In-Depth Mass Spectrometry-Based Proteomics of Formalin-Fixed, Paraffin-Embedded Tissues with a Spatial Resolution of 50–200 μm

蛋白质组学 蛋白质组 质谱法 工作流程 样品制备 计算生物学 分辨率(逻辑) 高分辨率 化学 色谱法 生物 生物医学工程 分子生物学 计算机科学 生物信息学 生物化学 数据库 医学 人工智能 基因 地质学 遥感
作者
Andikan J. Nwosu,Santosh A. Misal,Thy Truong,Richard H. Carson,Kei G. I. Webber,Nathaniel B. Axtell,Yiran Liang,S. Madisyn Johnston,Kenneth L. Virgin,Ethan G. Smith,George Thomas,Terry K. Morgan,John C. Price,Ryan Kelly
出处
期刊:Journal of Proteome Research [American Chemical Society]
卷期号:21 (9): 2237-2245 被引量:31
标识
DOI:10.1021/acs.jproteome.2c00409
摘要

Formalin-fixed, paraffin-embedded (FFPE) tissues are banked in large repositories to cost-effectively preserve valuable specimens for later study. With the rapid growth of spatial proteomics, FFPE tissues can serve as a more accessible alternative to more commonly used frozen tissues. However, extracting proteins from FFPE tissues is challenging due to cross-links formed between proteins and formaldehyde. Here, we have adapted the nanoPOTS sample processing workflow, which was previously applied to single cells and fresh-frozen tissues, to profile protein expression from FFPE tissues. Following the optimization of extraction solvents, times, and temperatures, we identified an average of 1312 and 3184 high-confidence master proteins from 10 μm thick FFPE-preserved mouse liver tissue squares having lateral dimensions of 50 and 200 μm, respectively. The observed proteome coverage for FFPE tissues was on average 88% of that achieved for similar fresh-frozen tissues. We also characterized the performance of our fully automated sample preparation and analysis workflow, termed autoPOTS, for FFPE spatial proteomics. This modified nanodroplet processing in one pot for trace samples (nanoPOTS) and fully automated processing in one pot for trace sample (autoPOTS) workflows provides the greatest coverage reported to date for high-resolution spatial proteomics applied to FFPE tissues. Data are available via ProteomeXchange with identifier PXD029729.

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
言无间完成签到,获得积分10
刚刚
xu发布了新的文献求助10
1秒前
yahosun发布了新的文献求助10
1秒前
zhang23333完成签到,获得积分10
1秒前
江筱筱发布了新的文献求助10
1秒前
wuyinzxs发布了新的文献求助10
2秒前
Zephyr发布了新的文献求助30
3秒前
平淡晓博完成签到,获得积分10
3秒前
3秒前
4秒前
4秒前
xiaokui完成签到,获得积分20
4秒前
平常莆发布了新的文献求助10
4秒前
科研通AI6.4应助FRANKFANG采纳,获得30
4秒前
Hello应助AptRank采纳,获得50
4秒前
善良的映之完成签到,获得积分10
4秒前
4秒前
kareena完成签到 ,获得积分10
6秒前
6秒前
7秒前
7秒前
flymove完成签到,获得积分10
8秒前
无语的煜祺完成签到,获得积分10
8秒前
852应助陈乔采纳,获得10
8秒前
肥鹏完成签到,获得积分10
8秒前
ymj完成签到,获得积分10
8秒前
自由的机器猫完成签到,获得积分10
8秒前
9秒前
cccj完成签到,获得积分10
9秒前
Cuddle发布了新的文献求助10
10秒前
玢岩完成签到,获得积分20
10秒前
绿毛怪发布了新的文献求助10
11秒前
酩酩发布了新的文献求助10
11秒前
12秒前
aaaaa888888888完成签到,获得积分10
12秒前
12秒前
AkaSin完成签到,获得积分10
12秒前
迷路月光给长情访梦的求助进行了留言
13秒前
13秒前
yyyy发布了新的文献求助10
14秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Les Mantodea de Guyane Insecta, Polyneoptera 2000
Leading Academic-Practice Partnerships in Nursing and Healthcare: A Paradigm for Change 800
Signals, Systems, and Signal Processing 610
Research Methods for Business: A Skill Building Approach, 9th Edition 500
Research Methods for Applied Linguistics 500
Picture Books with Same-sex Parented Families Unintentional Censorship 444
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 物理 内科学 复合材料 催化作用 物理化学 光电子学 电极 细胞生物学 基因 无机化学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 6414841
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 8233800
关于积分的说明 17483628
捐赠科研通 5467765
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2888837
邀请新用户注册赠送积分活动 1865772
关于科研通互助平台的介绍 1703420