全国首发！纳克级蛋白质组，再也不担心样本不够了！
众所周知，科研样本特别珍贵。随着科研水平不断纵向深入，多组学研究需求也变得越来越火热。那么，珍贵的样本能不能同时开展RNA和蛋白质组学研究呢？
答案是：能！
在此之前，科技君先和大家普及一个概念——细胞的异质性（heterogeneity）。这是一个普遍存在的生物学现象，即使看起来相同的细胞，也可能存在显著的异质性。常规的研究从整个组织或数百万细胞入手，得到的只是一群细胞中信号的平均值，难以满足对生命功能深入探究的需要。从单细胞层面去研究可以获得更多细胞间异质性的信息，所以越来越多与单细胞测序相关的研究发表在顶级期刊上，蛋白质研究也正往这个方向发展。
但是，蛋白质组学与测序技术不同，目前还没有类似PCR扩增的技术能对蛋白质进行扩增，因此，以往蛋白质组实验大都需要数百万个细胞。随着技术的发展，蛋白质组学能否实现精细的单细胞研究？
过去十年，蛋白质组学有了很大的发展。随着更高灵敏度、更高分辨率质谱仪的开发，蛋白的抽提、纯化技术的突飞猛进，已经不需要百万级细胞进行研究。
华大质谱平台早在多年前就开始研发微量蛋白质组技术，目前已能够实现对100个细胞（相当于10ng蛋白量）进行质谱鉴定，且蛋白鉴定数接近4000个！
这么说，蛋白质组研究已经进入到单细胞研究水平啦？！
严格来说，100个细胞当然不是单细胞。但是单个哺乳动物细胞直径约10μm，蛋白含量约0.1ng，100个细胞也就大概10ng的量。比如下图，就可以很清楚地查看到不同细胞量对应的蛋白量。
图1 华大质谱平台可以对于10ng的蛋白质进行鉴定
重点是，对于体积较大的卵细胞，1个细胞也是足够的。曾经文章采用非洲爪蟾单个卵裂球细胞（~130μm，蛋白含量~40ng）鉴定到~1600蛋白[1]。
问题来了，这么强大技术，效果稳定吗？
华大质谱平台的测试数据，处于文献报道的高水平[2][3]！下面直接上数据——
蛋白鉴定结果展示
以100个Hela细胞（Hela_100），1000个Hela细胞（Hela_1000）和HCT细胞（HCT_1000）进行测试，每种样本做了4次技术重复，鉴定结果如下：
图2 蛋白鉴定结果（注：HCT是人结肠癌细胞系）
技术重复性展示
鉴定层面技术重复的重现性：100个细胞鉴定overlap大于70%，1000个细胞鉴定overlap大于80%；定量层面技术重复的重复性：100个细胞、1000个细胞定量相关性都达到0.9以上；100个细胞与1000个细胞之间的定量相关性达到0.8以上。
图3 技术重复，左：100个Hela细胞的鉴定overlap；中：100个Hela细胞的鉴定overlap
目前，华大质谱平台的纳克级蛋白质组学还可以扩充到以下这些应用领域：细胞异质性研究[4]、组织亚结构研究[3]、胚胎发育研究[1]，满足越来越多的研究需求。对于珍贵的样本，有了纳克级技术的加持，同时开展RNA和蛋白质组学研究，不再是难题啦！
预 售 来 啦 ！
即日起至2019年9月30日，
纳克级蛋白质组预售正式启动，
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参考文献：
1. Sun L, Dubiak KM, Peuchen EH, et al. Single cell proteomics using frog (Xenopus laevis) Blastomeres isolated from early stage embryos, which form a geometric progression in protein content. Anal Chem. 2016 Jul 5;88(13):6653-7.
2. Zhu Y, Piehowski PD, Zhao R, et al. Nanodroplet processing platform for deep and quantitative proteome profiling of 10-100 mammalian cells. Nat Commun. 2018 Feb 28;9(1):882.
3. Clair G, Piehowski PD, Nicola T, et al. Spatially-resolved proteomics: rapid quantitative analysis of laser capture microdissected alveolar tissue samples. Sci Rep. 2016 Dec 22;6:39224.
4. Myers SA, Rhoads A, Cocco AR, et al. Steamlined protocol for deep proteomic profiling of FAC-sorted cells and its application to freshly isolated murine immune cells. Mol Cell Proteomics. 2019 May;18(5):995-1009
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