分析測試百科網訊 美國東部時間2021年8月9日-13日,首屆美國華人質譜學會(CASMS)學術研討會暨展覽會在Gather.Town隆重舉行。在“Technological Innovation Enables Biological Discovery”分論壇中,來自馬里蘭大學Peter Nemes博士、德州A&M大學Xin Yan博士、布法羅紐約州立大學Jun Qu博士、香港理工大學Qian Zhao博士、大連化物所張麗華研究員、威斯康星大學麥迪遜分校Lingjun Li博士等人帶來精彩報告。分析測試百科網作為大會支持媒體,為您帶來全程跟蹤報道。
馬里蘭大學Peter Nemes博士
報告題目:Capillary Electrophoresis Mass Spectrometry for Single-cell Discoveries
報告介紹了4單細胞質譜儀的研究,用于單細胞代謝網絡,發現代謝物改變細胞命運。Peter Nemes團隊還研制了Situ Microprobe CE-MS來研究更小的細胞,用于功能生物學的活體單細胞質譜。
研究發現單細胞CE-MS可以在體內制造,定量代謝組學,蛋白質組學,補充轉錄組學,是分子系統細胞生物學的新興工具。在儀器開發、細胞與神經發展、生物學、神經科學方面會有新的研究機會。
德州A&M大學Xin Yan博士
報告題目:Accelerated Interfacial Reactions and Their Applications in Lipid Analysis
報告介紹了界面反應加速度和利用界面反應進行脂質分析。報告分享了分子分布及液滴大小對微液滴反應的影響,微滴反應形式,在壓控界面微反應器中加速電化學反應。盡管結構上存在微小差異,但這些脂質異構體在生物功能中的作用卻截然不同。
報告指出氣液界面反應加速度用于多異構體水平脂質分析的界面反應器中的級聯電壓控制反應,可以識別類/子類/標識、鏈長異構體、雙鍵位置異構體、SN位置異構體。
布法羅紐約州立大學Jun Qu博士
報告題目:Spatially-Resolved Proteomics to Map the Distribution of >5000 Proteins Across Whole Tissues Using 3D-Printed Microsampling and IonStar
報告介紹了利用新型空間溶出微采樣技術和LC-MS對蛋白質組織內分布進行全局、大規模定量。這是支持深入、準確和精確分布分析的新技術,可以用于更高分辨率和更高效采樣的新型3d打印空間微采樣設備,可重復和定量的組織樣品采購、提取和微尺度消化,是一種用于高質量定量制圖的新數據處理工具。在一個實驗中,高質量地獲得了5000-6000個獨特的drotein在腦或肝組織中的分布圖。這一絕對量化的能力,產生了豐富的蛋白質分布數據(數百萬蛋白質豐度數據點)。
香港理工大學Qian Zhao博士
報告題目:Discovery of Non-Canonical MHC-I Peptides Encoded by Small Open Reading Frames
報告介紹了新抗原與腫瘤免疫治療,腫瘤疫苗/TCR-t:腫瘤新抗原誘導B/t細胞的腫瘤特異性免疫反應。Qian Zhao建立了一種鑒定sorf編碼MHC肽的方法,構建一個包含預測的sorf的數據庫,進行蛋白質組學數據分析。
中國科學院大連化學物理研究所 張麗華研究員
報告題目:Deep-coverage Analysis of Protein-Protein Interaction in Living Cell by Cross-Linking Mass Spectrometry
報告介紹了活細胞中的生物相容性交聯劑、蛋白質-蛋白質相互作用(PPls)的深度覆蓋分析和蛋白質復合物易位的時空解析。報告指出生物相容性和可富集的交聯劑對于實現活體細胞PPI研究非常重要;與以前的CX細胞內裂解液相比,PPI螺柱在活細胞中的準確度和覆蓋率都有明顯提高;CX可以在活細胞中實現蛋白質的動態組裝和蛋白質的時空遷移。
威斯康星大學麥迪遜分校Lingjun Li博士
報告題目:High Resolution FTMS Enabled Mass Defect-Based Chemical Tags for Multiplex Quantitative Omics
報告介紹了用于多重定量組學的基于質量缺陷的高分辨率FTMS化學標簽。增加多路復用可以減少任何一個樣本的樣本量、縮短樣品制備和分析時間、促進在單個實驗中分析許多生物條件或復制、增加條件之間的LC-MS數據重疊。
報告介紹了用于多重定量的LSOTE編碼二甲基阿替洛因(Dileu)的研制、21重雙同位素合成,支持高分辨率的21倍Dileu等壓標簽、使用Dileu標記的PANC1細胞蛋白質組學和代謝組學。與以前的研究相比,大大提高了蛋白質和代謝物分析的定量準確性和檢測靈敏度,可以在同一nanolc-MS平臺上并行蛋白質組學和代謝組學。
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