路富集分析结果。

圆圈大小代表蛋白数量多少,红色到蓝色代表P值。

【参考数据结果】


c差异互作蛋白的互作网络分析和共表达网络分析

7.TOP50蛋白的蛋白互作分析和共表达网络分析结果。

a.蛋白互作网络和互作强度分析b.互作特异性的生物信息学方法验证;

c.基于转录组数据的互作蛋白共表达网络分析

【参考数据结果】

上述结果需要在4个样本中做差异CO-IP实验

引用文章摘选
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国家“海外高层次专家”特聘专家领衔,几十个海归博士构成的科学家团队

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