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  • 發布時間:2022-10-21 09:13 原文鏈接: 美國華人質譜會第4天,港澳專家分享組學研究進展

    美國東部時間2022年10月20日,第二屆美國華人質譜學會(CASMS)學術研討會暨展覽會在Gather Town繼續第四天的進程。本屆會議以“Advancing Biological and Pharmaceutical Mass Spectrometry”(推動質譜在生物與藥物領域的技術應用發展)為主題,共邀請超過60位來自美國、加拿大、中國、荷蘭以及新加坡等國家的科研學界以及工業界的杰出研究人員帶來精彩演講。分析測試百科網作為會議支持媒體全程為您報導。

    HKSMS特別研討會

    報告題目:Peptides, proteins and proteomics: Our recent studies with mass spectrometry

    報告人:香港理工大學 Zhongping Yao教授

    近幾年大數據研究與應用成為火熱的領域。Zhongping Yao教授的一個工作內容是利用MS/MS得到多肽的數據并結合大數據處理、儲存、檢索,將多肽的氨基酸序列和具體數據信息建立關聯。除此之外,Zhongping Yao還關注beta-內酰胺酶與抑制蛋白(BLIP)的相互作用機制。

    報告題目:Detect RNA-Protein Interactions in Living Cells Using CRISPR-Assisted Proximity Ligation

    報告人:香港城市大學 Liang Zhang副教授

    蛋白組學用于了解細胞間信號傳導,這有利于進一步了解人類健康與疾病中信號傳導,以便更好的指導藥物治療或者預防防控。Liang Zhang團隊關注于RNA結合蛋白與lncRNA(長非編碼RNA),因為lncRNA與蛋白質會發生復雜的相互作用。CRISPR輔助系統CARPID可以系統地監測天讓你抱狀態下lncRNA結合蛋白質組;CARPID可能會在未來與其他互補技術集成,以充分調查RBP-lncRNA相互作用。

    報告題目:Blood Biomarker Discovery by MS-based Untargeted Metabolomics Profiling

    報告人:澳門大學健康科學學院精準醫學研究與培訓中心、轉化醫學研究所Terence Chuen Wai Poon副教授

    基因組學、蛋白質組學和代謝組學的發展使生物標志物的發現更有跡可循。特別地,代謝組學是可靠鑒別人類疾病血液生物標志物發現的策略。Chuen Wai Poon團隊發現在使用非靶向代謝組學分析生物標志物發現,高達88%的“具有統計學意義的差異代謝組特征“可能存在誤差;而在評估GFR(腎功能)的生物標記物中,單個患者獲得的60%差異代謝物可能存在假生物標記。

    專題報告:制藥和生物技術中的蛋白組學和多組學

    報告題目:Discovery proteomics/chemoproteomics to elucidate cellular drug action

    報告人:默沙東研究實驗室化學生物學蛋白質組學高級主任 An Chi

    化學蛋白組學研究者一直致力于尋找目標物ID和配體端ID,以尋找人類致病生物學中的生物標記物。MOA(行為機制)細胞蛋白質組學研究及藥物功能作用利用無標簽或TMT標簽或是DIA,以開發自動化的樣品制備,形成有效的數據集成與分析解決方案。在蛋白組學和化學蛋白組學的協同幫助下,研究者可以基于疾病表型和生理表型發現靶向藥物,并且幫助人們疾病生物學/信息學、轉錄組學計算機成像方面有更深入的了解。

    報告題目:Multi-omics integration – strategies, patterns and platforms

    報告人:麥吉爾大學寄生蟲學研究所副教授兼加拿大研究主席 Jianguo Xia

    高通量技術是蛋白組學和其他組學研究的基石,而組學的數據信息也是構建目標分子和系統生物學的橋梁。Jianguo Xia介紹了借助大數據分析分析LC-MS代謝組學數據,從而研究微生物和宿主間的相互作用,了解生物衰老和癌變的原因。

    報告題目:Spatial multi-omics for disease mechanism investigation and target discovery

    報告人:艾博維(AbbVie)生物研究中心組學技術總監 Yu Tian博士

    組學技術與空間多組學可以給予生物技術新的觀察視角,有助于幫助細胞組織成像、生物病理學及表象學等領域進一步發展。Yu Tian介紹了激光捕獲顯微切割和Visium是用于空間分辨蛋白組學平臺的重要技術,并介紹了其在纖維化相關疾病中的案例。通過Visium和LC-MS技術的互補,空間多組學可以在空間分辨率、覆蓋范圍、通量和數據質量等方面取得快速進步,并與生物學信息的整合使得空間多組學在未來能有更深遠的影響。

    報告題目:Exploring proteomic landscape in human disease and upon chemical perturbations

    報告人:圣路易斯大學蛋白質組學與代謝組學中心族人/裘德兒童研究醫院 Jumin Peng教授

    Jumin Peng介紹了其團隊基于MS的蛋白組學和帶血組學技術;借助蛋白質ID和PTM、PPI、代謝物分子結構等鑒定表征手段;并通過無標簽、SILAC、iTRAQ/TMT等方法量化,研究了泛素(Ub代碼)、神經疾病(如阿爾茨海默癥)和癌癥領域。

    報告題目:Highly effective identification of drug target at proteome level by pH-dependent protein Precipitation

    報告人:中國科學院大連化學物理研究所 Mingliang Ye教授

    沙利度胺曾作為鎮定劑光反應用于孕婦中,但是其致畸作用使得無數家庭深陷痛苦,且至今作用機制仍未被查明。Mingliang Ye團隊提出一個新的基于能量學的方法,pH依賴性蛋白沉淀(pHDPP)以探討配誘導的蛋白質穩定性唯一的全蛋白組藥物靶點鑒定。Ye認為pHDPP是構建靶蛋白空間以揭示蛋白空間已接受藥物作用機制的有力工具,在藥物發現研究中有廣闊前景。

    報告題目:Integrated Proteomics and Metabolomics of Mitochondrial Neurodegenerative Disease MELAS using Patient-derived Fibroblasts

    報告人:喬治華盛頓大學 Haorong Li

    神經退行性疾病是一種因神經元結構、功能逐漸喪失而導致功能性障礙的一類疾病。Haorong Li所在的研究團隊關注神經退行性疾病中線粒體功能障礙(MELAS)。通過綜合DDA和DIA多組學研究了氧化磷復合物、生物能量途徑和精氨酸生物合成等過程;并發現缺乏ASS1酶阻礙瓜氨酸到精氨酸的轉化,或是導致MELAS卒中樣發作的原因。

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