SCIEX研究人员获得HUPO2017科学与技术奖，持续推进蛋白组学研究

　　近日，在爱尔兰都柏林举行的第16届人类蛋白质组组织世界大会上(HUPO2017)，两名SCIEX研究人员获得了科学与技术奖。这一奖项授予来自SCIEX公司的Stephen Tate 和 Ron Bonner ，表彰他们在开发SWATH采集技术——通常又被称作DIA(数据非依赖性采集)技术中做出的重大贡献。“这一重大创新已经被蛋白质组学领域广泛接受，并为蛋白质组学技术的发展提供了一个跳板，从而影响临床蛋白质组学和转化医学研究领域。”HUPO组织声明,“HUPO成员为Bonner博士和Stephen Tate博士获得科学与技术奖的努力鼓掌”。

　　在这次大会中，SCIEX重点介绍了以其先进的四极杆串联飞行时间质谱为核心的蛋白质组学平台，能够轻松实现SWATH采集工作流程，并允许对大规模样本中数千种蛋白质进行定量，获得比以往更好的准确性和重现性结果。解锁蛋白质组的挑战需要创新的工具和技术来检测和量化更多的蛋白质，以获得更深入的见解。SCIEX TripleTOF® 6600系统结合SWATH采集技术，提供全面的蛋白质组覆盖和此前只能在靶向技术(例如MRM)上获得的低变异系数结果——提供全面、高质量的定量数据。

　　SCIEX SWATH采集技术已经推出5年。SWATH采集技术能够对大样本集内数千种蛋白质进行定量，获得前所未有的数据完整性、定量准确性和重现性。SWATH采集技术可以实现全面的定量，这在生物标志物或系统生物学研究中是很重要的。这项新技术改变了蛋白质组学实验，使得我们能在非常大的样本集中获得所有的数据;而且现在将SWATH与微升流速色谱相结合，实现了蛋白质组学的“工业化”。最近，三篇重要的科研文献发表，分别为：1)展示了多家实验室采用SWATH采集技术进行定量蛋白质组学分析，实验数据具有高度重现性;2)讨论了如何处理假阳性率过高的问题;3)关注翻译后修饰和肽类解析的算法。

　　在HUPO2017会议上，SCIEX展示了推动蛋白质组学研究的工作，包括Stephen Tate 和 Ron Bonner在大会颁奖期间关于如何开发SWATH工作流程的演讲。SCIEX还举办了一场名为“从临床样本的SWATH® 数据地图中发现卵巢癌的生物标志物”的研讨会。该研讨会座无虚席，介绍了使用SCIEX解决方案进行精准医学研究和定量蛋白质组学分析的全新思路。受邀的演讲者是来自曼彻斯特大学的Stoller生物标志物研究中心的副总监Robert Graham博士，他是临床蛋白质组学方面的高级讲师。

　　在会议召开之前，SCIEX举办了一场VIP圆桌会议，讨论的重点是精准医学的发展和研究人员面临的主要挑战。参与深入讨论的是国际知名研究人员：

　　Professor Anthony Whetton, Director, Stoller Biomarker Discovery Centre, University of Manchester, UK

　　Professor Jennifer Van Eyk, Director, Advanced Clinical Biosystems Institute, Cedars-Sinai Medical Centre, Los Angeles, USA

　　Professor Phil Robinson, Co-leader, PROCAN, Children’s Medical Research Institute, Sydney, Australia

　　Professor Thomas Conrads, Chief Scientific Officer, Women’s Health Integrated Research Center, Inova Health System, Falls Church, USA

　　Associate Professor Mark Malloy, Department of Chemistry & Biomeolecular Sciences, Macquarie University, Sydney, Australia

　　“在HUPO2017，我们很高兴与研究人员共同组织并促成了许多重要的讨论，其中一些来自于精准医学的前沿领域，还有那些对定量蛋白组分析的高性能解决方案感兴趣的人。”SCIEX的学术和应用市场总监Mark Cafazzo说。“我们也很高兴地庆祝我们独有的SWATH采集技术发布五周年，我们相信，我们的尖端技术和应用将继续帮助客户更全面地分析蛋白质组，解决研究过程中的各种需求。我们致力于推进前沿生物标志物的研究，以发现更多对人们生活产生积极影响的新知识。”

　　1.Collins, BC et al.,Multi-laboratory assessment of reproducibility, qualitative and quantitativeperformance of SWATH-mass spectrometry (2017) Nature Communications 8,doi:10.1038/s41467-017-00249-5

　　2. Rosenberger, G. et al.Statistical control of peptide and protein error rates in large-scale targeteddata-independent acquisition analyses. (2017) Nature Methods,doi:10.1038/nmeth.4398.

　　3.Rosenberger, G. et al.Inference and quantification of peptidoforms in large sample cohorts bySWATH-MS (2017) Nature Biotechnology 35, 781–788.