Webinar預告| 空間蛋白質組學再登 Nature 子刊，跟著做輕松發高分（只教一次）

近年來，空間蛋白質組學技術的發展為深入研究組織微環境提供了全新的視角。今年3月，Hadeesha Piyadasa 等人[1]在?Nat.?Immunol.上發文——腫瘤微環境的空間蛋白質組學揭示了位置的重要性。文章使用空間蛋白質組學捕獲腫瘤微環境中的單種細胞可以提供對疾病的觀察，可將其應用于晚期肺和腦腫瘤的兩項研究，確定與患者預后相關的組織免疫標志。

無獨有偶，Mol. Cell. Proteomics?的一篇綜述[2]也提出了蛋白質組學分析在臨床胰腺癌疾病方面的新進展?；诳臻g蛋白質組等維度分析方法，更好地闡釋胰腺癌腫瘤微環境中的多樣化細胞間信號網絡，發現更多的生物標志物和藥物靶點。

可見空間背景下的可視化蛋白質組學技術對空間組織微環境研究及精準醫療領域具有新穎的研究視角和重大的發展價值。然而，目前仍然缺乏兼具發現能力和空間分辨率的蛋白質組學分析策略。比如：缺乏智能化精準單細胞識別能力和缺乏針對微量樣品的蛋白質組樣品前處理和分析能力。

為了幫助大家更好的開展蛋白組學研究，6 月 29 日 14:00，丁香園聯合 TG 及貝普奧帶來主題為「高分辨空間可視化蛋白質組學在組織微環境中的應用」的直播講座，分享空間可視化蛋白質組學技術及方案，誠邀您的參與和探討！

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高分辨空間可視化蛋白質組技術作為一種高效、深度、具有空間單細胞分辨率的研究手段，彌補了空間轉錄組缺乏蛋白實際表達量的空白（例如基于金屬標簽方法的圖像質譜流式以及多色免疫熒光等方法）蛋白鑒定深度低等問題。

那么：

●?在技術不斷更新換代的如今，空間蛋白質組學研究方法的獨特之處在哪？

●?空間蛋白質組學研究方法的實例應用與解決方案有哪些？

●?實戰中，如何進行多靶點組織多色與空間表型微環境解析？

課程亮點：

主題 1：多靶點組織多色與空間表型微環境解析

1.組織原位單細胞表型精準定量分析;

2.多靶點組織多色與微環境分布解析;

3.空間大數據信息篩選的實時校驗方法;

主題 2：空間可視化蛋白質組學在腫瘤微環境中的應用

1.空間蛋白質組介紹;

2.空間可視化蛋白質組解決方案;

3.組織微量樣品的蛋白質組學處理方案;

參考文獻

[1]?Piyadasa H, Angelo M, Bendall SC. Spatial proteomics of tumor microenvironments reveal why location matters. Nat Immunol. 2023 Apr;24(4):565-566. doi: 10.1038/s41590-023-01471-8. PMID: 36959293.

[2] Huang P, Gao W, Fu C, Tian R. Functional and Clinical Proteomic Exploration of Pancreatic Cancer. Mol Cell Proteomics. 2023 May 19;22(7):100575. doi: 10.1016/j.mcpro.2023.100575. Epub ahead of print. PMID: 37209817.