Early Cancer Biomarker Discovery Using DIA-MS Proteomic Analysis of EVs from Peripheral Blood

生物标志物发现 蛋白质组 细胞外小泡 液体活检 背景(考古学) 癌症生物标志物 质谱法 蛋白质组学 生物标志物 化学 胞外囊泡 色谱法 癌症 计算生物学 医学 微泡 生物 生物化学 内科学 古生物学 小RNA 基因 细胞生物学
作者
Camila Espejo,Bruce Lyons,Gregory M. Woods,Richard Wilson
出处
期刊:Methods in molecular biology 卷期号:: 127-152
标识
DOI:10.1007/978-1-0716-2978-9_9
摘要

One of the cornerstones of effective cancer treatment is early diagnosis. In this context, the identification of proteins that can serve as cancer biomarkers in bodily fluids ("liquid biopsies") has gained attention over the last decade. Plasma and serum fractions of blood are the most commonly investigated sources of potential cancer liquid biopsy biomarkers. However, the high complexity and dynamic range typical of these fluids hinders the sensitivity of protein detection by the most commonly used mass spectrometry technology (data-dependent acquisition mass spectrometry (DDA-MS)). Recently, data-independent acquisition mass spectrometry (DIA-MS) techniques have overcome the limitations of DDA-MS, increasing sensitivity and proteome coverage. In addition to DIA-MS, isolating extracellular vesicles (EVs) can help to increase the depth of serum/plasma proteome coverage by improving the identification of low-abundance proteins which are a potential treasure trove of diagnostic molecules. EVs, the nano-sized membrane-enclosed vesicles present in most bodily fluids, contain proteins which may serve as potential biomarkers for various cancers. Here, we describe a detailed protocol that combines DIA-MS and EV methodologies for discovering and validating early cancer biomarkers using blood serum. The pipeline includes size exclusion chromatography methods to isolate serum-derived extracellular vesicles and subsequent EV sample preparation for liquid chromatography and mass spectrometry analysis. Procedures for spectral library generation by DDA-MS incorporate methods for off-line peptide separation by microflow HPLC with automated fraction concatenation. Analysis of the samples by DIA-MS includes recommended protocols for data processing and statistical methods. This pipeline will provide a guide to discovering and validating EV-associated proteins that can serve as sensitive and specific biomarkers for early cancer detection and other diseases.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
大幅提高文件上传限制,最高150M (2024-4-1)

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
电闪完成签到,获得积分10
1秒前
小北完成签到,获得积分10
2秒前
YH完成签到,获得积分10
2秒前
跳跃的惮完成签到,获得积分10
2秒前
whatever完成签到,获得积分0
3秒前
心灵的守望完成签到,获得积分10
3秒前
aq22完成签到 ,获得积分10
3秒前
白桃乌龙完成签到,获得积分10
3秒前
lailai完成签到 ,获得积分10
3秒前
93发布了新的文献求助10
3秒前
188完成签到 ,获得积分10
4秒前
WRB完成签到,获得积分10
4秒前
skysleeper完成签到,获得积分10
5秒前
Owen应助kxx采纳,获得10
6秒前
xiumei1998完成签到,获得积分10
6秒前
单纯访枫完成签到 ,获得积分10
6秒前
小团子完成签到 ,获得积分10
6秒前
QJL完成签到,获得积分10
6秒前
6秒前
妮妮完成签到 ,获得积分10
7秒前
7秒前
Yi发布了新的文献求助10
7秒前
wuhao完成签到 ,获得积分10
8秒前
巴拿拿完成签到,获得积分10
8秒前
8秒前
千早爱音应助zeng采纳,获得10
9秒前
嘿嘿完成签到,获得积分10
9秒前
zx完成签到 ,获得积分10
9秒前
柒柒完成签到 ,获得积分10
10秒前
UJS_2022完成签到,获得积分10
10秒前
如果有一天我不在树在完成签到,获得积分10
11秒前
vax完成签到 ,获得积分10
11秒前
fbwg完成签到,获得积分10
11秒前
一路向北完成签到,获得积分10
11秒前
11秒前
执意完成签到 ,获得积分10
11秒前
skepticalsnails完成签到,获得积分10
11秒前
大大蕾完成签到 ,获得积分10
11秒前
12秒前
阿洁发布了新的文献求助10
13秒前
高分求助中
Handbook of Fuel Cells, 6 Volume Set 1666
Floxuridine; Third Edition 1000
Tracking and Data Fusion: A Handbook of Algorithms 1000
Sustainable Land Management: Strategies to Cope with the Marginalisation of Agriculture 800
消化器内視鏡関連の偶発症に関する第7回全国調査報告2019〜2021年までの3年間 500
One Man Talking: Selected Essays of Shao Xunmei, 1929–1939 500
Framing China: Media Images and Political Debates in Britain, the USA and Switzerland, 1900-1950 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 医学 生物 材料科学 工程类 有机化学 生物化学 内科学 物理 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 基因 遗传学 催化作用 物理化学 免疫学 冶金 细胞生物学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 2860802
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 2465871
关于积分的说明 6684494
捐赠科研通 2157114
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1145935
版权声明 585087
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 563114