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[原创] iTRAQ蛋白质组学服务

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发表于 2014-12-26 15:18:12 | 显示全部楼层 |阅读模式
同位素相对标记和绝对定量(iTRAQ)技术是一种新的、功能强大的可同时对四种样品进行绝对和相对定量研究的方法。作为一种新的蛋白质绝对和相对定量技术,具有很好的精确性和重复性,并且弥补了DIGE及ICAT的不足。它可以结合非凝胶串联质谱技术,对复杂样本、细胞器、细胞裂解液等样本进行相对定量研究。
技术路线及方法:


  该服务方案是从蛋白的提取到结果分析一整套全面解决方案,客户只需要提供足够的样本就可以及时获得科学结果。我们也可以针对客户的实际情况量身定做方案,客户也可以选取其中几项服务。我们将竭诚为客户解决问题。
      首先您跟我们沟通您的实验目的与实验设计,或者让我们专业的技术人员根据您的实验目的帮助您设计实验。然后提供样品(可以是组织,细胞或血液),我们为您完成所有的实验操作,并提供完整的实验报告和数据分析报告。特别的,在项目结束后6个月的时间内我们提供一次免费报告修回和7×24h的问题答疑服务。根据您的需要,我们为您推荐最合适的实验方案。  
蛋白质组学平台型号厂商货号
iTRAQ     Nano Aquity UPLC        system+Q Exactive Mass spectrometer     Waters        +Thermo     BT3000211
        iTRAQ     Triple        TOF™5600     AB SCIEX     BT3000212

  
  
  

AB Sciex Triple TOF™5600技术特点:
1、同时具有三重四极杆的定量与TOF的精确质量、结构剖析能力;在定性时在速度和灵敏度之间取得平衡,在准确定量时在重现性和精密度之间取得平衡。
2、加速飞行时间分析器(Accelerator TOFTMAnalyzer)--在高速度和工业级的灵敏度下具有高分辨能力。
3、简洁质量校正EasyMASSTM  Accuracy:不需要连续的重现校正,可在LC/MS条件下连续工作50个小时,并达到<2 ppm(约1ppm)RMS的质量准确度。
4、智能高速SmartSpeedTM采集:在高速液相条件下可获得高分辨率,在1秒内可采集最多100张谱图,或在1秒内采集50张谱图并同时进行IDA采集(智能实时数据过滤)。
5、灵敏的高分辨率系统:在高分辨系统中最低的定量(LOQ),定量性能相当于高端三重四极杆。


AB Sciex Triple TOF™5600系统

Q Exactive高性能台式四极杆—轨道阱LC-MS/MS系统
具有如下意义非凡的创新设计,大大扩展Thermo Scientific Exactive家族Orbitrap系统的功能:

1、新型离子源光学系统将灵敏度提高达五倍。

2、集成式四极杆质量过滤器实现前体离子选择性。在Orbitrap HR/AM检测之前,MS/MS碎裂过程发生在能量更高的碰撞诱导解离(HCD)池中。

3、先进的信号处理技术能够在全扫描模式和最大扫描速度下将系统分辨率提高至140,000 FWHM。

4、新型C-Trap离子光学系统和HCD碰撞池提供了快速HCD MS/MS扫描并改善了低质量数离子的传递,从而提高灵敏度和定量性能,尤其适用于使用同位素标签的实验。

5、多重检测提高了整体系统工作周期的效率,能够更好的与UHPLC兼容,并在Orbitrap进行同时检测之前收集并保存多达10种母离子。


Thermo Scientific™ Q Exactive mass spectrometer

样品要求:
1.体液
   血清样品量要求:500µl/例,一定避免反复冻融;
   血液样品量要求:5ml以上;
   尿液样品量要求:50ml以上;
   其他体液(唾液,羊水,脑脊液等):5ml以上,保证不能溶血。
2.组织
   动物组织样品量要求:湿重不少于100mg;
   植物组织和菌体样品量要求:湿重不少于2g。
3.细胞
  样品量要求:5*106
4.蛋白
   样品量要求:浓度不低于1mg/ml,蛋白量不少于500ug。


注意:如果送样为溶液, 则溶液中一般不要有SDS、CHAPS、Triton    X-100、NP40及吐温 20、40等系列的去污剂。盐浓度小于50mM。

其他种类的样品在收集之前请联系公司销售工程师。

数据分析内容:
2.1 基本数据分析
Part01:数据预处理
Part02:差异蛋白筛选
Part03:层次聚类分析
Part04:PCA分析
Part05:差异蛋白GO分类
Part06:差异蛋白pathway分析
Part07:差异蛋白互作网络构建

2.2 高级数据分析
Part8:多组学数据关联分析(具备多组学数据)

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