蛋白质组学:从2019年关键的见解
蛋白质组学社区的2019是一个激动人心的一年188金宝搏备用。年终将至,我们反思我们的一些关键的见解。
教授Ruedi Abersold在解决蛋白质组学的研究人员所面临的技术挑战
的进步在过去十年里发生了蛋白质组学的研究领域已经被改进和发展使质谱(MS)等分析技术。虽然这些技术提供了丰富的数据,它们可以使用数组和现在复杂的技术,科学家们必须面对的挑战。
教授Ruedi Abersold告诉188金宝搏备用:“我认为我们在或接近,这些挑战都是相当不错的兴奋状态,如果没有完全解决。当我们到达那里的时候,我们将能够更强烈地关注创建有趣的新生物或临床研究和实验设计和解决问题的高度引人入胜的问题我们如何最好从可用数据生成新的生物知识。”
在结构生物学、蛋白质组学助理教授克里斯蒂娜Paulino
进步的副产品在MS技术已经出现在结构生物学领域的女士。现在,结构生物学家的数组女士最先进的工具处理来研究蛋白质结构。但是为什么如此重要?
克里斯蒂娜•Paulino教授告诉188金宝搏备用遗传学和生物化学”,同时有助于理解蛋白质的生理作用是什么,结构生物学揭示这些纳米是什么样子以及它们是如何连接的。”She adds,"Only then can we rationally understand them and use this knowledge to repair, engineer or block them, for example, by building drugs that only fit this specific machine (structure-based drug design)."
教授亚历山大·马卡洛夫女士的民主化
蛋白质组学的应用程序扩展到更广泛的学科和领域,越来越多的科学家正在采用MS-based技术。”由1980年代和1990年代的家庭手工业为航空这样的现代工业在2000年代- 2010年代,每一个新的开发需要越来越大的研发团队以匹配工具的日益复杂,”教授亚历山大·马卡洛夫说。“所有这些扩展每个创新的周期时间,也迫使我们专注于解决方案,解决最紧迫需求的科学社区。”
民主化的增加带来了新的女士要求仪器,他补充说,比如“更大的鲁棒性和易用性,需要平衡的某些方面的性能。”
教授Alexzander Asea proteogenomics和精密医学
“组学”研究领域的兴起导致增加关注精密医学,医学治疗是根据每个病人的个体的生物学特性。蛋白质组学中扮演着重要角色,许多药物靶点蛋白质,某些蛋白质在生理途径的功能障碍可以导致疾病。
这一领域中,未来是什么样子呢?Asea教授说,“精密医学的无缝集成到个性化医疗将提高预防、及早发现、诊断和治疗疾病和紊乱。这是通过增强分子机制的理解能力和加速分子发现诊所。”的翻译
玛蒂娜O 'Flaherty博士EPIC-XS财团
在2019年,EPIC-XS财团推出。EPIC-XS合作者组成一个统一的网络经验丰富的访问提供商,致力于探索蛋白质组学在生命科学的发展和进步。他们将如何实现这一目标?
玛蒂娜O 'Flaherty博士告诉188金宝搏备用:“提供更广泛的蛋白质组学社区最优访问该领域的专家,并使他们能够利用高端质谱技术,硬件和生物信息学工具,将有助于克服许多挑战的蛋白质组学”。
她补充说,“EPIC-XS将促进这种访问,还将为研究人员提供实习培训,帮助开发最佳实践工作流,蛋白质组学数据和也会帮助传播到公开的数据库和拓宽专业知识经验丰富的科学家和那些新蛋白质组学领域。”
罗马菲舍尔博士临床蛋白质组学的瓶颈
蛋白质组学在很大程度上是影响现代医学的景观,开发,罗马菲舍尔博士认为“姗姗来迟”。他认为,最大的突破之一在临床蛋白质组学是执行猎枪的能力在高通量蛋白质组学的方式,说,“这标志着一个阶跃变化,是一个巨大的进步可能不久前。
然而,我们需要注意这删除一个瓶颈,创造了其他几个人,样品处理等大量的生物标本或数据分析。由于增加了吞吐量和鲁棒性,我们一定会看到更多的临床研究使用蛋白质组学作为主要读出。”
教授安德里亚Sinz cross-linking-mass谱和蛋白质组学
一个最新的方法添加到工具箱女士cross-linking-mass谱分析。短暂,这涉及创建一个化学交联,充当“统治者”,并允许科学家阐明蛋白质的三维安排,蛋白复合物,甚至大蛋白网络。但仍存在挑战。安德里亚Sinz教授说,“主要的挑战是在软件开发中。我们需要开发软件工具可以处理复杂的多肽和交联产物混合物。软件开发已经取得了巨大的进步。目前的挑战是让小说试剂和cross-linkers劈得开的质谱仪的自动化分析的签名。”
教授约翰·耶茨在蛋白质组学的未来
蛋白质组学在过去的几十年里。但是它的未来在哪里?
我们问教授约翰·耶茨的见解:“蛋白质组学将推进在几个地区。它将是我们压低对单细胞分析更加敏感。它会变得更加高通量,这样我们可以分析更多的患者样本等等,使它与RNA seq持平。类型的策略。”
他继续说道,“蛋白质组学的规模将提前到这一点,我们可以获得整个蛋白质组在一个单一的实验。我们现在接近这个,我们实际上可能是足够近,”耶茨说。
