* 獨特的 timsTOF SCP 技術，通過無偏、深度單細胞 4D-蛋白質組學與scRNA測序提供補充，徹底改變了定量單細胞生物學研究；Mann等人的論文中，突破性地成功鑒定并定量了單細胞中1,400多種蛋白質。
* 新一代 timsTOF Pro 2 技術在無偏4D-蛋白質組學分析方面，具有前所未有的檢測深度和通量。將基因組學、蛋白質組學與表觀蛋白質組學相結合，支持液體活檢多組學生物標記物研究；在分析梯度僅30分鐘的條件下，200ng的HeLa消化液中可鑒定約6,000個蛋白質及60,000個肽段，而20ng的HeLa消化液中可鑒定約4,000個蛋白質及30,000個肽段。
* 布魯克 timsTOF 的合作伙伴在無偏血漿蛋白質組學、癌癥蛋白質基因組學、用于PTM分析的4D-Epiproteomics?、用于LDT開發的靶向蛋白質組學以及用于免疫腫瘤學中新抗原發現的免疫肽組學等多項應用方面取得進展。
* 全新 PaSER 實時4D-蛋白質組搜索軟件實現了MOMA（mobility-offset-mass-aligned） CCS分離co-eluting or isobaric peptides的可視化，大幅推進磷酸化蛋白質組學在癌癥研究的應用；GPU de novo測序增強了免疫肽組學研究；新穎的TIMScore?在相同FDR時，提高了肽段鑒定的可信度和蛋白質鑒定數量。
美國馬薩諸塞州比爾里卡 —— 2021年6月1日，布魯克在其全球4D-蛋白質組學?eXceed網絡研討會上（eXceed Symposia 2021 | Bruker）推出了兩款全新的timsTOF質譜儀。這兩款儀器在無偏蛋白質組學、表觀蛋白質組學/PTM表征和無偏高深度多組學生物標記物發現（例如用于癌癥液體活檢研究）中展現優勢，進一步推進并實現了新的應用和方法。布魯克的合作伙伴利用大規模CCS支持的4D-蛋白質組學和4D-表觀蛋白質組學的高分析速度、高靈敏度和高動態范圍等特性，在無偏單細胞蛋白質組學、磷酸化蛋白質組學和血漿蛋白質組學方面取得重大進展。
2020年底，Mann團隊利用timsTOF新研發的原型機發表的一篇論文，突破性地鑒定到1,400多個蛋白質，成功展示了無偏、真單細胞蛋白質組學，解決了單細胞生物學和病理生物學的定量問題1。與此同時，布魯克加快了產品開發，成功推出了超高靈敏度的timsTOF SCP系統，適用于無偏、定量單細胞4D-蛋白質組學，高靈敏度的優勢可用于免疫肽組學中發現新抗原。
自 2017 年推出 timsTOF Pro 以來，該系統為研究人員提供了無偏CCS檢測數據用于4D-蛋白質組學的新功能，提供高通量和高穩定性等優勢，樣品用量可減少5-20倍，單次深度蛋白質組學分析時間可縮短3-5倍。
隨著第二代 timsTOF Pro 2 的推出，布魯克持續推進CCS支持的4D-蛋白質組學以及4D-表觀蛋白質組學的發展。本文中的4D-蛋白質組學的定義為廣義上所有蛋白質翻譯后修飾(PTMs)的表征。timsTOF Pro 2 采用60分鐘梯度，進樣200ng HeLa消化液展現了>6,000個蛋白和>60,000條特異性肽段的鑒定覆蓋深度。并且，以10倍低的上樣量進行分析，亦能獲得良好的蛋白質組和表觀蛋白質組覆蓋深度，如20ng HeLa消化液中可以鑒定到約4,000個蛋白和30,000條特異性肽段。timsTOF Pro 2 出色的靈敏度大幅增強了檢測性能，以支持CCS、無偏、大規模4D-表觀蛋白組學在翻譯后修飾（PTMs）中，如磷酸化蛋白組學和泛素化的相關研究，這在生理學、細胞生物學和疾病生物學，尤其是癌癥研究中，都具有極重要的意義。
布魯克還發布了用于4D-蛋白質組學分析的PaSER實時搜索軟件。新發布的 PaSER 2022 利用獨特的tims/PASEF方法為生物信息學提供了大規模CCS支持。例如，TIMScore? 利用所有分析肽段的第四維數值（CCS）來增加肽段鑒定的可信度。使用CCS數值可減少冗余肽序列的模糊性——在相同FDR下，增加更多蛋白和特異性肽段的鑒定量。
布魯克公司總裁兼首席執行官Frank H. Laukien表示：“timsTOF SCP是一款用于無偏、深層和定量單細胞生物學的革命性新工具，與scRNA測序提供補充。未來，在多組學生物標記物的研究中，透過將轉錄組學與無偏、深入、定量分析的蛋白質組學和表蛋白質組學數據相結合，單細胞生物學和病理學的基礎研究將大大受益于此數據結合下對基因表達中進一步的了解。在液體活檢中，臨床上需要提高對癌癥I/II期檢測靈敏度和改善陽性預測值，以及治療耐藥性的早期發現。在癌癥細胞基因組學、表觀臨體學、宿主免疫反應和腫瘤微環境的整合多組學深度學習中，無偏蛋白質組學和PTM與NGS具有很強的互補性，可進一步取得陽性預測值的重大進展，造福于患者。”
A timsTOF SCP 發布
timsTOF SCP是布魯克與馬克斯·普朗克生物化學研究所Matthias Mann教授研究團隊的合作成果，同時與Evosep公司在超低流速~100nL/min的平臺上共同開發了新的Whisper方法。
timsTOF SCP在數據非依賴性采集dia-PASEF或平行反應監測prm-PASEF方法中，提高了五倍的離子傳輸率。dia-PASEF2方法與帶有Whisper的Evosep One LC平臺相結合，進行了數百個單細胞蛋白質組學分析1，證明了真實、無偏4D-蛋白質組學用于單細胞的分析的出色性能，每個細胞可定量約1,500個蛋白質。timsTOF SCP具有超高靈敏度，可進行無偏單細胞（對單個或幾個細胞進行激光捕獲顯微切割）蛋白質組學研究，其超高靈敏度也可應用于免疫腫瘤學研究領域中，免疫肽組學的新抗原發現。同時timsTOF SCP可將單細胞生物學應用范圍從基因組學和轉錄組學，成功擴展到無偏、定量4D-蛋白質組學。
定量生物學現在也可以使用無偏單細胞蛋白質組學來完成。相較于mRNA僅具有較少的拷貝數，處于生長周期不同階段的細胞具有足夠拷貝數的蛋白質，可以觀察并統計相關的豐度變化。
Matthias Mann教授表示：“我很高興在有生之年能看到單細胞蛋白質組學的出現，之前我一直以為這件事情不會發生。單細胞技術正在徹底改變生物學，但目前主要局限于成像和深度測序。然而，蛋白質是細胞功能的主要驅動因素，使用timsTOF SCP等儀器，以質譜為檢測基礎的蛋白質組學對單個細胞的深度表征具有高度的互補性。我們對與布魯克的合作非常滿意，并祝賀布魯克團隊將新型timsTOF SCP技術快速商業化。”
圖：全新 timsTOF trueSCP 系統
視頻介紹：Expanding the Horizons of Single Cell Research
B 新一代 timsTOF Pro 2 發布
imsTOF Pro 2 改進了dia-PASEF工作流程實驗設置界面，在60分鐘梯度內，可以在200ng消化液中鑒定約8,000個蛋白和70,000條肽段。
timsTOF Pro 2 的性能改進對于4D-表觀蛋白質組學，尤其是磷酸蛋白質組學至關重要。磷酸化是信號傳導的關鍵，且在癌癥和其他疾病中經常被錯誤調節。在分析前，磷酸化肽段必須進行富集，研究人員通常從幾毫克的生物材料開始進行前處理，以確保能分離出足夠數量的磷酸化肽段進行分析。正如德國美因茨大學醫學中心免疫學研究所Stefan Tenzer教授所展示的，timsTOF Pro 2 可以從起始材料僅有150ug的蛋白質中鑒定27,768條特異性磷酸化肽段。另外一特別亮點在于，通過TIMS和PASEF組合，該研究成功分離了457種共洗脫的磷酸化異構體。即便只有25ug蛋白質，也可以鑒定不少于4,400種磷酸肽，為后續穿刺活檢磷酸化蛋白質組學鋪平了道路。
Tenzer教授表示：“除了高靈敏度之外，TIMS技術的一個獨特方面是它能夠通過離子淌度來解析氣相中的位置磷酸化異構體，對信號通路提供更詳細的信息。”
靈敏度對于免疫肽組學來說至關重要，瑞典斯德哥爾摩卡羅林斯卡研究所腫瘤與病理學系生命科學實驗室Janne Lehti?教授表示：“timsTOF Pro的性能給我們留下了深刻的印象。特別是timsTOF Pro的分析速度和靈敏度使我們能夠從有限數量的樣本中得到更多的免疫肽段，我們期待這些肽段對于新抗原發現和癌癥免疫腫瘤治療個性化療法的開發提供幫助。”
C PaSER 的新功能
PaSER 2022 的新功能包括：MOMA 瀏覽器、實時de novo肽段測序、用于無偏4D-蛋白質組學的 TIMScore?，以及“Run & Done（實時）”搜索。
麻省理工學院和哈佛大學卡爾實驗室的Sebastian Vaca博士表示：“PaSER流程在timsTOF Pro上的實時檢測結果大大節省了搜索時間，使我們能夠更快地開發檢測方法，了解當下LC及其儀器性能，大大提高了蛋白質組學和 PTM 研究的效率。”
PaSER現在有一個MOMA瀏覽器，可以通過大規模CCS值來表征co-eluting or isobaric peptides。基于GPU搜索的研究已經擴展到免疫蛋白質組學領域。通過與Tony Purcell教授和Bioinformatics Solutions公司合作，真正實現了實時de novo測序，為新抗原發現提供了新途徑。
最后，PaSER 2022 整合了支持CCS值的全新數據庫搜索的新算法——TIMScore?，該算法是與John Yates教授共同開發，由機器學習驅動。TIMScore為第一個支持CCS數據庫的搜索算法，并增加了蛋白質和肽段的鑒定量，并同時保持了FDR控制和實時搜索速度。
參考資料
1. https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2020.12.22.423933v1
2. diaPASEF: parallel accumulation-serial fragmentation combined with data-independent acquisition. Meier F, Brunner AD, Frank M, Ha A, Bludau I, Voytik E, Kaspar-Schoenefeld S, Lubeck M, Raether O, Bache N, Aebersold R, Collins BC, R?st HL, Mann M., Nature Methods. 2020 Dec；17(12):1229-1236. doi: 10.1038/s41592-020-00998-0. Epub 2020 Nov 30. PMID: 33257825
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