Orbitrap自發明起，就一直是科學家實現世界頂ji科研突破的有力伙伴。
今天就讓我們來一探全球ding尖PI更近發表的文章和技術成果，看看Orbitrap技術是如何助力頂ji科研的：
2 基于Orbitrap的全新方法學研究，創新開發BoxCar數據采集方式
為了應對蛋白質組學中的動態范圍挑戰，Mann Lab更近開發了 “BoxCar”的數據采集方法（Meier et al., Nat. Methods, 2018），這顯著提高動態范圍大的樣本中的蛋白鑒定深度，例如血漿或組織樣本（Geyer et al., Cell Syst., 2018, Doll et al., Nat Commun., 2017）。
Orbitrap質譜儀在靈敏度和采集速度方面取得了很大進展，使蛋白質組覆蓋深度范圍越來越廣。然而，這些進展主要局限于MS2水平，而用于MS1掃描的離子采集仍然非常低效。Mann Lab介紹了一種數據采集方法，稱為boxcar，一級全掃時采用分段累積的方法，使得平均離子注入時間相較標準全掃描增加10倍以上。對一個人類癌細胞系進行1h分析，該方法鑒定到之前在24個組分中鑒定到的90%以上的蛋白質，并且定量到了6200多個蛋白。在小鼠腦組織中，僅在100 min內就檢測到超過10000種蛋白質，并將靈敏度擴展到低阿摩爾級。
如今Boxcar技術已經全面搭載于全新的：
Thermo Scientific? Orbitrap Eclipse?
三合一質譜平臺
2 多組學研究進展：為建立調控潛能性狀態轉變的模型機制奠定了基礎
多潛能干細胞是高度動態且持續進展的，多潛能性的na?ve和primed兩種狀態之前已經有深入報道，但是對于兩種狀態之間的轉換過程的研究，卻仍然是不完整的。文章剖析了胚胎從著床前到著床后胚層分化的多能態轉變動力學，通過對蛋白質組、磷酸化蛋白質組、轉錄組和基因組的綜合分析，發現磷酸化蛋白質組的快速、急性和廣泛變化等特點，先于基因組、轉錄組和蛋白質組的有序變化。文章奠定了調控潛能性狀態轉變模型的基礎，對多潛能性的多層控制提出了全新見解。
2 蛋白質組學助力卵巢癌標志物新靶點發現
該篇發表在Nature上的文章介紹了一種全新技術：通過將激光捕獲顯微切割技術與基于Orbitrap的高靈敏蛋白質組分析技術相結合，從11位高級別漿液性卵巢癌(HGSC)病人石蠟包埋組織中提取了107個癌癥與基質細胞，隨后進行蛋白質組分析，指出與腫瘤轉移密切相關的成纖維細胞(cancer-associated fibroblast，CAF)中調控蛋白N-甲基轉移酶(N-methyltransferase(NNMT))是卵巢癌發生、發展以及轉移的關鍵調控因子，可能成為全新治療靶點，未來同樣可能為造福HGSC病人的福音。
2 非靶向代謝組學中質譜結構注釋有所突破
尿液代謝物經常被用于許多臨床和生物醫學研究，但通常限于少數經典化合物。其實，代謝組學分析可以檢測到更多的代謝信號，可以用來精確定義個人的健康狀況。然而，許多化合物仍然未被鑒定，妨礙了得出相關生物化學結論。
在這篇文章中，Fiehn Lab用基于HILIC-Q Exactive HF 質譜和 C18-Q Exactive HF兩種非靶向代謝組學分析方法，檢測到的所有代謝物。檢測到9000多種代謝物，其中42%的化合物有MS/MS信息。采用標準品經過精確質量數、保留時間和二級信息鑒定了175種化合物。用一級和二級信息，鑒定到另外578個化合物。
2 FAIMS方法的多重定量表征與優化
在定量蛋白質組學中，同位素標記法是提高蛋白組定量通量、精確度的有力技術。然而，定量的動態范圍和準確度可能會因標記肽段共隔離的限制，致使肽段釋放的報告離子被合并定量。通常采用在線或離線過濾的方式來減輕共隔離的干擾，但是往往會導致蛋白質和肽段鑒定的缺失。為了解決這一問題，本文提出了一種高場非對稱波形離子遷移質譜(FAIMS)方法，可以減少前體離子共流出、提高多重定量準確度和動態范圍。在不犧牲蛋白質鑒定數量的前提下，FAIMS有力地提高了基于高分辨率MS2（HRMS2）和SPS-MS3的定量準確度。經過進一步優化條件，使FAIMS更加穩健并提供參考方法，推動FAIMS進一步提升同位素標記定量的能力。
全新的Thermo Scientific?FAIMS Pro?接口
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