蛋白组学是研究生物体内所有蛋白质的组成、结构、功能和相互作用的一门学科。它是基于高通量质谱技术的一种系统生物学方法，可以对大规模蛋白质进行鉴定、定量和功能分析。通过蛋白组学技术，可以深入了解生物体内蛋白质的表达水平、修饰状态、相互作用关系等信息，从而揭示生物系统的调控机制和疾病发生发展的分子基础。蛋白组学在医药研究、生命科学和临床诊断等领域具有广泛应用前景。
在蛋白质组学领域中，SWATH（Sequential Window Acquisition of all Theoretical Mass Spectra）技术已经成为一种广泛应用的数据无关采集方法，可以实现高通量、高覆盖率和高可重复性的蛋白质组学分析。然而，SWATH技术需要进行大量的样品制备工作，包括蛋白质水解、肽分馏、液相色谱等步骤，这些步骤需要大量的时间和人力，并且容易出现误差。因此，开发一种高通量、多重、全自动的样品制备工作流程对于SWATH技术在临床试验中的应用具有重要意义。该文献的目的是介绍一种基于JANUS G3液体处理工作站的全自动化蛋白质组学样品制备工作流程，以实现深入和可重复性地覆盖和表征蛋白质组。作者提出了“库工作流程”和“定量工作流程”，并介绍了可以应用于大多数临床试验中的样品类型的流程。该文献还介绍了一种全自动化的蛋白质组学工作流程，该工作流程可以实现深入和可重复性地覆盖和表征蛋白质组，从而为SWATH技术在临床试验中的应用提供了一种高效、准确和可靠的样品制备方法。
关键技术
1. 自动化样品制备平台：该文献使用了一种全自动化的样品制备平台，可以实现无人干预的样品制备过程，避免了人为因素对结果的影响。
2. FASP技术：FASP（filter-aided sample preparation）是一种蛋白质组学样品制备技术，可以去除样品中的盐和其他杂质，提高蛋白质检测的灵敏度和准确性。
3. SWATH技术：SWATH（Sequential Window Acquisition of all Theoretical Mass Spectra）是一种数据无关采集技术，可以在单次实验中获取所有可能出现的肽段信号，并且可以在后期分析中选择感兴趣的肽段进行定量分析。
4. 生物标记物发现：该文献还涉及到生物标记物发现这一关键技术，即通过大规模蛋白质组学数据分析来鉴定与特定疾病相关的潜在生物标记物。
研究成果
今天就给大家介绍一篇2023年5月23日发表在 J. Proteome Res（IF：5.37）上的关于蛋白组学分析的研究论文，这篇“Automated Proteomics Workflows for High-Throughput Library Generation and Biomarker Detection Using Data-Independent Acquisition”是由澳大利亚昆士兰科技大学的Paul C. Mills研究员及其团队研究发表的，重点介绍了一种基于JANUS G3液体处理工作站的高通量、多重、全自动的蛋白质组学样品制备工作流程，以应对临床试验中遇到的各种要求和挑战。作者提出了“库工作流程”和“定量工作流程”，并介绍了可以应用于大多数临床试验中的样品类型的流程。其中，“库工作流程”包括基于FASP方法的蛋白水解流程，结合使用不同类型固相萃取（SPE）膜填充的StageTips进行肽分馏。该文献还介绍了一种全自动化的蛋白质组学工作流程，该工作流程利用机器人样品制备平台实现深入和可重复性地覆盖和表征蛋白质组。
原文链接：https://doi.org/10.1021/acs.jproteome.3c00074
研究思路
该文献的研究思路是基于JANUS G3液体处理工作站，开发一种全自动化的蛋白质组学样品制备工作流程，以实现深入和可重复性地覆盖和表征蛋白质组。作者提出了“库工作流程”和“定量工作流程”，并介绍了可以应用于大多数临床试验中的样品类型的流程。
该文献首先介绍了SWATH技术在蛋白质组学领域中的应用和优势，并指出SWATH技术需要进行大量的样品制备工作，这些步骤需要大量的时间和人力，并且容易出现误差。因此，开发一种高通量、多重、全自动的样品制备工作流程对于SWATH技术在临床试验中的应用具有重要意义。
接着，作者详细介绍了他们开发的全自动化蛋白质组学样品制备工作流程。该工作流程包括了超过90个步骤，包括蛋白质水解、肽分馏、液相色谱等步骤，并且完全实现了无人干预。作者还介绍了他们开发的“库工作流程”和“定量工作流程”，并提供了可以应用于大多数临床试验中的样品类型的流程。
最后，作者通过实验验证了他们开发的全自动化蛋白质组学样品制备工作流程的可行性和有效性。他们证明了该工作流程可以实现深入和可重复性地覆盖和表征蛋白质组。
总结
这篇文献的亮点在于开发了一种全自动化的蛋白质组学样品制备工作流程，可以实现深入和可重复性地覆盖和表征蛋白质组，并且可以应用于大多数临床试验中的样品类型。作者还提供了可以应用于大多数临床试验中的样品类型的流程，这对于SWATH技术在临床试验中的应用具有重要意义。此外，该工作流程完全实现了无人干预，避免了人为因素对结果的影响。同时，该工作流程还可以与其他平台（如微阵列）生成的数据保持一致。不足之处在于该文献并未提及该技术在实际应用中的效果和优劣势，并且只针对牛和羊进行了实验验证，缺乏更广泛的动物种类和疾病模型验证。此外，该技术是否适用于其他类型的样品（如血清、尿液等）也需要进一步探究。
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