Cell 重磅：华人科学家蛋白组学分析揭示泛癌驱动因素机制（270 份好礼免费送）

不久前，华人科学家丁莉教授团队在Cell上发表了题为《Pan-cancer proteogenomics connects oncogenic drivers to functional states》的重磅文章。研究基于多组学分析方法（包括基因组、表观基因组、转录组、蛋白组和磷酸化蛋白组数据），对1000多名患者、10种癌症类型的大规模数据进行了综合分析。其中，基于质谱的蛋白质组和磷蛋白质组数据的纳入，将定量特征的数量指数级地扩展到15699个蛋白质和110274个磷酸位点。最终，研究团队在蛋白质层面绘制出了驱动改变和相关多组群的泛癌蛋白基因组图谱。通过综合分析扩展了对致癌驱动因子和癌症功能状态的了解，并揭示了潜在的新治疗途径。（有奖调研：270 份好礼免费送，点此参与）

值得注意的是，研究者还发现肿瘤内蛋白质的差异能够反映DNA、RNA和蛋白质等多种分子水平的变化，为基因组学研究提供了有力的补充，凸显了蛋白质组学在研究肿瘤表型特征方面的重要价值^[1]。

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定量蛋白质组学质谱分析专题内容抢先看

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蛋白质免疫印迹法、酶联免疫吸附检测 (ELISA)、质谱分析……这些蛋白检测方案如何选择？如何解决抗体依赖、分析耗时、动态检测以及灵敏度、准确性问题？

3、蛋白质组学定量分析应用、工作流程及方案对比

在蛋白定量过程中遇到的棘手问题，如珍贵样本消耗、实验周期太长、样本来源要求等，分析对比了多套技术方案，帮你找到最适合的应用方案。针对非靶向的宽泛测定、与靶向的高精度和高灵敏度，在多种方案之间为你进行详尽对比。自下而上蛋白质组学、磷酸化蛋白质组学、蛋白质糖基化等各类详尽的组学质谱实验流程，直接抄作业，避免踩坑。

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知名科学家共同打造定量蛋白质组学新基准以及系统性讲座、专题课程等丰富学习资料，跟着大佬做研究，总是快人一步。

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[1] Li Y, Porta-Pardo E, Tokheim C, Bailey MH, Yaron TM, Stathias V, Geffen Y, Imbach KJ, Cao S, Anand S, Akiyama Y, Liu W, Wyczalkowski MA, Song Y, Storrs EP, Wendl MC, Zhang W, Sibai M, Ruiz-Serra V, Liang WW, Terekhanova NV, Rodrigues FM, Clauser KR, Heiman DI, Zhang Q, Aguet F, Calinawan AP, Dhanasekaran SM, Birger C, Satpathy S, Zhou DC, Wang LB, Baral J, Johnson JL, Huntsman EM, Pugliese P, Colaprico A, Iavarone A, Chheda MG, Ricketts CJ, Fenyö D, Payne SH, Rodriguez H, Robles AI, Gillette MA, Kumar-Sinha C, Lazar AJ, Cantley LC, Getz G, Ding L; Clinical Proteomic Tumor Analysis Consortium. Pan-cancer proteogenomics connects oncogenic drivers to functional states. Cell. 2023 Aug 31;186(18):3921-3944.e25. doi: 10.1016/j.cell.2023.07.014. Epub 2023 Aug 14. PMID: 37582357.