SignalScan Peptide Mix (SARS-CoV-2) 可对疾病相关的肽进行高度灵敏、一致的分析,以定量分析蛋白质水平以及未富集样品中的翻译后修饰。与 SISAS 或 PRM/MRM LC-MS 分析方法一起使用时,肽混合物可对病毒和宿主免疫反应蛋白进行多重、准确的分析。
为了快速更好地理解 SARS-CoV-2 病毒的进入和宿主免疫反应,研究人员正在使用各种各样的分析技术。通过单独的检测方法(例如蛋白质印迹法或 ELISA)监控众多病毒和免疫蛋白靶标是一项繁重的工作,需要大量的样品。通过使用特定的靶向蛋白质组学技术,您可以将预先选择的靶标清零,并立即量化分析许多蛋白质的翻译后变化。这种有针对性的蛋白质组学方法具有固有的多路复用功能,不仅节省了宝贵的时间和精力,而且还可以得到更加集中、定量的数据来支持复杂的假设。SISAS 工作流程是针对性的基于 LC-MS/MS 的检测方法,可在一次进样中对许多相关的 SARS-CoV-2 蛋白和翻译后修饰(PTM)提供高效、灵敏且高度特异性的分析。
SignalScan Peptide Mix (SARS-CoV-2)是同位素标记的(13C & 15N) 肽和磷酸肽的合成混合物,精心选择的那些混合物代表了11与 SARS-CoV-2 感染和人类先天免疫反应高度相关的靶标蛋白质。混合物包含每种肽和磷酸肽的 96 pmol,它们是在羧基末端氨基酸上标记的稳定同位素 (15N413C6-Arg or 15N213C6-Lys),并通过氨基酸分析(AAA)进行定量。这些稳定的同位素标准(SIS)肽中有许多都包含重要的翻译后修饰,其衍生自核壳蛋白和先天性免疫反应蛋白以及刺突裂解变体,这些变体可进行测量以揭示 SARS-CoV-2 蛋白和免疫信号转导通路。
蛋白 | 磷酸化位点 | 功能 |
---|---|---|
核酸酶 | S176, T198, S206 | 病毒组件 |
刺突 | 裂解和未裂解的 R815 | 病毒组件 |
ACE2 | 病毒进入 | |
IL6 | 天然免疫应答 | |
IL8 | 天然免疫应答 | |
干扰素 α | 干扰素信号转导 | |
干扰素 β | 干扰素信号转导 | |
STAT1 | S727, Y701 | 干扰素信号转导 |
Jak1 | Y1034, Y1035 | 干扰素信号转导 |
PERK | S715 | 翻译活性 |
IRAK4 | T345, S346 | TLR 激活/病毒 RNA 检测 |
SISAS 工作流程使您能够对人类样本的靶肽进行深度分析,并比较感染和治疗条件下的结果。提取内源性细胞蛋白后,用胰蛋白酶将其消化成肽。在执行 LC-MS/MS 分析之前,可使用 SISAS 或 PRM/MRM 方法把 SignalScan™ Peptide Mix (SARS-CoV-2) 加入测试肽样品中。
SISAS(稳定同位素标准辅助扫描)作用个流程是一种串联质谱技术,其中通过快速 MS2 扫描来检测预选的重同位素标记的肽的加标标准,以同时聚焦匹配的内源肽。在“观察模式”下使用 MS2 调查扫描识别出目标肽后,LC-MS2 程序将切换到“定量模式”以执行高分辨率 MS2 扫描可对靶标洗脱峰进行高质量定量分析。可以使用 HRAM Orbitrap LC-MS 系统(包括 Thermo Scientific Orbitrap Exploris480、Orbitrap Eclipse Tribrid 和其他具有 Tune v3.3 或更高版本的 Tribrid Orbitrap MS 系统)执行此方法。
使用 SignalScan Peptide Mix (SARS-CoV-2) 和 SISAS 工作流程检查了过表达 ACE2 受体的人 A549 细胞。以下是在 Skyline 软件中可视化的 SARS-CoV-2 Nucleocapsid 蛋白(上图)和人 ACE2 蛋白(下图)的肽的产物离子色谱图,这些肽来自被病毒感染的 A549 细胞。使用标准的数据相关分析(DDA)LC-MS/MS 方法(左图)不会导致信号或峰折叠。稳定同位素标准辅助扫描(SISAS)方法(右图)可稳定检测出具有高质量峰形的肽,从而对多哦肽和蛋白质进行定量分析。
SignalScan Peptide Mix (SARS-CoV-2) 和 SISAS 作用流程用于检测过表达 ACE2 受体的人 A549 细胞。细胞被模拟感染或被 SARS-CoV-2 感染,感染的细胞未经处理(标记为 SARS-CoV-2)或用激酶抑制剂处理。在这里,我们介绍了这些细胞中所有 SignalScan Peptide Mix (SARS-CoV-2)靶标的肽丰度热图。不同感染和治疗条件的生物三联体会聚在一起,许多相关的肽也是如此,包括衍生自病毒蛋白的那些肽。对于热图生成,将原始强度标准化为每种肽在所有样品中的最大观察值。使用具有算术平均值(UPGMA)算法的非加权对组方法对每个样本进行聚类,并从该聚类中生成树状图,并使用归一化强度的热图进行绘制。
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