Orbitrap自发明起，就一直是科学家实现世界顶ji科研突破的有力伙伴。

今天就让我们来一探全球ding尖PI更近发表的文章和技术成果，看看Orbitrap技术是如何助力顶ji科研的：

²  基于Orbitrap的全新方法学研究，创新开发BoxCar数据采集方式

为了应对蛋白质组学中的动态范围挑战，Mann Lab更近开发了 “BoxCar”的数据采集方法（Meier et al., Nat. Methods, 2018），这显著提高动态范围大的样本中的蛋白鉴定深度，例如血浆或组织样本（Geyer et al., Cell Syst., 2018, Doll et al., Nat Commun., 2017）。

Orbitrap质谱仪在灵敏度和采集速度方面取得了很大进展，使蛋白质组覆盖深度范围越来越广。然而，这些进展主要局限于MS²水平，而用于MS¹扫描的离子采集仍然非常低效。Mann Lab介绍了一种数据采集方法，称为boxcar，一级全扫时采用分段累积的方法，使得平均离子注入时间相较标准全扫描增加10倍以上。对一个人类癌细胞系进行1h分析，该方法鉴定到之前在24个组分中鉴定到的90%以上的蛋白质，并且定量到了6200多个蛋白。在小鼠脑组织中，仅在100 min内就检测到超过10000种蛋白质，并将灵敏度扩展到低阿摩尔级。

如今Boxcar技术已经全面搭载于全新的：

Thermo Scientific™ Orbitrap Eclipse™

三合一质谱平台

²  多组学研究进展：为建立调控潜能性状态转变的模型机制奠定了基础

多潜能干细胞是高度动态且持续进展的，多潜能性的naïve和primed两种状态之前已经有深入报道，但是对于两种状态之间的转换过程的研究，却仍然是不完整的。文章剖析了胚胎从着床前到着床后胚层分化的多能态转变动力学，通过对蛋白质组、磷酸化蛋白质组、转录组和基因组的综合分析，发现磷酸化蛋白质组的快速、急性和广泛变化等特点，先于基因组、转录组和蛋白质组的有序变化。文章奠定了调控潜能性状态转变模型的基础，对多潜能性的多层控制提出了全新见解。

²  蛋白质组学助力卵巢癌标志物新靶点发现

该篇发表在Nature上的文章介绍了一种全新技术：通过将激光捕获显微切割技术与基于Orbitrap的高灵敏蛋白质组分析技术相结合，从11位高级别浆液性卵巢癌(HGSC)病人石蜡包埋组织中提取了107个癌症与基质细胞，随后进行蛋白质组分析，指出与肿瘤转移密切相关的成纤维细胞(cancer-associated fibroblast，CAF)中调控蛋白N-甲基转移酶(N-methyltransferase(NNMT))是卵巢癌发生、发展以及转移的关键调控因子，可能成为全新治疗靶点，未来同样可能为造福HGSC病人的福音。

²  非靶向代谢组学中质谱结构注释有所突破

尿液代谢物经常被用于许多临床和生物医学研究，但通常限于少数经典化合物。其实，代谢组学分析可以检测到更多的代谢信号，可以用来精确定义个人的健康状况。然而，许多化合物仍然未被鉴定，妨碍了得出相关生物化学结论。

在这篇文章中，Fiehn Lab用基于HILIC-Q Exactive HF 质谱和 C18-Q Exactive HF两种非靶向代谢组学分析方法，检测到的所有代谢物。检测到9000多种代谢物，其中42%的化合物有MS/MS信息。采用标准品经过精确质量数、保留时间和二级信息鉴定了175种化合物。用一级和二级信息，鉴定到另外578个化合物。

²  FAIMS方法的多重定量表征与优化

在定量蛋白质组学中，同位素标记法是提高蛋白组定量通量、精确度的有力技术。然而，定量的动态范围和准确度可能会因标记肽段共隔离的限制，致使肽段释放的报告离子被合并定量。通常采用在线或离线过滤的方式来减轻共隔离的干扰，但是往往会导致蛋白质和肽段鉴定的缺失。为了解决这一问题，本文提出了一种高场非对称波形离子迁移质谱(FAIMS)方法，可以减少前体离子共流出、提高多重定量准确度和动态范围。在不牺牲蛋白质鉴定数量的前提下，FAIMS有力地提高了基于高分辨率MS²（HRMS²）和SPS-MS³的定量准确度。经过进一步优化条件，使FAIMS更加稳健并提供参考方法，推动FAIMS进一步提升同位素标记定量的能力。

全新的Thermo Scientific™FAIMS Pro™接口

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