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Production of Tissue Microarrays, Immunohistochemistry Staining and Digitalization Within the Human Protein Atlas

The  tissue microarray (TMA) technology provides the means for high-throughput  analysis of multiple tissues and cells. The technique is used within the ...

Uppsala University 

Proteomica basata su anticorpi fornisce un approccio potente per lo studio funzionale del proteoma umano che coinvolge la generazione sistematica dei reagenti di proteine specifiche affinit&agrave;. Abbiamo usato questa strategia per costruire un atlante completo, basato su anticorpo proteina per i profili di espressione e localizzazione in 48 tessuti umani normali e 20 diversi tipi di cancro. Qui riportiamo un nuovo pubblicamente disponibile database contenente, nella prima versione, circa 400.000 immagini ad alta risoluzione, corrispondente a pi&ugrave; di 700 anticorpi verso proteine umane. Ogni immagine &egrave; stata annotata da un patologo certificato per fornire una conoscenza di base per gli studi funzionali e di consentire le query sui profili di proteine nei tessuti normali e malattia. I nostri risultati suggeriscono che dovrebbe essere possibile estendere questa analisi per la maggior parte di tutte le proteine umane fornendo cos&igrave; un prezioso strumento per la ricerca medica e biologica.

Un Atlante di proteina umana per tessuti normali e cancro basato su anticorpo proteomics.

&#x57FA;&#x4E8E;&#x6297;&#x4F53;&#x7684;&#x86CB;&#x767D;&#x8D28;&#x7EC4;&#x5B66;&#x529F;&#x80FD;&#x6D89;&#x53CA;&#x7684;&#x7279;&#x5B9A;&#x86CB;&#x767D;&#x8D28;&#x7684;&#x4EB2;&#x548C;&#x529B;&#x8BD5;&#x5242;&#x7CFB;&#x7EDF;&#x751F;&#x6210;&#x7684;&#x4EBA;&#x7C7B;&#x86CB;&#x767D;&#x8D28;&#x7EC4;&#x7684;&#x7814;&#x7A76;&#x63D0;&#x4F9B;&#x4E86;&#x529F;&#x80FD;&#x5F3A;&#x5927;&#x7684;&#x65B9;&#x6CD5;&#x3002;&#x6211;&#x4EEC;&#x7528;&#x8FD9;&#x79CD;&#x7B56;&#x7565;&#x6765;&#x6784;&#x9020; 48 &#x6B63;&#x5E38;&#x4EBA;&#x4F53;&#x7EC4;&#x7EC7;&#x548C; 20 &#x4E0D;&#x540C;&#x764C;&#x75C7;&#x4E2D;&#x7684;&#x8868;&#x8FBE;&#x548C;&#x5B9A;&#x4F4D;&#x914D;&#x7F6E;&#x6587;&#x4EF6;&#x5168;&#x9762;&#x3001; &#x57FA;&#x4E8E;&#x6297;&#x4F53;&#x7684;&#x86CB;&#x767D;&#x8D28;&#x56FE;&#x8C31;&#x3002;&#x5728;&#x8FD9;&#x91CC;&#x6211;&#x4EEC;&#x62A5;&#x544A;&#x65B0;&#x516C;&#x5F00;&#x53EF;&#x7528;&#x7684;&#x6570;&#x636E;&#x5E93;&#x5305;&#x542B;&#xFF0C;&#x5728;&#x7B2C;&#x4E00;&#x4E2A;&#x7248;&#x672C;&#x4E2D;&#xFF0C;&#x5927;&#x7EA6; 400,000 &#x9AD8;&#x5206;&#x8FA8;&#x7387;&#x56FE;&#x50CF;&#x5BF9;&#x5E94;&#x8D85;&#x8FC7; 700 &#x8D70;&#x5411;&#x4EBA;&#x7C7B;&#x86CB;&#x767D;&#x8D28;&#x7684;&#x6297;&#x4F53;&#x3002;&#x6BCF;&#x4E2A;&#x56FE;&#x50CF;&#x5DF2;&#x8BA4;&#x8BC1;&#x75C5;&#x7406;&#x5B66;&#x5BB6;&#x4E3A;&#x529F;&#x80FD;&#x7814;&#x7A76;&#x63D0;&#x4F9B;&#x4E00;&#x4E2A;&#x77E5;&#x8BC6;&#x5E93;&#xFF0C;&#x6B63;&#x5E38;&#x548C;&#x75BE;&#x75C5;&#x7EC4;&#x7EC7;&#x4E2D;&#x5141;&#x8BB8;&#x67E5;&#x8BE2;&#x6709;&#x5173;&#x86CB;&#x767D;&#x8D28;&#x914D;&#x7F6E;&#x6587;&#x4EF6;&#x6CE8;&#x91CA;&#x3002;&#x6211;&#x4EEC;&#x7684;&#x7814;&#x7A76;&#x7ED3;&#x679C;&#x8868;&#x660E;&#x5B83;&#x5E94;&#x8BE5;&#x6709;&#x53EF;&#x80FD;&#x6269;&#x5C55;&#x5230;&#x6240;&#x6709;&#x4EBA;&#x7C7B;&#x86CB;&#x767D;&#x8D28;&#xFF0C;&#x4ECE;&#x800C;&#x4E3A;&#x533B;&#x5B66;&#x548C;&#x751F;&#x7269;&#x5B66;&#x7814;&#x7A76;&#x63D0;&#x4F9B;&#x4E00;&#x4E2A;&#x5B9D;&#x8D35;&#x7684;&#x5DE5;&#x5177;&#xFF0C;&#x5927;&#x90E8;&#x5206;&#x7684;&#x8FD9;&#x79CD;&#x5206;&#x6790;&#x3002;

&#x57FA;&#x4E8E;&#x6297;&#x4F53;&#x86CB;&#x767D;&#x8D28;&#x7EC4;&#x5B66;&#x7684;&#x6B63;&#x5E38;&#x548C;&#x80BF;&#x7624;&#x7EC4;&#x7EC7;&#x4EBA;&#x7C7B;&#x86CB;&#x767D;&#x8D28;&#x56FE;&#x8C31;&#x3002;

Antibody-based proteomics provides a powerful approach for the functional study of the human proteome involving the systematic generation of protein-specific affinity reagents. We used this strategy to construct a comprehensive, antibody-based protein atlas for expression and localization profiles in 48 normal human tissues and 20 different cancers. Here we report a new publicly available database containing, in the first version, approximately 400,000 high resolution images corresponding to more than 700 antibodies toward human proteins. Each image has been annotated by a certified pathologist to provide a knowledge base for functional studies and to allow queries about protein profiles in normal and disease tissues. Our results suggest it should be possible to extend this analysis to the majority of all human proteins thus providing a valuable tool for medical and biological research.

A human protein atlas for normal and cancer tissues based on antibody proteomics.

&#xC0; base d&#x26;#39;anticorps prot&#xE9;omique offre une approche puissante pour l&#x26;#39;&#xE9;tude fonctionnelle du prot&#xE9;ome humain impliquant la g&#xE9;n&#xE9;ration syst&#xE9;matique des r&#xE9;actifs d&#x26;#39;affinit&#xE9; de prot&#xE9;ines sp&#xE9;cifiques. Nous avons utilis&#xE9; cette strat&#xE9;gie pour construire une approche globale, Atlas des prot&#xE9;ines &#xE0; base d&#x26;#39;anticorps pour l&#x26;#39;expression et les profils de localisation dans 48 tissus humains normaux et 20 cancers diff&#xE9;rents. Ici, nous rapportons une nouvelle base de donn&#xE9;es contenant la disposition du public, dans la premi&#xE8;re version, environ 400.000 images &#xE0; haute r&#xE9;solution correspondant &#xE0; plus de 700 anticorps &#xE0; l&#x26;#39;&#xE9;gard des prot&#xE9;ines humaines. Chaque image a &#xE9;t&#xE9; annot&#xE9; par un pathologiste certifi&#xE9; pour fournir une base de connaissances pour des &#xE9;tudes fonctionnelles et &#xE0; autoriser les requ&#xEA;tes sur les profils prot&#xE9;iques dans les tissus normaux et pathologiques. Nos r&#xE9;sultats sugg&#xE8;rent qu&#x26;#39;il devrait &#xEA;tre possible d&#x26;#39;&#xE9;tendre cette analyse &#xE0; la majorit&#xE9; de toutes les prot&#xE9;ines humaines fournissant ainsi un outil pr&#xE9;cieux pour la recherche m&#xE9;dicale et biologique.

Un Atlas des prot&#xE9;ines humaines pour les tissus normaux et le cancer &#xC9;tabli sur la prot&#xE9;omique des anticorps

A Human Protein Atlas f&#xFC;r normale und Krebsgewebe auf Antik&#xF6;rper-Basis Proteomik.

&#x6297;&#x4F53;&#x30D9;&#x30FC;&#x30B9;&#x306E;&#x30D7;&#x30ED;&#x30C6;&#x30AA;&#x30DF;&#x30AF;&#x30B9;&#x30BF;&#x30F3;&#x30D1;&#x30AF;&#x8CEA;&#x7279;&#x7570;&#x7684;&#x89AA;&#x548C;&#x6027;&#x8A66;&#x85AC;&#x306E;&#x4F53;&#x7CFB;&#x7684;&#x306A;&#x4E16;&#x4EE3;&#x3092;&#x542B;&#x3080;&#x4EBA;&#x9593;&#x306E;&#x30D7;&#x30ED;&#x30C6;&#x30AA;&#x30FC;&#x30E0;&#x306E;&#x6A5F;&#x80FD;&#x7684;&#x7814;&#x7A76;&#x306E;&#x305F;&#x3081;&#x306E;&#x5F37;&#x529B;&#x306A;&#x30A2;&#x30D7;&#x30ED;&#x30FC;&#x30C1;&#x3092;&#x63D0;&#x4F9B;&#x3057;&#x307E;&#x3059;&#x3002;&#x79C1;&#x9054;&#x306F;48&#x6B63;&#x5E38;&#x30D2;&#x30C8;&#x7D44;&#x7E54;&#x3068;20&#x7A2E;&#x985E;&#x306E;&#x764C;&#x3067;&#x306E;&#x767A;&#x73FE;&#x3068;&#x5C40;&#x5728;&#x306E;&#x30D7;&#x30ED;&#x30D5;&#x30A1;&#x30A4;&#x30EB;&#x306E;&#x305F;&#x3081;&#x306E;&#x5305;&#x62EC;&#x7684;&#x306A;&#x3001;&#x6297;&#x4F53;&#x30D9;&#x30FC;&#x30B9;&#x306E;&#x30BF;&#x30F3;&#x30D1;&#x30AF;&#x8CEA;&#x30A2;&#x30C8;&#x30E9;&#x30B9;&#x3092;&#x69CB;&#x7BC9;&#x3059;&#x308B;&#x305F;&#x3081;&#x306B;&#x3053;&#x306E;&#x6226;&#x7565;&#x3092;&#x4F7F;&#x7528;&#x3057;&#x3066;&#x3044;&#x307E;&#x3057;&#x305F;&#x3002;&#x3053;&#x3053;&#x3067;&#x306F;&#x3001;&#x6700;&#x521D;&#x306E;&#x30D0;&#x30FC;&#x30B8;&#x30E7;&#x30F3;&#x3067;&#x306F;&#x3001;&#x30D2;&#x30C8;&#x30BF;&#x30F3;&#x30D1;&#x200B;&#x200B;&#x30AF;&#x8CEA;&#x306B;&#x5411;&#x304B;&#x3063;&#x3066;700&#x4EE5;&#x4E0A;&#x306E;&#x6297;&#x4F53;&#x306B;&#x5BFE;&#x5FDC;&#x3059;&#x308B;&#x7D04;40&#x4E07;&#x9AD8;&#x89E3;&#x50CF;&#x5EA6;&#x306E;&#x753B;&#x50CF;&#x3092;&#x542B;&#x3080;&#x65B0;&#x3057;&#x3044;&#x516C;&#x7684;&#x306B;&#x5229;&#x7528;&#x53EF;&#x80FD;&#x306A;&#x30C7;&#x30FC;&#x30BF;&#x30D9;&#x30FC;&#x30B9;&#x3092;&#x5831;&#x544A;&#x3059;&#x308B;&#x3002;&#x5404;&#x753B;&#x50CF;&#x306F;&#x3001;&#x6A5F;&#x80FD;&#x7814;&#x7A76;&#x306E;&#x305F;&#x3081;&#x306E;&#x77E5;&#x8B58;&#x30D9;&#x30FC;&#x30B9;&#x3092;&#x63D0;&#x4F9B;&#x3059;&#x308B;&#x305F;&#x3081;&#x306B;&#x3001;&#x6B63;&#x5E38;&#x304A;&#x3088;&#x3073;&#x75BE;&#x60A3;&#x7D44;&#x7E54;&#x4E2D;&#x306E;&#x30BF;&#x30F3;&#x30D1;&#x30AF;&#x8CEA;&#x30D7;&#x30ED;&#x30D5;&#x30A1;&#x30A4;&#x30EB;&#x306B;&#x95A2;&#x3059;&#x308B;&#x30AF;&#x30A8;&#x30EA;&#x3092;&#x8A31;&#x53EF;&#x3059;&#x308B;&#x8A8D;&#x5B9A;&#x75C5;&#x7406;&#x533B;&#x306B;&#x3088;&#x308B;&#x6CE8;&#x91C8;&#x3092;&#x4ED8;&#x3051;&#x3066;&#x304D;&#x307E;&#x3057;&#x305F;&#x3002;&#x6211;&#x3005;&#x306E;&#x7D50;&#x679C;&#x306F;&#x3001;&#x305D;&#x308C;&#x306F;&#x3053;&#x306E;&#x3088;&#x3046;&#x306B;&#x533B;&#x5B66;&#xB7;&#x751F;&#x7269;&#x5B66;&#x7814;&#x7A76;&#x306E;&#x305F;&#x3081;&#x306E;&#x8CB4;&#x91CD;&#x306A;&#x30C4;&#x30FC;&#x30EB;&#x3092;&#x63D0;&#x4F9B;&#x3059;&#x308B;&#x3059;&#x3079;&#x3066;&#x306E;&#x30D2;&#x30C8;&#x30BF;&#x30F3;&#x30D1;&#x200B;&#x200B;&#x30AF;&#x8CEA;&#x306E;&#x5927;&#x90E8;&#x5206;&#x306B;&#x3053;&#x306E;&#x5206;&#x6790;&#x3092;&#x62E1;&#x5F35;&#x3059;&#x308B;&#x3053;&#x3068;&#x304C;&#x53EF;&#x80FD;&#x3067;&#x306A;&#x3051;&#x308C;&#x3070;&#x306A;&#x308A;&#x307E;&#x305B;&#x3093;&#x304A;&#x52E7;&#x3081;&#x3057;&#x307E;&#x3059;&#x3002;

&#x6297;&#x4F53;&#x30D7;&#x30ED;&#x30C6;&#x30AA;&#x30DF;&#x30AF;&#x30B9;&#x306B;&#x57FA;&#x3065;&#x3044;&#x3066;&#x3001;&#x901A;&#x5E38;&#x3001;&#x304C;&#x3093;&#x7D44;&#x7E54;&#x306E;&#x305F;&#x3081;&#x306E;&#x30D2;&#x30C8;&#x30BF;&#x30F3;&#x30D1;&#x200B;&#x200B;&#x30AF;&#x8CEA;&#x30A2;&#x30C8;&#x30E9;&#x30B9;

&#xD56D; &#xCCB4; &#xAE30;&#xBC18; proteomics &#xB2E8;&#xBC31;&#xC9C8; &#xAD00;&#xB828; &#xC120;&#xD638;&#xB3C4; &#xC2DC; &#xC57D;&#xC758; &#xCCB4;&#xACC4;&#xC801;&#xC778; &#xC138;&#xB300;&#xC640; &#xAD00;&#xB828; &#xB41C; &#xC778;&#xAC04; &#xD504;&#xB85C;&#xD14C;&#xC634;&#xC758; &#xAE30;&#xB2A5; &#xC5F0;&#xAD6C;&#xC5D0; &#xB300; &#xD55C; &#xAC15;&#xB825;&#xD55C; &#xC811;&#xADFC; &#xBC29;&#xC2DD;&#xC744; &#xC81C;&#xACF5; &#xD569;&#xB2C8;&#xB2E4;. 48 &#xC815;&#xC0C1;&#xC801;&#xC778; &#xC778;&#xAC04;&#xC758; &#xC870;&#xC9C1; &#xBC0F; 20 &#xB2E4;&#xB978; &#xC554; &#xC2DD; &#xBC0F; &#xC9C0;&#xC5ED;&#xD654; &#xD504;&#xB85C;&#xD544;&#xC5D0; &#xB300; &#xD55C; &#xD3EC;&#xAD04;&#xC801;&#xC774; &#xACE0; &#xD56D; &#xCCB4; &#xAE30;&#xBC18; &#xB2E8;&#xBC31;&#xC9C8; &#xC544;&#xD2C0;&#xB77C;&#xC2A4; &#xC0DD;&#xC131;&#xC774; &#xC804;&#xB7B5;&#xC744; &#xC0AC;&#xC6A9; &#xD588;&#xC2B5;&#xB2C8;&#xB2E4;. &#xC5EC;&#xAE30;&#xC11C; &#xC6B0;&#xB9AC;&#xB294; &#xC0C8;&#xB85C;&#xC6B4; &#xACF5;&#xAC1C;&#xC801;&#xC73C;&#xB85C; &#xC0AC;&#xC6A9; &#xAC00;&#xB2A5;&#xD55C; &#xB370;&#xC774;&#xD130;&#xBCA0;&#xC774;&#xC2A4;, &#xCCAB; &#xBC88;&#xC9F8; &#xBC84;&#xC804;&#xC5D0;&#xC11C; &#xC57D; 400000 &#xACE0;&#xD574;&#xC0C1;&#xB3C4; &#xC774;&#xBBF8;&#xC9C0;&#xAC00; &#xD3EC;&#xD568; &#xB41C; &#xC778;&#xAC04;&#xC758; &#xB2E8;&#xBC31;&#xC9C8; &#xCABD;&#xC73C;&#xB85C; 700 &#xAC1C; &#xC774;&#xC0C1;&#xC758; &#xD56D; &#xCCB4;&#xC5D0; &#xD574;&#xB2F9; &#xBCF4;&#xACE0;&#xC11C;. &#xAC01; &#xC774;&#xBBF8;&#xC9C0; &#xAE30;&#xB2A5; &#xC5F0;&#xAD6C;&#xC5D0; &#xB300; &#xD55C; &#xAE30;&#xC220; &#xC790;&#xB8CC;&#xB97C; &#xC81C;&#xACF5; &#xD558; &#xACE0; &#xC815;&#xC0C1;&#xACFC; &#xC9C8;&#xBCD1; &#xC870;&#xC9C1;&#xC5D0;&#xC11C; &#xB2E8;&#xBC31;&#xC9C8; &#xD504;&#xB85C; &#xD30C;&#xC77C;&#xC5D0; &#xB300; &#xD55C; &#xCFFC;&#xB9AC;&#xB97C; &#xD5C8;&#xC6A9; &#xD558;&#xB294; &#xC778;&#xC99D; &#xB41C; &#xBCD1;&#xB9AC;&#xD559; &#xC790;&#xC5D0; &#xC758;&#xD574; &#xC8FC;&#xC11D;&#xC774; &#xB2EC;&#xB9B0;. &#xC6B0;&#xB9AC;&#xC758; &#xACB0;&#xACFC;&#xC774; &#xBD84;&#xC11D; &#xB530;&#xB77C;&#xC11C; &#xC758;&#xB8CC; &#xBC0F; &#xC0DD;&#xBB3C; &#xD559;&#xC801; &#xC5F0;&#xAD6C;&#xB97C; &#xC704;&#xD55C; &#xC720;&#xC6A9;&#xD55C; &#xB3C4;&#xAD6C;&#xB97C; &#xC81C;&#xACF5; &#xD558;&#xB294; &#xBAA8;&#xB4E0; &#xC778;&#xAC04;&#xC758; &#xB2E8;&#xBC31;&#xC9C8;&#xC758; &#xB300;&#xBD80;&#xBD84;&#xC744; &#xD655;&#xC7A5;&#xD560; &#xC218; &#xC788;&#xC5B4;&#xC57C; &#xAC83;&#xC774; &#xC88B;&#xC2B5;&#xB2C8;&#xB2E4;.

&#xD56D; &#xCCB4; &#xB2E8;&#xBC31;&#xC9C8;&#xC744; &#xAE30;&#xBC18;&#xC73C;&#xB85C; &#xD558;&#xB294; &#xC815;&#xC0C1; &#xBC0F; &#xC554; &#xC870;&#xC9C1;&#xC5D0; &#xB300; &#xD55C; &#xC778;&#xAC04;&#xC758; &#xB2E8;&#xBC31;&#xC9C8; &#xC544;&#xD2C0;&#xB77C;&#xC2A4;.

Basadas en anticuerpos prote&#xF3;mica ofrece un enfoque poderoso para el estudio funcional del proteoma humano que implique la generaci&#xF3;n sistem&#xE1;tica de los reactivos de afinidad espec&#xED;fico de la prote&#xED;na. Hemos utilizado esta estrategia para construir una paz general, basado en anticuerpos atlas de prote&#xED;nas para la expresi&#xF3;n y localizaci&#xF3;n de perfiles en 48 tejidos humanos normales y 20 tipos de c&#xE1;ncer diferentes. Aqu&#xED; mostramos una nueva base de datos que contiene a disposici&#xF3;n del p&#xFA;blico, en la primera versi&#xF3;n, alrededor de 400.000 im&#xE1;genes de alta resoluci&#xF3;n que corresponden a m&#xE1;s de 700 anticuerpos hacia las prote&#xED;nas humanas. Cada imagen ha sido anotado por un pat&#xF3;logo certificado para proporcionar una base de conocimientos para los estudios funcionales y para permitir las consultas sobre los perfiles de prote&#xED;nas en los tejidos normales y de enfermedad. Nuestros resultados sugieren que deber&#xED;a ser posible extender este an&#xE1;lisis a la mayor&#xED;a de todas las prote&#xED;nas humanas, proporcionando as&#xED; una herramienta valiosa para la investigaci&#xF3;n m&#xE9;dica y biol&#xF3;gica.

Un Atlas de prote&#xED;nas humanas para los tejidos normales y el c&#xE1;ncer de base a anticuerpos Prote&#xF3;mica

&#x6781;&#x6709;&#x5FC5;&#x8981;&#x5B58;&#x5728;&#x7684;&#x7279;&#x5F02;&#x6027;&#x6297;&#x4F53;&#xFF0C;&#x4EE5;&#x63A2;&#x7D22;&#x4EBA;&#x7C7B;&#x86CB;&#x767D;&#x8D28;&#x7EC4;&#x7684;&#x7CFB;&#x7EDF;&#x5316;&#x751F;&#x6210;&#x3002;&#x5728;&#x8FD9;&#x91CC;&#xFF0C;&#x6211;&#x4EEC;&#x663E;&#x793A;&#x53EF;&#x4EE5;&#x6D89;&#x53CA;&#x4F7F;&#x7528;&#x91CD;&#x7EC4;&#x86CB;&#x767D;&#x6297;&#x539F;&#x8868;&#x4F4D;&#x7B7E;&#x540D;&#x6807;&#x8BB0; &#xFF08;PrESTs&#xFF09; &#x4F5C;&#x4E3A;&#x6297;&#x539F;&#x4E0E;&#x4EB2;&#x548C;&#x914D;&#x4F53;&#x7684;&#x4E25;&#x683C;&#x4EB2;&#x548C;&#x7EAF;&#x5316;&#x7684;&#x9AD8;&#x541E;&#x5410;&#x91CF;&#x65B9;&#x5F0F;&#x751F;&#x6210;&#x7279;&#x5B9A;&#x4E8E;&#x4EBA;&#x7C7B;&#x86CB;&#x767D;&#x8D28;&#x7684;&#x6297;&#x4F53;&#x3002;&#x751F;&#x6210;&#x4EB2;&#x548C;&#x8BD5;&#x5242;&#xFF0C;&#x8FD9;&#x91CC;&#x79F0;&#x4E3A;&#x5355;&#x7279;&#x5F02;&#x6027;&#x6297;&#x4F53; (&#x5E02;&#x653F;&#x670D;&#x52A1;&#x4E0A;&#x8BC9;&#x59D4;&#x5458;&#x4F1A;) &#x7684;&#x7279;&#x5F02;&#x6027;&#x4E0E;&#x4E00;&#x79CD;&#x65B0;&#x7684;&#x86CB;&#x767D;&#x82AF;&#x7247;&#x68C0;&#x6D4B;&#x65B9;&#x6CD5;&#x8FDB;&#x884C;&#x4E86;&#x9A8C;&#x8BC1;&#x3002;464 &#x6297;&#x4F53;&#x751F;&#x6210;&#x5B9E;&#x73B0;&#x4EBA;&#x7C7B;&#x86CB;&#x767D;&#x8D28;&#x7684;&#x6210;&#x529F;&#x7387;&#x662F; 90%&#x4EE5;&#x4E0A;&#x6839;&#x636E;&#x86CB;&#x767D;&#x8D28;&#x9635;&#x5217;&#x6D4B;&#x5B9A;&#x6765;&#x5224;&#x65AD;&#x3002;&#x4E3A;&#x4F7F;&#x7528;&#x751F;&#x6210;&#x4ECE; 48 &#x4EBA;&#x4F53;&#x7EC4;&#x7EC7;&#x7684;&#x7EC4;&#x7EC7;&#x5FAE;&#x9635;&#x5217;&#x7684;&#x75C5;&#x4EBA;&#x6D3B;&#x68C0;&#x7684;&#x5E76;&#x884C;&#x5206;&#x6790;&#x4F7F;&#x7528;&#x4E86;&#x6297;&#x4F53;&#x3002;&#x4E0E;&#x4EBA;&#x4EEC;&#x719F;&#x77E5;&#x7684;&#x5355;&#x514B;&#x9686;&#x6297;&#x4F53;&#x7684;&#x6BD4;&#x8F83;&#x5206;&#x6790;&#x8868;&#x660E;&#x76F8;&#x540C;&#x6216;&#x76F8;&#x4F3C;&#x7684;&#x7279;&#x5F02;&#x6027;&#x548C;&#x8868;&#x8FBE;&#x6A21;&#x5F0F;&#x3002;&#x7814;&#x7A76;&#x7ED3;&#x679C;&#x8868;&#x660E;&#x53EF;&#x4EE5;&#x4EE5;&#x6709;&#x6548;&#x7684;&#x65B9;&#x5F0F;&#xFF0C;&#x4E0E;&#x5355;&#x7279;&#x5F02;&#x6027;&#x6297;&#x4F53;&#x751F;&#x6210;&#x5305;&#x542B;&#x5E7F;&#x6CDB;&#x7684;&#x86CB;&#x767D;&#x8868;&#x8FBE;&#x53CA;&#x4E9A;&#x7EC6;&#x80DE;&#x5B9A;&#x4F4D;&#x7684;&#x4EBA;&#x7C7B;&#x86CB;&#x767D;&#x8D28;&#x7EC4;&#x6570;&#x636E;&#x7EFC;&#x5408;&#x5730;&#x56FE;&#x96C6;&#x3002;

&#x5B9E;&#x73B0;&#x4EBA;&#x7C7B;&#x86CB;&#x767D;&#x8D28;&#x7EC4;&#x56FE;&#x8C31;&#xFF1A; &#x9AD8;&#x541E;&#x5410;&#x91CF;&#x4EE3;&#x4E3A;&#x7EC4;&#x7EC7;&#x5206;&#x6790;&#x5355;&#x7279;&#x5F02;&#x6027;&#x6297;&#x4F53;&#x3002;

A great need exists for the systematic generation of specific antibodies to explore the human proteome. Here, we show that antibodies specific to human proteins can be generated in a high-throughput manner involving stringent affinity purification using recombinant protein epitope signature tags (PrESTs) as immunogens and affinity-ligands. The specificity of the generated affinity reagents, here called mono-specific antibodies (msAb), were validated with a novel protein microarray assay. The success rate for 464 antibodies generated towards human proteins was more than 90% as judged by the protein array assay. The antibodies were used for parallel profiling of patient biopsies using tissue microarrays generated from 48 human tissues. Comparative analysis with well-characterized monoclonal antibodies showed identical or similar specificity and expression patterns. The results suggest that a comprehensive atlas containing extensive protein expression and subcellular localization data of the human proteome can be generated in an efficient manner with mono-specific antibodies.

Towards a human proteome atlas: high-throughput generation of mono-specific antibodies for tissue profiling.

Existe una gran necesidad para la generaci&#xF3;n sistem&#xE1;tica de anticuerpos espec&#xED;ficos para explorar el proteoma humano. En este sentido, muestran que los anticuerpos espec&#xED;ficos de las prote&#xED;nas humanas pueden ser generados en forma de alto rendimiento que implica la purificaci&#xF3;n de afinidad con estricta de prote&#xED;nas recombinantes etiquetas de la firma ep&#xED;topo (PrESTs) como inmun&#xF3;genos y la afinidad de los ligandos. La especificidad de los reactivos de afinidad generados, aqu&#xED; llamado mono-espec&#xED;ficas (anticuerpos MSAB), se valid&#xF3; con un an&#xE1;lisis de microarrays de prote&#xED;nas novela. La tasa de &#xE9;xito de 464 anticuerpos generados hacia las prote&#xED;nas humanas era m&#xE1;s del 90%, a juzgar por el ensayo de matriz proteica. Los anticuerpos fueron utilizados para la creaci&#xF3;n de perfiles paralelos de las biopsias de pacientes utilizando microarrays de tejidos generados a partir de 48 tejidos humanos. An&#xE1;lisis comparativo con bien caracterizados anticuerpos monoclonales mostr&#xF3; especificidad id&#xE9;nticos o similares y los patrones de expresi&#xF3;n. Los resultados sugieren que un atlas completo que contiene la expresi&#xF3;n de prote&#xED;nas extensa y datos de localizaci&#xF3;n subcelular de la proteoma humano se puede generar de una manera eficiente con mono-anticuerpos espec&#xED;ficos.

Hacia un Atlas del Proteoma Humano: Alto rendimiento de la generaci&#xF3;n de anticuerpos espec&#xED;ficos contra el mono para perfiles de tejido

Un grand besoin existe pour la production syst&#xE9;matique d&#x26;#39;anticorps sp&#xE9;cifiques pour explorer le prot&#xE9;ome humain. Ici, nous montrons que les anticorps sp&#xE9;cifiques aux prot&#xE9;ines humaines peuvent &#xEA;tre g&#xE9;n&#xE9;r&#xE9;s de mani&#xE8;re &#xE0; haut d&#xE9;bit impliquant une purification par affinit&#xE9; en utilisant strictes recombinantes balises prot&#xE9;ines &#xE9;pitope de signature (PrESTs) comme immunog&#xE8;nes et affinit&#xE9; des ligands. La sp&#xE9;cificit&#xE9; des r&#xE9;actifs d&#x26;#39;affinit&#xE9; g&#xE9;n&#xE9;r&#xE9;s, appel&#xE9;s ici mono-anticorps sp&#xE9;cifiques (CCCM), ont &#xE9;t&#xE9; valid&#xE9;s avec un dosage de puces nouvelle prot&#xE9;ine. Le taux de r&#xE9;ussite de 464 anticorps g&#xE9;n&#xE9;r&#xE9;s contre des prot&#xE9;ines de l&#x26;#39;homme &#xE9;tait plus de 90% &#xE0; en juger par le dosage r&#xE9;seau de prot&#xE9;ines. Les anticorps ont &#xE9;t&#xE9; utilis&#xE9;s pour le profilage parall&#xE8;le de biopsies de patients en utilisant des puces de tissus provenant de 48 tissus humains. Analyse comparative avec bien caract&#xE9;ris&#xE9;s anticorps monoclonaux a montr&#xE9; une sp&#xE9;cificit&#xE9; identique ou similaire et les modes d&#x26;#39;expression. Les r&#xE9;sultats sugg&#xE8;rent que d&#x26;#39;un atlas complet contenant l&#x26;#39;expression des prot&#xE9;ines et des donn&#xE9;es tr&#xE8;s localisation subcellulaire de la prot&#xE9;ome humain peut &#xEA;tre g&#xE9;n&#xE9;r&#xE9; de mani&#xE8;re efficace avec des mono-anticorps sp&#xE9;cifiques.

Vers un humain Atlas du prot&#xE9;ome: haut d&#xE9;bit g&#xE9;n&#xE9;ration de Mono-anticorps sp&#xE9;cifiques pour le profilage des tissus

Ein gro&szlig;er Bedarf besteht f&uuml;r die systematische Generierung von spezifischen Antik&ouml;rpern, die menschliche Proteom zu erkunden. Hier zeigen wir, dass Antik&ouml;rper, die spezifisch menschliche Proteine mit strengen Affinit&auml;tsreinigung mit rekombinanten Protein-Epitop-Signatur-Tags (PrESTs) als Immunogenen und Affinit&auml;t-Liganden Hochdurchsatz Weise generiert werden k&ouml;nnen. Die Besonderheit der generierten Affinit&auml;t Reagenzien, hier genannt Mono-spezifische Antik&ouml;rper (MsAb), wurden &uuml;berpr&uuml;ft, mit ein neues Protein Microarray-Assay. Die Erfolgsquote f&uuml;r 464 Antik&ouml;rper gegen menschliche Proteine erzeugt war mehr als 90 %, wie durch die Array-Proteinprobe beurteilt. Die Antik&ouml;rper dienten f&uuml;r parallele Profilierung von Patienten Biopsien mit Gewebe Microarrays aus 48 menschlicher Gewebe erzeugt. Vergleichende Analyse mit gut charakterisierten monoklonale Antik&ouml;rper zeigten identische oder &auml;hnliche Spezifit&auml;t und Ausdruck Muster. Die Ergebnisse legen nahe, dass ein umfassender Atlas enth&auml;lt umfangreiche Proteinexpression und subzellulare Lokalisation Daten des menschlichen Proteome auf effiziente Weise mit Mono-spezifische Antik&ouml;rper generiert werden kann.

Gegen&uuml;ber einem menschlichen Proteom-Atlas: Hochdurchsatz-Generation von Mono-spezifische Antik&ouml;rper f&uuml;r die Profilerstellung Gewebe.

Per la generazione sistematica di anticorpi specifici per esplorare il proteoma umano esiste un grande bisogno. Qui, ci mostra che gli anticorpi specifici per le proteine umane possono essere generati in un modo ad alta velocit&agrave; che coinvolgono la purificazione di affinit&agrave; severi utilizzando la proteina ricombinante firma epitopo (PrESTs) come immunogeni e affinit&agrave;-ligandi. La specificit&agrave; dei reagenti generato affinit&agrave;, qui chiamato anticorpi mono-specifici (msAb), sono stati validati con un&#39;analisi di microarray della proteina romanzo. Il tasso di successo per 464 anticorpi generati verso proteine umane &egrave; stato pi&ugrave; del 90% a giudicare dalle analisi della proteina di matrice. Gli anticorpi sono stati utilizzati per l&#39;analisi parallela delle biopsie di pazienti usando i microarrays del tessuto generati da 48 tessuti umani. Analisi comparativa con ben caratterizzati gli anticorpi monoclonali hanno mostrato identici o simili modelli di espressione e specificit&agrave;. I risultati suggeriscono che un atlante completo contenente l&#39;espressione della proteina ricca e dati di localizzazione subcellulare del proteoma umano pu&ograve; essere generato in modo efficiente con anticorpi mono-specifici.

Verso un Atlante umano proteome: generazione di high-throughput di anticorpi mono-specifici per l&#39;analisi dei tessuti.

&#x5049;&#x5927;&#x306A;&#x5FC5;&#x8981;&#x6027;&#x306F;&#x3001;&#x4EBA;&#x9593;&#x306E;&#x30D7;&#x30ED;&#x30C6;&#x30AA;&#x30FC;&#x30E0;&#x3092;&#x63A2;&#x7D22;&#x3059;&#x308B;&#x305F;&#x3081;&#x306E;&#x7279;&#x7570;&#x7684;&#x306A;&#x6297;&#x4F53;&#x306E;&#x7CFB;&#x7D71;&#x7684;&#x751F;&#x6210;&#x306E;&#x305F;&#x3081;&#x306B;&#x5B58;&#x5728;&#x3057;&#x3066;&#x3044;&#x307E;&#x3059;&#x3002;&#x3053;&#x3053;&#x3067;&#x306F;&#x3001;&#x30D2;&#x30C8;&#x30BF;&#x30F3;&#x30D1;&#x200B;&#x200B;&#x30AF;&#x8CEA;&#x306B;&#x7279;&#x7570;&#x7684;&#x306A;&#x6297;&#x4F53;&#x306F;&#x3001;&#x514D;&#x75AB;&#x539F;&#x6027;&#x304A;&#x3088;&#x3073;&#x89AA;&#x548C;&#x6027;&#x30EA;&#x30AC;&#x30F3;&#x30C9;&#x3068;&#x3057;&#x3066;&#x3001;&#x7D44;&#x63DB;&#x3048;&#x30BF;&#x30F3;&#x30D1;&#x30AF;&#x8CEA;&#x306E;&#x30A8;&#x30D4;&#x30C8;&#x30FC;&#x30D7;&#x306E;&#x7F72;&#x540D;&#x30BF;&#x30B0;&#xFF08;PrESTs&#xFF09;&#x3092;&#x4F7F;&#x7528;&#x3057;&#x3066;&#x3001;&#x53B3;&#x683C;&#x306A;&#x30A2;&#x30D5;&#x30A3;&#x30CB;&#x30C6;&#x30A3;&#x30FC;&#x7CBE;&#x88FD;&#x3092;&#x542B;&#x3080;&#x3001;&#x30CF;&#x30A4;&#x30B9;&#x30EB;&#x30FC;&#x30D7;&#x30C3;&#x30C8;&#x306A;&#x65B9;&#x6CD5;&#x3067;&#x751F;&#x6210;&#x3059;&#x308B;&#x3053;&#x3068;&#x304C;&#x3067;&#x304D;&#x308B;&#x3053;&#x3068;&#x3092;&#x793A;&#x3057;&#x3066;&#x3044;&#x308B;&#x3002;&#x30E2;&#x30CE;&#x7279;&#x7570;&#x7684;&#x6297;&#x4F53;&#x3092;&#xFF08;msAb&#xFF09;&#x3068;&#x547C;&#x3070;&#x308C;&#x308B;&#x3053;&#x3053;&#x3067;&#x751F;&#x6210;&#x3055;&#x308C;&#x305F;&#x89AA;&#x548C;&#x6027;&#x8A66;&#x85AC;&#x306E;&#x7279;&#x7570;&#x6027;&#x306F;&#x3001;&#x65B0;&#x898F;&#x30BF;&#x30F3;&#x30D1;&#x30AF;&#x8CEA;&#x30DE;&#x30A4;&#x30AF;&#x30ED;&#x30A2;&#x30EC;&#x30A4;&#x30A2;&#x30C3;&#x30BB;&#x30A4;&#x3092;&#x7528;&#x3044;&#x3066;&#x691C;&#x8A3C;&#x3055;&#x308C;&#x3066;&#x3044;&#x307E;&#x3059;&#x3002;&#x30BF;&#x30F3;&#x30D1;&#x30AF;&#x8CEA;&#x30A2;&#x30EC;&#x30A4;&#x30A2;&#x30C3;&#x30BB;&#x30A4;&#x306B;&#x3088;&#x3063;&#x3066;&#x5224;&#x65AD;&#x3055;&#x308C;&#x308B;&#x30D2;&#x30C8;&#x306E;&#x30BF;&#x30F3;&#x30D1;&#x30AF;&#x8CEA;&#x306B;&#x5411;&#x304B;&#x3063;&#x3066;&#x751F;&#x6210;&#x3055;&#x308C;&#x305F;464&#x6297;&#x4F53;&#x306E;&#x6210;&#x529F;&#x7387;&#x306F;90&#xFF05;&#x4EE5;&#x4E0A;&#x3067;&#x3042;&#x3063;&#x305F;&#x3002;&#x6297;&#x4F53;&#x306F;&#x3001;48&#x306E;&#x30D2;&#x30C8;&#x7D44;&#x7E54;&#x304B;&#x3089;&#x751F;&#x6210;&#x3055;&#x308C;&#x305F;&#x7D44;&#x7E54;&#x30DE;&#x30A4;&#x30AF;&#x30ED;&#x30A2;&#x30EC;&#x30A4;&#x3092;&#x7528;&#x3044;&#x3066;&#x60A3;&#x8005;&#x306E;&#x751F;&#x691C;&#x306E;&#x4E26;&#x5217;&#x30D7;&#x30ED;&#x30D5;&#x30A1;&#x30A4;&#x30EA;&#x30F3;&#x30B0;&#x306E;&#x305F;&#x3081;&#x306B;&#x4F7F;&#x7528;&#x3055;&#x308C;&#x305F;&#x3002;&#x3088;&#x304F;&#x7279;&#x5FB4;&#x4ED8;&#x3051;&#x3089;&#x308C;&#x305F;&#x30E2;&#x30CE;&#x30AF;&#x30ED;&#x30FC;&#x30CA;&#x30EB;&#x6297;&#x4F53;&#x3068;&#x306E;&#x6BD4;&#x8F03;&#x5206;&#x6790;&#x306F;&#x3001;&#x540C;&#x4E00;&#x307E;&#x305F;&#x306F;&#x985E;&#x4F3C;&#x306E;&#x7279;&#x7570;&#x6027;&#x3068;&#x767A;&#x73FE;&#x30D1;&#x30BF;&#x30FC;&#x30F3;&#x3092;&#x793A;&#x3057;&#x305F;&#x3002;&#x7D50;&#x679C;&#x306F;&#x3001;&#x5927;&#x898F;&#x6A21;&#x306A;&#x30BF;&#x30F3;&#x30D1;&#x30AF;&#x8CEA;&#x306E;&#x767A;&#x73FE;&#x3068;&#x30D2;&#x30C8;&#x30D7;&#x30ED;&#x30C6;&#x30AA;&#x30FC;&#x30E0;&#x306E;&#x7D30;&#x80DE;&#x5185;&#x5C40;&#x5728;&#x30C7;&#x30FC;&#x30BF;&#x3092;&#x542B;&#x3080;&#x5305;&#x62EC;&#x7684;&#x306A;&#x30A2;&#x30C8;&#x30E9;&#x30B9;&#x304C;&#x3001;&#x30E2;&#x30CE;&#x7279;&#x7570;&#x7684;&#x6297;&#x4F53;&#x3092;&#x7528;&#x3044;&#x305F;&#x52B9;&#x7387;&#x7684;&#x306A;&#x65B9;&#x6CD5;&#x3067;&#x751F;&#x6210;&#x3067;&#x304D;&#x308B;&#x3053;&#x3068;&#x3092;&#x793A;&#x5506;&#x3057;&#x3066;&#x3044;&#x308B;&#x3002;

&#x7D44;&#x7E54;&#x30D7;&#x30ED;&#x30D5;&#x30A1;&#x30A4;&#x30EA;&#x30F3;&#x30B0;&#x306E;&#x305F;&#x3081;&#x306E;&#x30E2;&#x30CE;&#x7279;&#x7570;&#x7684;&#x306A;&#x6297;&#x4F53;&#x306E;&#x30CF;&#x30A4;&#x30B9;&#x30EB;&#x30FC;&#x30D7;&#x30C3;&#x30C8;&#x751F;&#x6210;&#xFF1A;&#x30D2;&#x30C8;&#x30D7;&#x30ED;&#x30C6;&#x30AA;&#x30FC;&#x30E0;&#x30A2;&#x30C8;&#x30E9;&#x30B9;&#x306B;&#x5411;&#x304B;&#x3063;&#x3066;

&#xC704;&#xB300;&#xD55C; &#xD544;&#xC694; &#xC778;&#xAC04; &#xD504;&#xB85C;&#xD14C;&#xC634;&#xC744; &#xD0D0;&#xAD6C; &#xD558;&#xB294; &#xD2B9;&#xC815; &#xD56D; &#xCCB4;&#xC758; &#xCCB4;&#xACC4;&#xC801;&#xC778; &#xC138;&#xB300;&#xC5D0; &#xB300; &#xD55C; &#xC874;&#xC7AC; &#xD569;&#xB2C8;&#xB2E4;. &#xC5EC;&#xAE30;, &#xC6B0;&#xB9AC;&#xB294; &#xB192;&#xC740; &#xCC98;&#xB9AC;&#xB7C9;&#xC73C;&#xB85C; &#xC5C4;&#xACA9;&#xD55C; &#xCE5C; &#xD654;&#xB825; &#xC815;&#xD654; immunogens&#xC640; &#xC120;&#xD638;&#xB3C4; ligands &#xC7AC;&#xC870;&#xD569; &#xB2E8;&#xBC31;&#xC9C8; epitope &#xC11C;&#xBA85; &#xD0DC;&#xADF8; (PrESTs)&#xB97C; &#xC0AC;&#xC6A9; &#xD558; &#xC5EC; &#xAD00;&#xB828; &#xB41C; &#xC778;&#xAC04;&#xC758; &#xB2E8;&#xBC31;&#xC9C8;&#xC5D0; &#xD2B9;&#xC815; &#xD56D; &#xCCB4;&#xB97C; &#xC0DD;&#xC131;&#xD560; &#xC218; &#xC788;&#xC2B5;&#xB2C8;&#xB2E4; &#xBCF4;&#xC5EC;&#xC90D;&#xB2C8;&#xB2E4;. &#xC5EC;&#xAE30; &#xBAA8;&#xB178; &#xD2B9;&#xC815; &#xD56D; &#xCCB4; (msAb)&#xB97C; &#xD638;&#xCD9C; &#xD558;&#xB294; &#xC0DD;&#xC131; &#xB41C; &#xC120;&#xD638;&#xB3C4; &#xC2DC; &#xC57D;&#xC758; &#xD2B9;&#xC774;&#xC131; &#xC18C;&#xC124; &#xB2E8;&#xBC31;&#xC9C8; microarray &#xBD84;&#xC11D; &#xACB0;&#xACFC; &#xD568;&#xAED8; &#xC720;&#xD6A8;&#xC131;&#xC744; &#xAC80;&#xC0AC; &#xD588;&#xB2E4;. &#xB2E8;&#xBC31;&#xC9C8; &#xBC30;&#xC5F4; &#xBD84;&#xC11D; &#xACB0;&#xACFC; &#xC758;&#xD574; &#xC2EC;&#xD310;&#xC744; &#xD5A5;&#xD55C; &#xC778;&#xAC04;&#xC758; &#xB2E8;&#xBC31;&#xC9C8; &#xC0DD;&#xC131; 464 &#xD56D; &#xCCB4;&#xC758; &#xC131;&#xACF5;&#xB960; 90% &#xC774;&#xC0C1; &#xD588;&#xB2E4;. &#xD56D; &#xCCB4;&#xB294; &#xC870;&#xC9C1; microarrays 48 &#xC778;&#xAC04;&#xC758; &#xC870;&#xC9C1;&#xC5D0;&#xC11C; &#xC0DD;&#xC131; &#xB41C; &#xC0AC;&#xC6A9; &#xD558; &#xC5EC; &#xD658;&#xC790; biopsies&#xC758; &#xBCD1;&#xB82C; &#xD504;&#xB85C; &#xD30C;&#xC77C;&#xB9C1;&#xC5D0; &#xC0AC;&#xC6A9; &#xD588;&#xB2E4;. Well-characterized &#xB2E8;&#xC77C; &#xD074;&#xB860; &#xD56D; &#xCCB4;&#xC640; &#xBE44;&#xAD50; &#xBD84;&#xC11D; &#xB3D9;&#xC77C; &#xD558;&#xAC70;&#xB098; &#xC720;&#xC0AC;&#xD55C; &#xD2B9;&#xC774;&#xC131; &#xBC0F; &#xC2DD; &#xD328;&#xD134;&#xC744; &#xBCF4;&#xC600;&#xB2E4;. &#xACB0;&#xACFC; &#xAD11;&#xBC94;&#xC704; &#xD55C; &#xB2E8;&#xBC31;&#xC9C8; &#xC2DD; &#xBC0F; &#xC778;&#xAC04; &#xD504;&#xB85C;&#xD14C;&#xC634;&#xC758; subcellular &#xC9C0;&#xC5ED;&#xD654; &#xB370;&#xC774;&#xD130;&#xB97C; &#xD3EC;&#xD568; &#xD558;&#xB294; &#xD3EC;&#xAD04;&#xC801;&#xC778; &#xC544;&#xD2C0;&#xB77C;&#xC2A4; &#xBAA8;&#xB178; &#xD2B9;&#xC815; &#xD56D; &#xCCB4;&#xC640; &#xD568;&#xAED8; &#xD6A8;&#xC728;&#xC801;&#xC73C;&#xB85C; &#xC0DD;&#xC131;&#xD560; &#xC218; &#xC788;&#xC2B5;&#xB2C8;&#xB2E4; &#xAC83;&#xC774; &#xC88B;&#xC2B5;&#xB2C8;&#xB2E4;.

&#xC778;&#xAC04; &#xD504;&#xB85C;&#xD14C;&#xC634; &#xC544;&#xD2C0;&#xB77C;&#xC2A4;&#xB97C; &#xD5A5;&#xD574;: &#xC870;&#xC9C1; &#xD504;&#xB85C; &#xD30C;&#xC77C;&#xB9C1;&#xC5D0; &#xB300; &#xD55C; &#xBAA8;&#xB178; &#xD2B9;&#xC815; &#xD56D; &#xCCB4;&#xC758; &#xB192;&#xC740; &#xC2A4;&#xB8E8;&#xD48B; &#xC138;&#xB300;.

&#x5957;&#x7EC6;&#x80DE;&#x6DCB;&#x5DF4;&#x7624; &#xFF08;MCL&#xFF09; &#x662F;&#x5484;&#x5484;&#x903C;&#x4EBA;&#x7684;&#x6DCB;&#x5DF4;&#x6076;&#x6027;&#x80BF;&#x7624;&#x6CBB;&#x7597;&#x7B56;&#x7565;&#x9700;&#x8981;&#x54EA;&#x4E2A;&#x66F4;&#x597D;&#x3002;&#x82E5;&#x8981;&#x6807;&#x8BC6;&#x6F5C;&#x5728;&#x7684;&#x8BCA;&#x65AD;&#x548C;&#x6CBB;&#x7597;&#x7684;&#x76EE;&#x6807;&#xFF0C;&#x7EC4;&#x6210;&#x7684; MCL &#x76F8;&#x5173;&#x57FA;&#x56E0;&#x7B7E;&#x540D;&#x88AB;&#x9009;&#x7684;&#x6076;&#x6027;&#x548C;&#x6B63;&#x5E38; B &#x7EC6;&#x80DE;&#x5168;&#x9762;&#x7684;&#x57FA;&#x56E0;&#x8868;&#x8FBE;&#x5206;&#x6790;&#x7684;&#x57FA;&#x7840;&#x3002;&#x76F8;&#x5E94;&#x7684;&#x86CB;&#x767D;&#x6297;&#x539F;&#x8868;&#x4F4D;&#x7B7E;&#x540D;&#x6807;&#x8BB0;&#x786E;&#x5B9A;&#x5E76;&#x4F7F;&#x7528;&#xFF0C;&#x4EE5;&#x63D0;&#x9AD8; monospecific&#xFF0C;&#x591A;&#x514B;&#x9686;&#x6297;&#x4F53;&#xFF0C;&#x968F;&#x540E;&#x5206;&#x6790;&#x77F3;&#x8721;&#x5207;&#x7247;&#x7684;&#x6076;&#x6027;&#x548C;&#x6B63;&#x5E38;&#x7EC4;&#x7EC7;&#x3002;&#x5728;&#x6B64;&#x7814;&#x7A76;&#x4E2D;&#xFF0C;&#x6211;&#x4EEC;&#x5C55;&#x793A;&#x7684; MCL &#x76F8;&#x5173;&#x57FA;&#x56E0;&#x7684;&#x521D;&#x59CB;&#x9009;&#x62E9;&#x6218;&#x7565;&#x6210;&#x529F;&#x5730;&#x5141;&#x8BB8;&#x552F;&#x4E00;&#x8868;&#x793A;&#x6216; MCL &#x76F8;&#x6BD4;&#x6B63;&#x5E38;&#x6DCB;&#x5DF4;&#x7EC4;&#x7EC7;&#x4E2D;&#x7684;&#x86CB;&#x767D;&#x8D28;&#x6297;&#x539F;&#x7684;&#x9274;&#x5B9A;&#x3002;&#x6211;&#x4EEC;&#x5EFA;&#x8BAE;&#x4EB2;&#x548C;&#x86CB;&#x767D;&#x8D28;&#x7EC4;&#x5B66;&#x3001; &#x86CB;&#x767D;&#x6297;&#x539F;&#x8868;&#x4F4D;&#x7B7E;&#x540D;&#x6807;&#x8BB0;&#x8BF1;&#x5BFC;&#x6297;&#x4F53;&#xFF0C;&#x4F7F;&#x7528;&#x57FA;&#x4E8E;&#x57FA;&#x56E0;&#x7EC4;&#x7684;&#x662F;&#x8FC5;&#x901F;&#x67E5;&#x660E;&#x4EE5;&#x524D;&#x5DF2;&#x77E5;&#x548C;&#x672A;&#x77E5;&#x8EAB;&#x4EFD;&#x7684;&#x75BE;&#x75C5;&#x76F8;&#x5173;&#x7684;&#x86CB;&#x767D;&#x8D28;&#x5019;&#x9009;&#x4EBA;&#x6570;&#x7684;&#x6709;&#x6548;&#x9014;&#x5F84;&#x3002;

&#x4ECE;&#x7EC4;&#x7EC7;&#x5FAE;&#x9635;&#x5217;&#x57FA;&#x56E0;&#x8868;&#x8FBE;&#x5206;&#x6790;&#xFF1A; &#x5408;&#x7406;&#x7684;&#x65B9;&#x6CD5;&#xFF0C;&#x4EE5;&#x67E5;&#x660E;&#x6DCB;&#x5DF4;&#x7CFB;&#x7EDF;&#x6076;&#x6027;&#x80BF;&#x7624;&#x7684;&#x6CBB;&#x7597;&#x548C;&#x8BCA;&#x65AD;&#x6307;&#x6807;&#x3002;

Mantle cell lymphoma (MCL) is an aggressive lymphoid malignancy for which better treatment strategies are needed. To identify potential diagnostic and therapeutic targets, a signature consisting of MCL-associated genes was selected based on a comprehensive gene expression analysis of malignant and normal B cells. The corresponding protein epitope signature tags were identified and used to raise monospecific, polyclonal antibodies, which were subsequently analyzed on paraffin-embedded sections of malignant and normal tissue. In this study, we demonstrate that the initial selection strategy of MCL-associated genes successfully allows identification of protein antigens either uniquely expressed or overexpressed in MCL compared with normal lymphoid tissues. We propose that genome-based, affinity proteomics, using protein epitope signature tag-induced antibodies, is an efficient way to rapidly identify a number of disease-associated protein candidates of both previously known and unknown identities.

From gene expression analysis to tissue microarrays: a rational approach to identify therapeutic and diagnostic targets in lymphoid malignancies.

Lymphome &#xE0; cellules du manteau (MCL) est une tumeur maligne agressive lympho&#xEF;de dont meilleures strat&#xE9;gies de traitement sont n&#xE9;cessaires. Pour identifier les cibles potentielles de diagnostic et de th&#xE9;rapeutique, une signature compos&#xE9;e de MCL-g&#xE8;nes associ&#xE9;s a &#xE9;t&#xE9; s&#xE9;lectionn&#xE9; sur la base d&#x26;#39;une analyse d&#x26;#39;expression g&#xE9;nique globale des cellules B malignes et normales. Les balises correspondantes prot&#xE9;ines &#xE9;pitope de signature ont &#xE9;t&#xE9; identifi&#xE9;s et utilis&#xE9;s pour augmenter les anticorps polyclonaux monosp&#xE9;cifiques, qui ont ensuite &#xE9;t&#xE9; analys&#xE9;s sur des sections inclus en paraffine de tissu malin et normal. Dans cette &#xE9;tude, nous d&#xE9;montrons que la strat&#xE9;gie de s&#xE9;lection initiale de MCL-g&#xE8;nes associ&#xE9;s &#xE0; l&#x26;#39;identification permet succ&#xE8;s des antig&#xE8;nes prot&#xE9;iques, soit uniquement exprim&#xE9; ou surexprim&#xE9; dans MCL par rapport &#xE0; la normale des tissus lympho&#xEF;des. Nous proposons que la prot&#xE9;omique bas&#xE9;e sur le g&#xE9;nome, d&#x26;#39;affinit&#xE9;, en utilisant des prot&#xE9;ines de signature &#xE9;pitope tag anticorps induits, est un moyen efficace d&#x26;#39;identifier rapidement un certain nombre de candidats prot&#xE9;ines associ&#xE9;es &#xE0; la maladie d&#x26;#39;identit&#xE9;s &#xE0; la fois d&#xE9;j&#xE0; connus et inconnus.

De l&#x26;#39;analyse d&#x26;#39;expression g&#xE9;nique &#xE0; puces de tissus: une approche rationnelle pour identifier des cibles th&#xE9;rapeutiques et diagnostiques dans les tumeurs malignes lympho&#xEF;des

Mantelzell-Lymphom (MCL) ist eine aggressive lymphatischen B&ouml;sartigkeit, f&uuml;r welche bessere Strategien zur Behandlung ben&ouml;tigt werden. Um m&ouml;gliche diagnostische und therapeutische Ziele zu identifizieren, wurde eine Signatur bestehend aus MCL-assoziierten Gene ausgew&auml;hlt, basierend auf einem umfassenden Genexpressionsanalyse von b&ouml;sartigen und normalen B-Zellen. Das entsprechende Protein-Epitop-Signatur-Tags wurden ermittelt und monospezifischen, polyclonal Antik&ouml;rper erh&ouml;ht, die anschlie&szlig;end auf Paraffin-eingebetteten Abschnitten von b&ouml;sartigen und normalen Gewebe analysiert wurden. In dieser Studie zeigen wir, dass die anf&auml;ngliche Auswahl-Strategie des MCL-assoziierten Gene erfolgreich Identifikation von Protein-Antigene entweder eindeutig ausgedr&uuml;ckt oder Pleuramesotheliom in MCL im Vergleich zu normalen lymphatischen Geweben erm&ouml;glicht. Wir schlagen Genom-basierte, Affinit&auml;t Proteomics, mit Protein Epitope Signatur-Tag-induzierte Antik&ouml;rper, eine effiziente M&ouml;glichkeit, um schnell eine Reihe von Krankheit-assoziierte Protein Kandidaten zuvor bekannte und unbekannte Identit&auml;ten zu identifizieren ist.

Von Genexpressionsanalyse zu Gewebe Microarrays: eine rationale Ann&auml;herung an therapeutische und diagnostische Ziele in lymphoide Malignome zu identifizieren.

Linfoma mantellare (MCL) &egrave; un&#39;aggressiva malignit&agrave; linfoidi per cui meglio sono necessarie strategie di trattamento. Per identificare potenziali obiettivi diagnostici e terapeutici, una firma composto da geni associati MCL &egrave; stata selezionata basato su un&#39;analisi di espressione genica globale delle cellule B normali e maligne. La corrispondente proteina firma epitopo sono stati identificati e utilizzato per sollevare monocolturali, anticorpi policlonali, che successivamente sono stati analizzati su sezioni paraffina-incastonati del tessuto normale e maligna. In questo studio, ci dimostrano che la strategia di selezione iniziale dei geni associati MCL con successo permette l&#39;identificazione di antigeni della proteina univocamente espressa o overexpressed in MCL rispetto ai normali tessuti linfoidi. Proponiamo che basati sul genoma, affinit&agrave; proteomics, utilizzando proteine epitopo firma tag indotta da anticorpi, &egrave; un modo efficace per individuare rapidamente un numero di candidati di proteina associata a malattia di identit&agrave; precedentemente conosciuti e sconosciuti.

Dall&#39;analisi di espressione genica di microarrays del tessuto: un approccio razionale per identificare gli obiettivi diagnostici e terapeutici nelle neoplasie linfoidi.

&#x30DE;&#x30F3;&#x30C8;&#x30EB;&#x7D30;&#x80DE;&#x30EA;&#x30F3;&#x30D1;&#x816B;&#xFF08;MCL&#xFF09;&#x306F;&#x512A;&#x308C;&#x305F;&#x6CBB;&#x7642;&#x6226;&#x7565;&#x304C;&#x5FC5;&#x8981;&#x3068;&#x3055;&#x308C;&#x308B;&#x7A4D;&#x6975;&#x7684;&#x306A;&#x30EA;&#x30F3;&#x30D1;&#x60AA;&#x6027;&#x816B;&#x760D;&#x3067;&#x3042;&#x308B;&#x3002;&#x6F5C;&#x5728;&#x7684;&#x306A;&#x8A3A;&#x65AD;&#x3068;&#x6CBB;&#x7642;&#x6A19;&#x7684;&#x3092;&#x8B58;&#x5225;&#x3059;&#x308B;&#x305F;&#x3081;&#x306B;&#x3001;MCL-&#x95A2;&#x9023;&#x907A;&#x4F1D;&#x5B50;&#x304B;&#x3089;&#x306A;&#x308B;&#x30B7;&#x30B0;&#x30CD;&#x30C1;&#x30E3;&#x306F;&#x3001;&#x60AA;&#x6027;&#x304A;&#x3088;&#x3073;&#x6B63;&#x5E38;B&#x7D30;&#x80DE;&#x306E;&#x5305;&#x62EC;&#x7684;&#x907A;&#x4F1D;&#x5B50;&#x767A;&#x73FE;&#x89E3;&#x6790;&#x306B;&#x57FA;&#x3065;&#x3044;&#x3066;&#x9078;&#x629E;&#x3055;&#x308C;&#x3066;&#x3044;&#x307E;&#x3059;&#x3002;&#x5BFE;&#x5FDC;&#x3059;&#x308B;&#x30BF;&#x30F3;&#x30D1;&#x30AF;&#x8CEA;&#x306E;&#x30A8;&#x30D4;&#x30C8;&#x30FC;&#x30D7;&#x306E;&#x7F72;&#x540D;&#x30BF;&#x30B0;&#x304C;&#x8B58;&#x5225;&#x3055;&#x308C;&#x3001;&#x305D;&#x306E;&#x5F8C;&#x60AA;&#x6027;&#x304A;&#x3088;&#x3073;&#x6B63;&#x5E38;&#x7D44;&#x7E54;&#x306E;&#x30D1;&#x30E9;&#x30D5;&#x30A3;&#x30F3;&#x5305;&#x57CB;&#x5207;&#x7247;&#x3067;&#x5206;&#x6790;&#x3057;&#x305F;&#x5358;&#x4E00;&#x7279;&#x7570;&#x6027;&#x3001;&#x30DD;&#x30EA;&#x30AF;&#x30ED;&#x30FC;&#x30CA;&#x30EB;&#x6297;&#x4F53;&#x3092;&#x3001;&#x4E0A;&#x3052;&#x308B;&#x305F;&#x3081;&#x306B;&#x4F7F;&#x7528;&#x3055;&#x308C;&#x305F;&#x3002;&#x672C;&#x7814;&#x7A76;&#x3067;&#x306F;&#x3001;MCL-&#x95A2;&#x9023;&#x907A;&#x4F1D;&#x5B50;&#x306E;&#x6700;&#x521D;&#x306E;&#x9078;&#x629E;&#x6226;&#x7565;&#x304C;&#x6210;&#x529F;&#x3057;&#x305F;&#x6B63;&#x5E38;&#x30EA;&#x30F3;&#x30D1;&#x7D44;&#x7E54;&#x3068;&#x6BD4;&#x8F03;&#x3057;&#x3066;&#x3069;&#x3061;&#x3089;&#x304B;&#x3092;&#x4E00;&#x610F;&#x306B;&#x8868;&#x3055;&#x308C;&#x308B;&#x307E;&#x305F;&#x306F;MCL&#x3067;&#x904E;&#x5270;&#x767A;&#x73FE;&#x3057;&#x3066;&#x86CB;&#x767D;&#x8CEA;&#x6297;&#x539F;&#x306E;&#x540C;&#x5B9A;&#x3092;&#x53EF;&#x80FD;&#x306B;&#x3059;&#x308B;&#x3053;&#x3068;&#x3002;&#x5B9F;&#x8A3C;&#x6211;&#x3005;&#x306F;&#x3001;&#x30B2;&#x30CE;&#x30E0;&#x30D9;&#x30FC;&#x30B9;&#x306E;&#x30A2;&#x30D5;&#x30A3;&#x30CB;&#x30C6;&#x30A3;&#x30D7;&#x30ED;&#x30C6;&#x30AA;&#x30DF;&#x30AF;&#x30B9;&#x3092;&#x63D0;&#x6848;&#x3057;&#x3001;&#x86CB;&#x767D;&#x8CEA;&#x306E;&#x30A8;&#x30D4;&#x30C8;&#x30FC;&#x30D7;&#x306E;&#x7F72;&#x540D;&#x30BF;&#x30B0;&#x8A98;&#x767A;&#x6027;&#x6297;&#x4F53;&#x3092;&#x7528;&#x3044;&#x3066;&#x3001;&#x6025;&#x901F;&#x306B;&#x4EE5;&#x524D;&#x306B;&#x65E2;&#x77E5;&#x304A;&#x3088;&#x3073;&#x672A;&#x77E5;&#x306E;&#x4E21;&#x65B9;&#x306E;&#x30A2;&#x30A4;&#x30C7;&#x30F3;&#x30C6;&#x30A3;&#x30C6;&#x30A3;&#x306E;&#x75BE;&#x60A3;&#x95A2;&#x9023;&#x30BF;&#x30F3;&#x30D1;&#x30AF;&#x8CEA;&#x5019;&#x88DC;&#x306E;&#x6570;&#x3092;&#x8B58;&#x5225;&#x3059;&#x308B;&#x305F;&#x3081;&#x306E;&#x52B9;&#x7387;&#x7684;&#x306A;&#x65B9;&#x6CD5;&#x3067;&#x3059;&#x3002;

&#x30EA;&#x30F3;&#x30D1;&#x7CFB;&#x60AA;&#x6027;&#x816B;&#x760D;&#x306E;&#x6CBB;&#x7642;&#x304A;&#x3088;&#x3073;&#x8A3A;&#x65AD;&#x306E;&#x30BF;&#x30FC;&#x30B2;&#x30C3;&#x30C8;&#x3092;&#x8B58;&#x5225;&#x3059;&#x308B;&#x305F;&#x3081;&#x306E;&#x5408;&#x7406;&#x7684;&#x306A;&#x30A2;&#x30D7;&#x30ED;&#x30FC;&#x30C1;&#xFF1A;&#x907A;&#x4F1D;&#x5B50;&#x767A;&#x73FE;&#x89E3;&#x6790;&#x304B;&#x3089;&#x7D44;&#x7E54;&#x30DE;&#x30A4;&#x30AF;&#x30ED;&#x30A2;&#x30EC;&#x30A4;&#x3078;

&#xB9E8; &#xD2C0; &#xC138;&#xD3EC; &#xB9BC;&#xD504; &#xC885; (MCL)&#xC740; &#xACF5;&#xACA9;&#xC801; &#xB9BC;&#xD504; &#xC885;&#xC740; &#xCE58;&#xB8CC; &#xC804;&#xB7B5; &#xD544;&#xC694;&#xB294; &#xB354; &#xB098;&#xC740;. &#xAC00;&#xB2A5;&#xD55C; &#xC9C4;&#xB2E8; &#xD558; &#xACE0; &#xCE58;&#xB8CC; &#xBAA9;&#xD45C;&#xB97C; &#xC2DD;&#xBCC4;, MCL&#xC5D0; &#xAD00;&#xB828; &#xB41C; &#xC720;&#xC804;&#xC790;&#xB85C; &#xAD6C;&#xC131; &#xB41C; &#xC11C;&#xBA85; &#xC545;&#xC131; &#xBC0F; &#xC815;&#xC0C1; B &#xC138;&#xD3EC;&#xC758; &#xD3EC;&#xAD04;&#xC801;&#xC778; &#xC9C4; &#xC2DD; &#xBD84;&#xC11D;&#xC744; &#xAE30;&#xBC18;&#xC73C;&#xB85C; &#xC120;&#xC815; &#xB410;&#xB2E4;. &#xD574;&#xB2F9; &#xB2E8;&#xBC31;&#xC9C8; epitope &#xC11C;&#xBA85; &#xD0DC;&#xADF8; &#xC2DD;&#xBCC4; &#xD558; &#xACE0; &#xC545;&#xC131; &#xBC0F; &#xC815;&#xC0C1; &#xC870;&#xC9C1;&#xC758; &#xD30C;&#xB77C;&#xD540; &#xD3EC;&#xD568; &#xB41C; &#xC139;&#xC158;&#xC5D0; &#xBD84;&#xC11D; &#xC774;&#xD6C4;&#xC5D0; polyclonal &#xD56D; &#xCCB4;, monospecific, &#xC778;&#xC0C1; &#xD558;&#xB294; &#xB370; &#xC0AC;&#xC6A9; &#xD588;&#xB2E4;. &#xC774; &#xC5F0;&#xAD6C;&#xC5D0;&#xC11C;&#xB294; MCL &#xAD00;&#xB828; &#xC720;&#xC804;&#xC790;&#xC758; &#xCD08;&#xAE30; &#xC120;&#xD0DD; &#xC804;&#xB7B5; &#xC131;&#xACF5;&#xC801;&#xC73C;&#xB85C; &#xACE0;&#xC720; &#xD558; &#xAC8C; &#xD45C;&#xD604; &#xB418;&#xAC70;&#xB098; &#xC815;&#xC0C1;&#xC801;&#xC778; &#xB9BC;&#xD504; &#xC870;&#xC9C1;&#xC5D0; &#xBE44;&#xD574; MCL&#xC5D0; overexpressed &#xB2E8;&#xBC31;&#xC9C8; &#xD56D; &#xC6D0;&#xC758; &#xC2DD;&#xBCC4; &#xC218; &#xBCF4;&#xC5EC; &#xC90D;&#xB2C8;&#xB2E4;. &#xC6B0;&#xB9AC; &#xAC8C;&#xB188; &#xAE30;&#xBC18; &#xC120;&#xD638;&#xB3C4; proteomics, &#xD56D; &#xB2E8;&#xBC31;&#xC9C8; epitope &#xC11C;&#xBA85; &#xD0DC;&#xADF8; &#xC720;&#xB3C4; &#xCCB4;&#xB97C; &#xC0AC;&#xC6A9; &#xD558;&#xB294; &#xC774;&#xC804;&#xC5D0; &#xC54C;&#xB824;&#xC9C4;&#xC640; &#xC54C; &#xC218; &#xC5C6;&#xB294; &#xC815;&#xCCB4;&#xC131;&#xC758; &#xC9C8;&#xBCD1; &#xAD00;&#xB828; &#xB2E8;&#xBC31;&#xC9C8; &#xD6C4;&#xBCF4;&#xC790;&#xC758; &#xC218;&#xB97C; &#xC2E0;&#xC18D; &#xD558; &#xAC8C; &#xC2DD;&#xBCC4;&#xD560; &#xC218; &#xC788;&#xB294; &#xD6A8;&#xC728;&#xC801;&#xC778; &#xBC29;&#xBC95;&#xC744; &#xC81C;&#xC548; &#xD569;&#xB2C8;&#xB2E4;.

&#xC870;&#xC9C1; microarrays &#xD558; &#xC9C4; &#xC2DD; &#xBD84;&#xC11D;&#xC5D0;&#xC11C;: &#xC545;&#xC131; &#xB9BC;&#xD504; &#xC885;&#xC591;&#xC758; &#xCE58;&#xB8CC; &#xBC0F; &#xC9C4;&#xB2E8; &#xBAA9;&#xD45C;&#xB97C; &#xC2DD;&#xBCC4; &#xD558;&#xAE30; &#xC704;&#xD574; &#xD569;&#xB9AC;&#xC801;&#xC778; &#xC811;&#xADFC;.

El linfoma de c&#xE9;lulas del manto (LCM) es una neoplasia linfoide agresiva para el que mejores estrategias de tratamiento son necesarios. Para identificar posibles dianas diagn&#xF3;sticas y terap&#xE9;uticas, una firma que consta de MCL-asociada a los genes se seleccionan en base a un an&#xE1;lisis de expresi&#xF3;n gen&#xE9;tica global de las c&#xE9;lulas B malignos y normales. Las prote&#xED;nas correspondientes etiquetas de la firma ep&#xED;topo fueron identificados y utilizados para generar anticuerpos policlonales monoespec&#xED;ficos, los que fueron analizadas posteriormente en las secciones embebidas en parafina de los tejidos malignos y normales. En este estudio, se demuestra que la estrategia de selecci&#xF3;n inicial de MCL-genes asociados con &#xE9;xito permite la identificaci&#xF3;n de ant&#xED;genos proteicos exclusivamente ya sea expresa o sobreexpresa en el LCM en comparaci&#xF3;n con el normal de los tejidos linfoides. Proponemos que la prote&#xF3;mica del genoma basado en la afinidad, utilizando prote&#xED;na ep&#xED;topo inducida por la firma etiqueta de anticuerpos, es una forma eficaz para identificar r&#xE1;pidamente una serie de candidatos de prote&#xED;nas asociadas a la enfermedad de las identidades, tanto previamente conocidas y desconocidas.

Desde an&#xE1;lisis de expresi&#xF3;n g&#xE9;nica de microarrays de tejidos: un enfoque racional para identificar dianas terap&#xE9;uticas y de diagn&#xF3;stico de neoplasias linfoides

&#x5728;&#x8FD9;&#x91CC;&#x6211;&#x4EEC;&#x62A5;&#x544A;&#x63A2;&#x7D22;&#x7EC4;&#x7EC7;&#x6216;&#x764C;&#x7279;&#x5F02;&#x6027;&#x7684;&#x65B9;&#x5F0F;&#x8868;&#x8FBE;&#x86CB;&#x767D;&#x8D28;&#x7684;&#x516C;&#x5F00;&#x63D0;&#x4F9B;&#x7684;&#x57FA;&#x4E8E; Web &#x7684;&#x5206;&#x6790;&#x5DE5;&#x5177;&#x7684;&#x53D1;&#x5C55;&#x3002;&#x641C;&#x7D22;&#x67E5;&#x8BE2;&#x57FA;&#x4E8E;&#x4EBA;&#x7C7B;&#x86CB;&#x767D;&#x8D28;&#x56FE;&#x8C31;&#x95E8;&#x6237;&#x4E2D;&#x6B63;&#x5E38;&#x548C;&#x80BF;&#x7624;&#x7EC6;&#x80DE;&#x4E2D;&#x7684;&#x4EBA;&#x4F53;&#x7EC4;&#x7EC7;&#x914D;&#x7F6E;&#x6587;&#x4EF6;&#x548C;&#x4F9D;&#x8D56;&#x4E8E;&#x5355;&#x72EC;&#x7684;&#x6CE8;&#x91CA;&#x7531;&#x56FE;&#x50CF;&#x4EE3;&#x8868;&#x67D3;&#x8272;&#x7EC4;&#x7EC7;&#x5207;&#x7247;&#x514D;&#x75AB;&#x7EC4;&#x5316;&#x68C0;&#x6D4B;&#x7684;&#x75C5;&#x7406;&#x5B66;&#x5BB6;&#x3002;&#x8FD9;&#x9879;&#x7814;&#x7A76;&#x4E2D;&#x4F7F;&#x7528;&#x4E86;&#x5927;&#x7EA6; 180 &#x4E07;&#x56FE;&#x50CF;&#x4EE3;&#x8868;&#x8D85;&#x8FC7; 3000 &#x9488;&#x5BF9;&#x4EBA;&#x7C7B;&#x86CB;&#x767D;&#x8D28;&#x7684;&#x6297;&#x4F53;&#x3002;&#x641C;&#x7D22;&#x5DE5;&#x5177;&#x5141;&#x8BB8;&#x7CFB;&#x7EDF;&#x63A2;&#x7D22;&#x7684;&#x86CB;&#x767D;&#x8D28;&#x56FE;&#x8C31;&#x6765;&#x53D1;&#x73B0;&#x6F5C;&#x5728;&#x7684;&#x86CB;&#x767D;&#x8D28;&#x751F;&#x7269;&#x6807;&#x5FD7;&#x7269;&#x3002;&#x8FD9;&#x79CD;&#x751F;&#x7269;&#x6807;&#x5FD7;&#x7269;&#x5305;&#x62EC;&#x7EC4;&#x7EC7;&#x7279;&#x5F02;&#x6027;&#x6807;&#x5FD7;&#x7269;&#x3001; &#x7EC6;&#x80DE;&#x7279;&#x5B9A;&#x4E8E;&#x7C7B;&#x578B;&#x7684;&#x6807;&#x8BB0;&#x3001; &#x7279;&#x5B9A;&#x4E8E;&#x7C7B;&#x578B;&#x7684;&#x80BF;&#x7624;&#x6807;&#x5FD7;&#x7269;&#x3001; &#x6807;&#x5FD7;&#x7269;&#x6076;&#x6027;&#x80BF;&#x7624;&#x548C;&#x764C;&#x75C7;&#x7684;&#x9884;&#x540E;&#x6216;&#x9884;&#x6D4B;&#x6807;&#x8BB0;&#x3002;&#x5728;&#x8FD9;&#x91CC;&#x6211;&#x4EEC;&#x663E;&#x793A;&#x7684;&#x793A;&#x4F8B;&#x6570;&#x636E;&#x5E93;&#x67E5;&#x8BE2;&#x6765;&#x751F;&#x6210;&#x5019;&#x9009;&#x96C6;&#x751F;&#x7269;&#x6807;&#x5FD7;&#x7269;&#x86CB;&#x767D;&#x7684;&#x8FD9;&#x4E9B;&#x4E0D;&#x540C;&#x7C7B;&#x522B;&#x7684;&#x51E0;&#x4E2A;&#x3002;&#x7136;&#x540E;&#x53EF;&#x4EE5;&#x901A;&#x8FC7;&#x68C0;&#x67E5;&#x57FA;&#x7840;&#x7684;&#x9AD8;&#x5206;&#x8FA8;&#x7387;&#x56FE;&#x50CF;&#x968F;&#x540E;&#x9A8C;&#x8BC1;&#x5019;&#x9009;&#x86CB;&#x767D;&#x8D28;&#x8868;&#x8FBE;&#x8C31;&#x3002;&#x672C;&#x7814;&#x7A76;&#x663E;&#x793A;&#x641C;&#x7D22;&#x7B56;&#x7565;&#x63ED;&#x793A;&#x51E0;&#x4E2A;&#x6F5C;&#x5728;&#x7684;&#x86CB;&#x767D;&#x6807;&#x5FD7;&#x7269;&#xFF0C;&#x5305;&#x62EC;&#x86CB;&#x767D;&#x8D28;&#x7279;&#x522B;&#x8868;&#x793A;&#x5728;&#x6B63;&#x5E38;&#x7EC6;&#x80DE;&#x548C;&#x764C;&#x7EC6;&#x80DE;&#x4ECE;&#x6307;&#x5B9A;&#x7684;&#x80BF;&#x7624;&#x7C7B;&#x578B;&#x7684;&#x793A;&#x4F8B;&#x3002;&#x5019;&#x9009;&#x86CB;&#x767D;&#x7684;&#x5217;&#x8868;&#x53EF;&#x4EE5;&#x7528;&#x4F5C;&#x8FDB;&#x4E00;&#x6B65;&#x9A8C;&#x8BC1;&#x4E2D;&#x8F83;&#x5927;&#x7684;&#x75C5;&#x4EBA;&#x7FA4;&#x4F53;&#x4F7F;&#x7528;&#x514D;&#x75AB;&#x5B66;&#x65B9;&#x6CD5;&#x548C;&#x6280;&#x672F;&#xFF0C;&#x5229;&#x7528;&#x66F4;&#x7ECF;&#x5178;&#x7684;&#x86CB;&#x767D;&#x8D28;&#x7EC4;&#x5B66;&#x5DE5;&#x5177;&#x7684;&#x8D77;&#x70B9;&#x3002;

&#x57FA;&#x4E8E; web &#x7684;&#x5DE5;&#x5177;&#xFF0C;&#x5728;&#x7845;&#x751F;&#x7269;&#x6807;&#x5FD7;&#x7269;&#x53D1;&#x73B0;&#x57FA;&#x4E8E;&#x7EC4;&#x7EC7;&#x7279;&#x5F02;&#x6027;&#x86CB;&#x767D;&#x8D28;&#x8C31;&#x6B63;&#x5E38;&#x53CA;&#x764C;&#x7EC4;&#x7EC7;&#x3002;

Here we report the development of a publicly available Web-based analysis tool for exploring proteins expressed in a tissue- or cancer-specific manner. The search queries are based on the human tissue profiles in normal and cancer cells in the Human Protein Atlas portal and rely on the individual annotation performed by pathologists of images representing immunohistochemically stained tissue sections. Approximately 1.8 million images representing more than 3000 antibodies directed toward human proteins were used in the study. The search tool allows for the systematic exploration of the protein atlas to discover potential protein biomarkers. Such biomarkers include tissue-specific markers, cell type-specific markers, tumor type-specific markers, markers of malignancy, and prognostic or predictive markers of cancers. Here we show examples of database queries to generate sets of candidate biomarker proteins for several of these different categories. Expression profiles of candidate proteins can then subsequently be validated by examination of the underlying high resolution images. The present study shows examples of search strategies revealing several potential protein biomarkers, including proteins specifically expressed in normal cells and in cancer cells from specified tumor types. The lists of candidate proteins can be used as a starting point for further validation in larger patient cohorts using both immunological approaches and technologies utilizing more classical proteomics tools.

A web-based tool for in silico biomarker discovery based on tissue-specific protein profiles in normal and cancer tissues.

Nous rapportons ici le d&#xE9;veloppement d&#x26;#39;un outil d&#x26;#39;analyse bas&#xE9; sur le Web accessible au public pour explorer les prot&#xE9;ines exprim&#xE9;es dans un tissu-sp&#xE9;cifique du cancer ou de mani&#xE8;re. Les requ&#xEA;tes de recherche sont bas&#xE9;s sur les profils de tissus humains dans les cellules normales et canc&#xE9;reuses dans le portail Atlas des prot&#xE9;ines humaines et de compter sur l&#x26;#39;annotation individuelle effectu&#xE9;e par les pathologistes d&#x26;#39;images repr&#xE9;sentant des coupes de tissus color&#xE9;s par immunohistochimie. Environ 1,8 millions d&#x26;#39;images repr&#xE9;sentant plus de 3000 anticorps dirig&#xE9;s contre des prot&#xE9;ines humaines ont &#xE9;t&#xE9; utilis&#xE9;es dans l&#x26;#39;&#xE9;tude. L&#x26;#39;outil de recherche permet &#xE0; l&#x26;#39;exploration syst&#xE9;matique de l&#x26;#39;atlas des prot&#xE9;ines de d&#xE9;couvrir des biomarqueurs prot&#xE9;iques potentiels. Ces biomarqueurs sont sp&#xE9;cifiques d&#x26;#39;un tissu, cellule des marqueurs sp&#xE9;cifiques de type marqueurs, tumorales sp&#xE9;cifiques de type marqueurs, de malignit&#xE9; et les marqueurs pronostiques ou pr&#xE9;dictifs de cancers. Ici, nous montrons des exemples de requ&#xEA;tes de bases de donn&#xE9;es pour g&#xE9;n&#xE9;rer des ensembles de prot&#xE9;ines biomarqueurs candidats pour plusieurs de ces diff&#xE9;rentes cat&#xE9;gories. Les profils d&#x26;#39;expression de prot&#xE9;ines candidates peuvent alors ensuite &#xEA;tre valid&#xE9;e par l&#x26;#39;examen des images sous-jacentes &#xE0; haute r&#xE9;solution. La pr&#xE9;sente &#xE9;tude montre des exemples de strat&#xE9;gies de recherche qui r&#xE9;v&#xE8;lent plusieurs biomarqueurs prot&#xE9;iques potentiels, y compris les prot&#xE9;ines exprim&#xE9;es sp&#xE9;cifiquement dans les cellules normales et dans les cellules canc&#xE9;reuses de types de tumeurs sp&#xE9;cifiques. Les listes de prot&#xE9;ines candidates peuvent &#xEA;tre utilis&#xE9;s comme point de d&#xE9;part pour une validation plus pouss&#xE9;e dans les plus grandes cohortes de patients en utilisant deux approches immunologiques et des technologies utilisant des outils plus classiques prot&#xE9;omique.

Un outil bas&#xE9; sur le Web pour la d&#xE9;couverte de biomarqueurs Silico Bas&#xE9; sur les profils prot&#xE9;iques sp&#xE9;cifiques des tissus dans des tissus normaux et le cancer

Hier berichten wir &uuml;ber die Entwicklung eines &ouml;ffentlich zug&auml;nglichen Web-basierten Analyse-Tool f&uuml;r die Erkundung der Proteine, die in gewissem Sinne spezielle Gewebe oder Krebs. Der Suchabfragen basieren auf menschliches Gewebe Profile in Normal und Krebs Zellen im menschlichen Protein Atlas Portal und verlassen sich auf die einzelnen Anmerkung von Pathologen Bilder darstellt best&auml;tigt gebeizt Gewebekapiteln durchgef&uuml;hrt. Ungef&auml;hr 1,8 Millionen Bilder, die mehr als 3000 Antik&ouml;rper gegen menschliche Proteine wurden in der Studie verwendet. Das Such-Tool erm&ouml;glicht die systematische Erforschung des Protein Atlas, potenzielle Protein-Biomarkern zu entdecken. Solche Biomarker sind Gewebe-spezifischen Markern Zelle Typ-spezifische Marker, typspezifische Tumormarkern, Marker Hyperkalz&auml;mie und prognostische oder pr&auml;diktive Marker Krebsarten. Hier zeigen wir Beispiele f&uuml;r Datenbankabfragen zum Generieren von Gruppen von Kandidaten Biomarker Proteine f&uuml;r mehrere dieser verschiedenen Kategorien. Ausdruck-Profile von Kandidaten Proteine k&ouml;nnen dann sp&auml;ter durch Untersuchung der zugrunde liegenden hochaufl&ouml;sende Bilder &uuml;berpr&uuml;ft werden. Die vorliegende Studie zeigt Beispiele von Suchstrategien offenbart mehrere potenzielle Protein-Biomarkern, einschlie&szlig;lich Proteine, die spezifisch in normalen Zellen und Krebszellen aus angegebenen Tumorarten. Die Listen der Kandidaten Proteine k&ouml;nnen als Ausgangspunkt f&uuml;r weitere Validierung in gr&ouml;&szlig;eren Patienten Kohorten unter Verwendung immunologischer Ans&auml;tze und Technologien, die Nutzung von klassischen Proteomics-Tools verwendet werden.

Ein Web-basiertes Tool f&uuml;r in Silico Biomarker Entdeckung auf der Grundlage von Gewebe-spezifischen Protein-Profile in Normal und Krebs-Gewebe.

Riportiamo qui lo sviluppo di uno strumento di analisi basati su Web pubblicamente disponibili per esplorare le proteine espresse in un modo specifico di cancro o di tessuto. Le query di ricerca sono basate sui profili tessuto umano in cellule normali e cancro nel portale umano proteina Atlas e si basano su singola annotazione eseguita da patologi di immagini che rappresentano Immunoistochimicamente macchiato le sezioni di tessuto. Nello studio sono stati utilizzati circa 1,8 milioni immagini che rappresentano pi&ugrave; di 3000 anticorpi diretti verso proteine umane. Lo strumento di ricerca consente l&#39;esplorazione sistematica dell&#39;Atlante della proteina per scoprire potenziali biomarcatori della proteina. Tali biomarcatori includono indicatori tessuto-specifici, marcatori specifici del tipo di cella, marcatori specifici del tipo di tumore, markers di malignit&agrave; e marcatori prognostici o predittivi di tumori. Qui vi mostriamo esempi di query di database per generare set di candidato proteine biomarcatore per molte di queste diverse categorie. Profili di espressione delle proteine candidato successivamente possono quindi essere convalidati dall&#39;esame delle immagini ad alta risoluzione sottostante. Il presente studio mostra esempi di strategie di ricerca rivelando diversi potenziali biomarcatori di proteine, tra cui proteine espresse in particolare in cellule normali e cellule tumorali da tipi di tumore specificato. Gli elenchi delle proteine del candidato possono essere utilizzati come punto di partenza per ulteriore convalida in coorti di pazienti pi&ugrave; grandi utilizzando entrambi gli approcci immunologici e tecnologie che utilizzano strumenti pi&ugrave; classici di proteomica.

Uno strumento basato su web per in silico scoperta biomarker basati su profili di tessuto-specifica della proteina normale e cancro dei tessuti.

&#x3053;&#x3053;&#x3067;&#x306F;&#x3001;&#x7D44;&#x7E54;&#x307E;&#x305F;&#x306F;&#x764C;&#x7279;&#x7570;&#x7684;&#x306B;&#x767A;&#x73FE;&#x3059;&#x308B;&#x30BF;&#x30F3;&#x30D1;&#x30AF;&#x8CEA;&#x3092;&#x63A2;&#x7D22;&#x3059;&#x308B;&#x305F;&#x3081;&#x306E;&#x516C;&#x7684;&#x306B;&#x5229;&#x7528;&#x53EF;&#x80FD;&#x306A;Web&#x30D9;&#x30FC;&#x30B9;&#x306E;&#x89E3;&#x6790;&#x30C4;&#x30FC;&#x30EB;&#x306E;&#x958B;&#x767A;&#x306B;&#x3064;&#x3044;&#x3066;&#x5831;&#x544A;&#x3059;&#x308B;&#x3002;&#x691C;&#x7D22;&#x30AF;&#x30A8;&#x30EA;&#x306F;&#x3001;&#x30D2;&#x30E5;&#x30FC;&#x30DE;&#x30F3;&#x30D7;&#x30ED;&#x30C6;&#x30A4;&#x30F3;&#x30A2;&#x30C8;&#x30E9;&#x30B9;&#x30DD;&#x30FC;&#x30BF;&#x30EB;&#x306E;&#x6B63;&#x5E38;&#x304A;&#x3088;&#x3073;&#x764C;&#x7D30;&#x80DE;&#x306B;&#x304A;&#x3051;&#x308B;&#x30D2;&#x30C8;&#x7D44;&#x7E54;&#x306E;&#x30D7;&#x30ED;&#x30D5;&#x30A1;&#x30A4;&#x30EB;&#x306B;&#x57FA;&#x3065;&#x3044;&#x3066;&#x304A;&#x308A;&#x3001;&#x514D;&#x75AB;&#x7D44;&#x7E54;&#x5316;&#x5B66;&#x67D3;&#x8272;&#x3057;&#x305F;&#x7D44;&#x7E54;&#x5207;&#x7247;&#x3092;&#x8868;&#x3059;&#x753B;&#x50CF;&#x306E;&#x75C5;&#x7406;&#x533B;&#x306B;&#x3088;&#x3063;&#x3066;&#x884C;&#x308F;&#x308C;&#x3001;&#x500B;&#x3005;&#x306E;&#x6CE8;&#x91C8;&#x306B;&#x4F9D;&#x5B58;&#x3057;&#x3066;&#x3044;&#x307E;&#x3059;&#x3002;&#x30D2;&#x30C8;&#x30BF;&#x30F3;&#x30D1;&#x200B;&#x200B;&#x30AF;&#x8CEA;&#x306B;&#x5411;&#x3051;&#x305F;3000&#x4EE5;&#x4E0A;&#x306E;&#x6297;&#x4F53;&#x3092;&#x8868;&#x3059;&#x7D04;180&#x4E07;&#x306E;&#x753B;&#x50CF;&#x306F;&#x7814;&#x7A76;&#x3067;&#x4F7F;&#x7528;&#x3055;&#x308C;&#x3066;&#x3044;&#x305F;&#x3002;&#x691C;&#x7D22;&#x30C4;&#x30FC;&#x30EB;&#x306F;&#x3001;&#x6F5C;&#x5728;&#x7684;&#x306A;&#x86CB;&#x767D;&#x8CEA;&#x30D0;&#x30A4;&#x30AA;&#x30DE;&#x30FC;&#x30AB;&#x30FC;&#x3092;&#x767A;&#x898B;&#x3059;&#x308B;&#x305F;&#x3081;&#x306E;&#x30BF;&#x30F3;&#x30D1;&#x30AF;&#x8CEA;&#x30A2;&#x30C8;&#x30E9;&#x30B9;&#x306E;&#x4F53;&#x7CFB;&#x7684;&#x306A;&#x63A2;&#x67FB;&#x304C;&#x53EF;&#x80FD;&#x306B;&#x306A;&#x308A;&#x307E;&#x3059;&#x3002;&#x3053;&#x306E;&#x3088;&#x3046;&#x306A;&#x30D0;&#x30A4;&#x30AA;&#x30DE;&#x30FC;&#x30AB;&#x30FC;&#x306F;&#x7D44;&#x7E54;&#x7279;&#x7570;&#x7684;&#x306A;&#x30DE;&#x30FC;&#x30AB;&#x30FC;&#x3001;&#x7D30;&#x80DE;&#x578B;&#x7279;&#x7570;&#x7684;&#x30DE;&#x30FC;&#x30AB;&#x30FC;&#x3001;&#x816B;&#x760D;&#x578B;&#x7279;&#x7570;&#x7684;&#x30DE;&#x30FC;&#x30AB;&#x30FC;&#x3001;&#x816B;&#x760D;&#x30DE;&#x30FC;&#x30AB;&#x30FC;&#x3001;&#x304A;&#x3088;&#x3073;&#x764C;&#x306E;&#x4E88;&#x5F8C;&#x307E;&#x305F;&#x306F;&#x4E88;&#x6E2C;&#x30DE;&#x30FC;&#x30AB;&#x30FC;&#x304C;&#x542B;&#x307E;&#x308C;&#x3066;&#x3044;&#x307E;&#x3059;&#x3002;&#x3053;&#x3053;&#x3067;&#x306F;&#x3001;&#x3053;&#x308C;&#x3089;&#x306E;&#x3055;&#x307E;&#x3056;&#x307E;&#x306A;&#x30AB;&#x30C6;&#x30B4;&#x30EA;&#x306E;&#x3044;&#x304F;&#x3064;&#x304B;&#x306E;&#x5019;&#x88DC;&#x30D0;&#x30A4;&#x30AA;&#x30DE;&#x30FC;&#x30AB;&#x30FC;&#x30BF;&#x30F3;&#x30D1;&#x30AF;&#x8CEA;&#x306E;&#x30BB;&#x30C3;&#x30C8;&#x3092;&#x751F;&#x6210;&#x3059;&#x308B;&#x30C7;&#x30FC;&#x30BF;&#x30D9;&#x30FC;&#x30B9;&#x30AF;&#x30A8;&#x30EA;&#x306E;&#x4F8B;&#x3092;&#x793A;&#x3057;&#x307E;&#x3059;&#x3002;&#x5019;&#x88DC;&#x30BF;&#x30F3;&#x30D1;&#x30AF;&#x8CEA;&#x306E;&#x767A;&#x73FE;&#x30D7;&#x30ED;&#x30D5;&#x30A1;&#x30A4;&#x30EB;&#x306F;&#x3001;&#x305D;&#x306E;&#x5F8C;&#x3001;&#x57FA;&#x790E;&#x3068;&#x306A;&#x308B;&#x9AD8;&#x89E3;&#x50CF;&#x5EA6;&#x306E;&#x753B;&#x50CF;&#x306E;&#x691C;&#x67FB;&#x306B;&#x3088;&#x3063;&#x3066;&#x691C;&#x8A3C;&#x3059;&#x308B;&#x3053;&#x3068;&#x304C;&#x3067;&#x304D;&#x307E;&#x3059;&#x3002;&#x672C;&#x7814;&#x7A76;&#x306F;&#x3001;&#x7279;&#x306B;&#x6B63;&#x5E38;&#x7D30;&#x80DE;&#x3067;&#x306F;&#x3001;&#x6307;&#x5B9A;&#x3057;&#x305F;&#x7A2E;&#x985E;&#x306E;&#x816B;&#x760D;&#x304B;&#x3089;&#x764C;&#x7D30;&#x80DE;&#x3067;&#x767A;&#x73FE;&#x3055;&#x308C;&#x308B;&#x30BF;&#x30F3;&#x30D1;&#x30AF;&#x8CEA;&#x3092;&#x542B;&#x3080;&#x3044;&#x304F;&#x3064;&#x304B;&#x306E;&#x6F5C;&#x5728;&#x7684;&#x306A;&#x86CB;&#x767D;&#x8CEA;&#x30D0;&#x30A4;&#x30AA;&#x30DE;&#x30FC;&#x30AB;&#x30FC;&#x3092;&#x660E;&#x3089;&#x304B;&#x306B;&#x3059;&#x308B;&#x691C;&#x7D22;&#x6226;&#x7565;&#x306E;&#x4F8B;&#x3092;&#x793A;&#x3057;&#x307E;&#x3059;&#x3002;&#x5019;&#x88DC;&#x30BF;&#x30F3;&#x30D1;&#x30AF;&#x8CEA;&#x306E;&#x30EA;&#x30B9;&#x30C8;&#x306F;&#x3001;&#x3088;&#x308A;&#x53E4;&#x5178;&#x7684;&#x306A;&#x30D7;&#x30ED;&#x30C6;&#x30AA;&#x30DF;&#x30AF;&#x30B9;&#x30C4;&#x30FC;&#x30EB;&#x3092;&#x5229;&#x7528;&#x3059;&#x308B;&#x514D;&#x75AB;&#x5B66;&#x7684;&#x30A2;&#x30D7;&#x30ED;&#x30FC;&#x30C1;&#x3068;&#x6280;&#x8853;&#x200B;&#x200B;&#x306E;&#x4E21;&#x65B9;&#x3092;&#x4F7F;&#x7528;&#x3057;&#x3066;&#x3001;&#x3088;&#x308A;&#x5927;&#x304D;&#x306A;&#x60A3;&#x8005;&#x30B3;&#x30DB;&#x30FC;&#x30C8;&#x306E;&#x3055;&#x3089;&#x306A;&#x308B;&#x691C;&#x8A3C;&#x306E;&#x305F;&#x3081;&#x306E;&#x51FA;&#x767A;&#x70B9;&#x3068;&#x3057;&#x3066;&#x4F7F;&#x7528;&#x3059;&#x308B;&#x3053;&#x3068;&#x304C;&#x3067;&#x304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&#xC5EC;&#xAE30; &#xC6B0;&#xB9AC; &#xBCF4;&#xACE0; &#xC870;&#xC9C1; &#xB610;&#xB294; &#xC554; &#xD2B9;&#xC815; &#xBC29;&#xC2DD;&#xC73C;&#xB85C; &#xD45C;&#xD604; &#xD558;&#xB294; &#xB2E8;&#xBC31;&#xC9C8;&#xC744; &#xD0D0;&#xD5D8;&#xC744; &#xC704;&#xD55C; &#xACF5;&#xAC1C;&#xC801;&#xC73C;&#xB85C; &#xC0AC;&#xC6A9; &#xAC00;&#xB2A5;&#xD55C; &#xC6F9; &#xAE30;&#xBC18; &#xBD84;&#xC11D; &#xB3C4;&#xAD6C; &#xAC1C;&#xBC1C;. &#xAC80;&#xC0C9; &#xCFFC;&#xB9AC;&#xC640; &#xC778;&#xAC04;&#xC758; &#xB2E8;&#xBC31;&#xC9C8; &#xC544;&#xD2C0;&#xB77C;&#xC2A4; &#xD3EC;&#xD138;&#xC5D0;&#xC11C; &#xC815;&#xC0C1; &#xBC0F; &#xC554; &#xC138;&#xD3EC;&#xC5D0;&#xC11C; &#xC778;&#xCCB4; &#xC870;&#xC9C1; &#xD504;&#xB85C;&#xD544;&#xC744; &#xAE30;&#xBC18;&#xC73C;&#xB85C; &#xD558;&#xB294; &#xAC1C;&#xBCC4; &#xC8FC;&#xC11D; immunohistochemically &#xC5BC;&#xB8E9;&#xC9C4; &#xC870;&#xC9C1; &#xB2E8;&#xBA74;&#xB3C4; &#xB300;&#xD45C; &#xD558;&#xB294; &#xC774;&#xBBF8;&#xC9C0;&#xC758; &#xBCD1;&#xB9AC;&#xD559; &#xC790;&#xC5D0; &#xC758;&#xD574; &#xC218;&#xD589;&#xC5D0; &#xC758;&#xC874;. &#xC57D; 180&#xB9CC; &#xC774;&#xBBF8;&#xC9C0; &#xB300;&#xD45C; &#xC778;&#xAC04; &#xB2E8;&#xBC31;&#xC9C8;&#xC744; &#xD5A5;&#xD574; &#xC774;&#xB3D9; &#xD558;&#xB294; 3000 &#xAC1C; &#xC774;&#xC0C1;&#xC758; &#xD56D; &#xCCB4; &#xC5F0;&#xAD6C;&#xC5D0; &#xC0AC;&#xC6A9; &#xB418;&#xC5C8;&#xB2E4;. &#xAC80;&#xC0C9; &#xB3C4;&#xAD6C;&#xB294; &#xC7A0;&#xC7AC;&#xC801;&#xC778; &#xB2E8;&#xBC31;&#xC9C8; &#xBC14;&#xC774;&#xC624; &#xB9C8;&#xCEE4;&#xC758; &#xBC1C;&#xACAC; &#xB2E8;&#xBC31;&#xC9C8; &#xC544;&#xD2C0;&#xB77C;&#xC2A4;&#xC758; &#xCCB4;&#xACC4;&#xC801;&#xC778; &#xD0D0;&#xC0AC;&#xC5D0; &#xB300; &#xD55C; &#xC218; &#xC788;&#xC2B5;&#xB2C8;&#xB2E4;. &#xC774;&#xB7EC;&#xD55C; &#xC0DD;&#xCCB4; &#xC870;&#xC9C1;&#xC744; &#xD2B9;&#xC815; &#xB9C8;&#xCEE4;, &#xC140; &#xC720;&#xD615;&#xBCC4; &#xB9C8;&#xCEE4;, &#xC885;&#xC591; &#xC720;&#xD615;&#xBCC4; &#xB9C8;&#xCEE4;, &#xC545;&#xC131; &#xC885;&#xC591;, &#xB9C8;&#xCEE4; &#xBC0F; &#xC554;&#xC758; &#xC804;&#xC870; &#xB610;&#xB294; &#xC608;&#xCE21; &#xB9C8;&#xCEE4; &#xD3EC;&#xD568; &#xB429;&#xB2C8;&#xB2E4;. &#xC5EC;&#xAE30; &#xC6B0;&#xB9AC;&#xAC00; &#xC608;&#xC81C;&#xB97C; &#xBCF4;&#xC5EC; &#xD6C4;&#xBCF4; &#xC9D1;&#xD569;&#xC744; &#xC0DD;&#xC131; &#xD558;&#xB294; &#xB370;&#xC774;&#xD130;&#xBCA0;&#xC774;&#xC2A4; &#xCFFC;&#xB9AC; biomarker &#xB2E8;&#xBC31;&#xC9C8;&#xC774; &#xB2E4;&#xB978; &#xC885;&#xB958;&#xC758; &#xBA87; &#xAC00;&#xC9C0;&#xC5D0; &#xB300; &#xD55C;. &#xB2E4;&#xC74C; &#xC6D0;&#xBCF8; &#xACE0;&#xD574;&#xC0C1;&#xB3C4; &#xC774;&#xBBF8;&#xC9C0;&#xC758; &#xAC80;&#xC0AC;&#xC5D0; &#xC758;&#xD574; &#xD6C4;&#xBCF4; &#xB2E8;&#xBC31;&#xC9C8;&#xC758; &#xC2DD; &#xD504;&#xB85C;&#xD544;&#xC5D0; &#xC774;&#xD6C4;&#xC5D0; &#xD655;&#xC778;&#xD560; &#xC218; &#xC788;&#xC2B5;&#xB2C8;&#xB2E4;. &#xD604;&#xC7AC;&#xC758; &#xC5F0;&#xAD6C;&#xB294; &#xC815;&#xC0C1; &#xC138;&#xD3EC;&#xC640; &#xC554; &#xC138;&#xD3EC; &#xC885;&#xC591;&#xC744; &#xC9C0;&#xC815; &#xB41C; &#xD615;&#xC2DD;&#xC5D0;&#xC11C; &#xAD6C;&#xCCB4;&#xC801;&#xC73C;&#xB85C; &#xD45C;&#xD604; &#xD558;&#xB294; &#xB2E8;&#xBC31;&#xC9C8;&#xC744; &#xD3EC;&#xD568; &#xD558; &#xC5EC; &#xC5EC;&#xB7EC; &#xAC00;&#xC9C0; &#xC7A0;&#xC7AC;&#xC801;&#xC778; &#xB2E8;&#xBC31;&#xC9C8; &#xC0DD;&#xCCB4; &#xACF5;&#xAC1C; &#xAC80;&#xC0C9; &#xC804;&#xB7B5;&#xC758; &#xC608;&#xB97C; &#xBCF4;&#xC5EC;&#xC90D;&#xB2C8;&#xB2E4;. &#xD6C4;&#xBCF4; &#xB2E8;&#xBC31;&#xC9C8;&#xC758; &#xBAA9;&#xB85D; &#xBA74;&#xC5ED; &#xC811;&#xADFC; &#xBC0F; &#xB354; &#xD074;&#xB798;&#xC2DD; proteomics &#xB3C4;&#xAD6C;&#xB97C; &#xD65C;&#xC6A9; &#xD558;&#xB294; &#xAE30;&#xC220;&#xC744; &#xC0AC;&#xC6A9; &#xD558; &#xC5EC; &#xB354; &#xD070; &#xD658;&#xC790; &#xB3D9;&#xB8CC;&#xC5D0; &#xCD94;&#xAC00; &#xC720;&#xD6A8;&#xC131; &#xAC80;&#xC0AC;&#xC5D0; &#xB300; &#xD55C; &#xC2DC;&#xC791; &#xC9C0;&#xC810;&#xC73C;&#xB85C; &#xC0AC;&#xC6A9;&#xD560; &#xC218; &#xC788;&#xC2B5;&#xB2C8;&#xB2E4;.

Silico biomarker &#xBC1C;&#xACAC;&#xC5D0; &#xB300; &#xD55C; &#xC6F9; &#xAE30;&#xBC18; &#xB3C4;&#xAD6C;&#xB97C; &#xC815;&#xC0C1; &#xBC0F; &#xC554; &#xC870;&#xC9C1; &#xAD00;&#xB828; &#xB2E8;&#xBC31;&#xC9C8; &#xD504;&#xB85C;&#xD544;&#xC758; &#xC870;&#xC9C1; &#xAE30;&#xBC18;.

Aqu&#xED; mostramos el desarrollo de una herramienta de an&#xE1;lisis a disposici&#xF3;n del p&#xFA;blico basado en la Web para explorar las prote&#xED;nas expresadas en un pa&#xF1;uelo de papel o de manera espec&#xED;fica por c&#xE1;ncer. Las consultas de b&#xFA;squeda se basan en los perfiles de los tejidos humanos en c&#xE9;lulas normales y cancerosas en el portal de Human Protein Atlas y confiar en la anotaci&#xF3;n individual realizado por pat&#xF3;logos de im&#xE1;genes que representan las secciones de tejidos te&#xF1;idos con inmunohistoqu&#xED;mica. Aproximadamente 1,8 millones de im&#xE1;genes que representan a m&#xE1;s de 3000 anticuerpos dirigidos contra prote&#xED;nas humanas se utilizaron en el estudio. La herramienta de b&#xFA;squeda permite la exploraci&#xF3;n sistem&#xE1;tica del atlas de prote&#xED;nas para descubrir posibles biomarcadores de prote&#xED;na. Estos biomarcadores incluyen los tejidos espec&#xED;ficos de los marcadores, los marcadores de c&#xE9;lulas espec&#xED;ficas del tipo de tumor, los marcadores espec&#xED;ficos de tipo, los marcadores de malignidad, y los marcadores pron&#xF3;sticos o predictivos de c&#xE1;ncer. Aqu&#xED; nos muestran ejemplos de consultas de bases de datos para generar conjuntos de prote&#xED;nas de biomarcadores candidatos para varias de estas categor&#xED;as diferentes. Perfiles de expresi&#xF3;n de prote&#xED;nas candidatas a continuaci&#xF3;n, puede posteriormente ser validado por el examen de las im&#xE1;genes de alta resoluci&#xF3;n subyacentes. El presente estudio muestra ejemplos de estrategias de b&#xFA;squeda de biomarcadores de prote&#xED;nas que revelan varias potenciales, incluyendo prote&#xED;nas espec&#xED;ficamente expresados &#x200B;&#x200B;en las c&#xE9;lulas normales y en c&#xE9;lulas de c&#xE1;ncer de los tipos de tumores espec&#xED;ficos. Las listas de candidatos de las prote&#xED;nas puede ser utilizado como punto de partida para una validaci&#xF3;n adicional de las grandes cohortes de pacientes utilizando los dos sistemas inmunol&#xF3;gicos y las tecnolog&#xED;as que utilizan las herramientas de prote&#xF3;mica m&#xE1;s cl&#xE1;sicos.

Una herramienta basada en Web en el descubrimiento de biomarcadores Silico Sobre la base de perfiles de prote&#xED;nas espec&#xED;ficas de tejido en los tejidos normales y el c&#xE1;ncer

&#x86CB;&#x767D;&#x8D28;&#x7EC4;&#x5B66;&#x5177;&#x5438;&#x5F15;&#x529B;&#x8DEF;&#x5F84;&#x662F;&#x8981;&#x901A;&#x8FC7;&#x5B9E;&#x9A8C;&#x6DFB;&#x52A0;&#x6279;&#x6CE8;&#xFF0C;&#x4EE5; genecentric &#x7684;&#x65B9;&#x5F0F;&#x57FA;&#x56E0;&#x7684;&#x4EBA;&#x7C7B;&#x86CB;&#x767D;&#x8D28;&#x8865;&#x5145;&#x3002;&#x4F7F;&#x7528;&#x6297;&#x4F53;&#xFF0C;&#x6709;&#x53EF;&#x80FD;&#x5BF9;&#x8BBE;&#x8BA1;&#x7279;&#x5B9A;&#x86CB;&#x767D;&#x7684;&#x63A2;&#x6D4B;&#x5668;&#x7684;&#x4E00;&#x79CD;&#x4EE3;&#x8868;&#x86CB;&#x767D;&#x8D28;&#x4ECE;&#x6BCF;&#x4E2A;&#x86CB;&#x767D;&#x8D28;&#x7F16;&#x7801;&#x57FA;&#x56E0;&#xFF0C;&#x5E76;&#x968F;&#x540E;&#x4F7F;&#x7528;&#x6297;&#x4F53;&#x7EC6;&#x80DE;&#x5206;&#x5E03;&#x7684;&#x7CFB;&#x7EDF;&#x5206;&#x6790;&#x548C;&#x6B63;&#x5E38;&#x548C;&#x75BE;&#x75C5;&#x7EC4;&#x7EC7;&#x4E2D;&#x86CB;&#x767D;&#x8D28;&#x4E9A;&#x7EC6;&#x80DE;&#x5B9A;&#x4F4D;&#x3002;&#x5DF2;&#x5F00;&#x53D1;&#x4E86;&#x65B0;&#x7248;&#x672C; &#xFF08;4.0&#xFF09; &#x4EBA;&#x7C7B;&#x86CB;&#x767D;&#x8D28;&#x56FE;&#x8C31;&#xFF0C;&#x4EE5; genecentric &#x7684;&#x65B9;&#x5F0F;&#x4E0E;&#x6240;&#x6709;&#x4EBA;&#x7C7B;&#x57FA;&#x56E0;&#x53CA;&#x5176;&#x63A5;&#x5934;&#x53D8;&#x79CD;&#x4ECE;&#x57FA;&#x56E0;&#x7EC4;&#x52AA;&#x529B;&#x518D;&#x52A0;&#x6BCF;&#x4E2A;&#x86CB;&#x767D;&#x4E0E;&#x9884;&#x6D4B;&#x7684;&#x819C;&#x533A;&#x57DF;&#x3001; &#x4FE1;&#x53F7;&#x80BD;&#x548C;&#x86CB;&#x767D;&#x8D28;&#x57DF;&#x548C;&#x663E;&#x793A;&#x6BCF;&#x4E2A;&#x5206;&#x6570;&#x7684;&#x6BCF;&#x4E2A;&#x86CB;&#x767D;&#x5BF9;&#x6240;&#x6709;&#x5176;&#x4ED6;&#x4EBA;&#x7C7B;&#x86CB;&#x767D;&#x8D28;&#x7684;&#x552F;&#x4E00;&#x6027; &#xFF08;&#x5E8F;&#x5217;&#x76F8;&#x4F3C;&#x6027;) &#x65B0;&#x5730;&#x5757;&#x7B49;&#x7279;&#x6027;&#x7684;&#x53EF;&#x89C6;&#x5316;&#x9884;&#x6D4B;&#x5C06;&#x5217;&#x5165;&#x3002;&#x65B0;&#x7684;&#x7248;&#x672C;&#x57FA;&#x4E8E;&#x7EC4;&#x7EC7;&#x4ECE; 6120 &#x6297;&#x4F53;&#x751F;&#x6210;&#x4E0E;&#x8D85;&#x8FC7; 500 &#x4E07;&#x57FA;&#x4E8E;&#x514D;&#x75AB;&#x7EC4;&#x5316;&#x7684;&#x56FE;&#x50CF;&#x8986;&#x76D6; 5067 &#x4EBA;&#x7C7B;&#x57FA;&#x56E0;&#xFF0C;&#x5927;&#x7EA6; 25%&#x7684;&#x4EBA;&#x7C7B;&#x57FA;&#x56E0;&#x7EC4;&#x6240;&#x5BF9;&#x5E94;&#x7684;&#x914D;&#x7F6E;&#x6587;&#x4EF6;&#x3002;&#x7248;&#x672C; 4.0 &#x4E2D;&#x5404;&#x79CD;&#x86CB;&#x767D;&#x7684;&#x7C7B;&#xFF0C;&#x5305;&#x62EC;&#x6210;&#x5458;&#x7684;&#x5047;&#x5B9A;&#x5217;&#x8868;&#x529F;&#x80FD;&#x7684;&#x7C7B;&#xFF0C;&#x5982;&#x6FC0;&#x9176;&#x3001; &#x8F6C;&#x5F55;&#x56E0;&#x5B50;&#x3001; G &#x86CB;&#x767D;&#x5076;&#x8054;&#x53D7;&#x4F53;&#x7B49;&#xFF0C;&#x5E76;&#x4E0E;&#x9879;&#x76EE;&#x76F8;&#x5173;&#x7684;&#x7C7B;&#xFF0C;&#x5982;&#x764C;&#x75C7;&#x6216;&#x5FC3;&#x8840;&#x7BA1;&#x75BE;&#x75C5;&#x7684;&#x5019;&#x9009;&#x57FA;&#x56E0;&#x3002;&#x5185;&#x90E8;&#x4EA7;&#x751F;&#x7684;&#x6297;&#x4F53;&#x7684;&#x786E;&#x5207;&#x6297;&#x539F;&#x5E8F;&#x5217;&#x4E5F;&#x5DF2;&#x91CA;&#x653E;&#x4EE5;&#x53CA;&#x6267;&#x884C;&#x6BCF;&#x4E2A;&#x6297;&#x4F53;&#xFF0C;&#x5305;&#x62EC;&#x9635;&#x5217;&#x6D4B;&#x5B9A;&#x86CB;&#x767D;&#x8D28;&#x3001; &#x5370;&#x8FF9;&#x5206;&#x6790;&#x3001; &#x514D;&#x75AB;&#x7EC4;&#x7EC7;&#x5316;&#x5B66;&#x65B9;&#x6CD5;&#xFF0C;&#x4EE5;&#x53CA;&#x4E00;&#x4E2A;&#x5927;&#x7684;&#x5206;&#x6570;&#xFF0C;&#x57FA;&#x4E8E;&#x514D;&#x75AB;&#x8367;&#x5149;&#x5171;&#x805A;&#x7126;&#x663E;&#x5FAE;&#x955C;&#x9A8C;&#x8BC1;&#x7279;&#x5B9A;&#x4E8E;&#x5E94;&#x7528;&#x7A0B;&#x5E8F;&#x7684;&#x53EF;&#x89C6;&#x5316;&#x6548;&#x679C;&#x3002;&#x6DFB;&#x52A0;&#x4E86;&#x65B0;&#x7684;&#x641C;&#x7D22;&#x529F;&#x80FD;&#xFF0C;&#x4EE5;&#x5141;&#x8BB8;&#x590D;&#x6742;&#x67E5;&#x8BE2;&#x5173;&#x4E8E;&#x86CB;&#x767D;&#x8D28;&#x8868;&#x8FBE;&#x8C31;&#x3001; &#x86CB;&#x767D;&#x8D28;&#x7C7B;&#x548C;&#x67D3;&#x8272;&#x4F53;&#x4F4D;&#x7F6E;&#x3002;&#x65B0;&#x7248;&#x672C;&#x7684;&#x86CB;&#x767D;&#x8D28;&#x56FE;&#x8C31;&#x56E0;&#x6B64;&#x662F;&#x8BB8;&#x591A;&#x5730;&#x533A;&#x7684;&#x751F;&#x7269;&#x533B;&#x5B66;&#x7814;&#x7A76;&#xFF0C;&#x5176;&#x4E2D;&#x5305;&#x62EC;&#x86CB;&#x767D;&#x8D28;&#x79D1;&#x5B66;&#x548C;&#x751F;&#x7269;&#x6807;&#x5FD7;&#x7269;&#x53D1;&#x73B0;&#x8D44;&#x6E90;&#x3002;

Genecentric &#x4EBA;&#x7C7B;&#x86CB;&#x767D;&#x8D28;&#x56FE;&#x8C31;&#x4E3A;&#x57FA;&#x4E8E;&#x6297;&#x4F53;&#x7684;&#x8868;&#x8FBE;&#x8C31;&#x3002;

An attractive path forward in proteomics is to experimentally annotate the human protein complement of the genome in a genecentric manner. Using antibodies, it might be possible to design protein-specific probes for a representative protein from every protein-coding gene and to subsequently use the antibodies for systematical analysis of cellular distribution and subcellular localization of proteins in normal and disease tissues. A new version (4.0) of the Human Protein Atlas has been developed in a genecentric manner with the inclusion of all human genes and splice variants predicted from genome efforts together with a visualization of each protein with characteristics such as predicted membrane regions, signal peptide, and protein domains and new plots showing the uniqueness (sequence similarity) of every fraction of each protein toward all other human proteins. The new version is based on tissue profiles generated from 6120 antibodies with more than five million immunohistochemistry-based images covering 5067 human genes, corresponding to approximately 25% of the human genome. Version 4.0 includes a putative list of members in various protein classes, both functional classes, such as kinases, transcription factors, G-protein-coupled receptors, etc., and project-related classes, such as candidate genes for cancer or cardiovascular diseases. The exact antigen sequence for the internally generated antibodies has also been released together with a visualization of the application-specific validation performed for each antibody, including a protein array assay, Western blot analysis, immunohistochemistry, and, for a large fraction, immunofluorescence-based confocal microscopy. New search functionalities have been added to allow complex queries regarding protein expression profiles, protein classes, and chromosome location. The new version of the protein atlas thus is a resource for many areas of biomedical research, including protein science and biomarker discovery.

A genecentric Human Protein Atlas for expression profiles based on antibodies.

Un chemin d&#x26;#39;acc&#xE8;s attractif en avant dans la prot&#xE9;omique est exp&#xE9;rimentalement annoter le compl&#xE9;ment prot&#xE9;ique humaine du g&#xE9;nome d&#x26;#39;une mani&#xE8;re genecentric. En utilisant des anticorps, il pourrait &#xEA;tre possible de concevoir des prot&#xE9;ines sp&#xE9;cifiques des sondes pour une prot&#xE9;ine repr&#xE9;sentant de chaque g&#xE8;ne codant pour la prot&#xE9;ine et &#xE0; la suite d&#x26;#39;utiliser les anticorps pour l&#x26;#39;analyse syst&#xE9;matique de la distribution cellulaire et localisation subcellulaire des prot&#xE9;ines dans les tissus normaux et pathologiques. Une nouvelle version (4.0) de l&#x26;#39;Atlas des prot&#xE9;ines humaines a &#xE9;t&#xE9; d&#xE9;velopp&#xE9; d&#x26;#39;une mani&#xE8;re genecentric avec l&#x26;#39;inclusion de tous les g&#xE8;nes humains et variants d&#x26;#39;&#xE9;pissage pr&#xE9;dites &#xE0; partir des efforts du g&#xE9;nome avec une visualisation de chaque prot&#xE9;ine avec des caract&#xE9;ristiques telles que les r&#xE9;gions membranaires pr&#xE9;dites, peptide signal, domaines prot&#xE9;iques et les nouvelles parcelles montrant l&#x26;#39;unicit&#xE9; (similarit&#xE9; de s&#xE9;quence) de chaque fraction de chaque prot&#xE9;ine vers toutes les autres prot&#xE9;ines humaines. La nouvelle version est bas&#xE9;e sur les profils g&#xE9;n&#xE9;r&#xE9;s &#xE0; partir de tissus 6120 anticorps avec plus de cinq millions d&#x26;#39;immunohistochimie &#xE0; base d&#x26;#39;images couvrant 5067 g&#xE8;nes humains, ce qui correspond &#xE0; environ 25% du g&#xE9;nome humain. La version 4.0 comprend une liste suppos&#xE9;e des membres dans les classes de prot&#xE9;ines diff&#xE9;rentes, les deux classes fonctionnelles, telles que des kinases, facteurs de transcription, le G-r&#xE9;cepteurs coupl&#xE9;s aux prot&#xE9;ines, etc, et li&#xE9;es au projet des classes, tels que les g&#xE8;nes candidats pour le cancer ou les maladies cardio-vasculaires. La s&#xE9;quence d&#x26;#39;antig&#xE8;ne exacte pour les anticorps g&#xE9;n&#xE9;r&#xE9;s en interne a &#xE9;galement &#xE9;t&#xE9; lib&#xE9;r&#xE9; avec une visualisation de la validation sp&#xE9;cifique &#xE0; l&#x26;#39;application ex&#xE9;cut&#xE9;e pour chaque anticorps, comprenant un dosage r&#xE9;seau de prot&#xE9;ines, une analyse Western blot, immunohistochimie, et, pour une fraction importante, &#xE0; base d&#x26;#39;immunofluorescence microscopie confocale. Fonctionnalit&#xE9;s de recherche ont &#xE9;t&#xE9; ajout&#xE9;es pour permettre des requ&#xEA;tes complexes concernant les profils d&#x26;#39;expression des prot&#xE9;ines, des classes de prot&#xE9;ines, et l&#x26;#39;emplacement des chromosomes. La nouvelle version de l&#x26;#39;atlas des prot&#xE9;ines est donc une ressource pour de nombreux domaines de la recherche biom&#xE9;dicale, y compris la science des prot&#xE9;ines et la d&#xE9;couverte de biomarqueurs.

Un Atlas des prot&#xE9;ines humaines pour Genecentric profils d&#x26;#39;expression bas&#xE9; sur les anticorps

Einen attraktiven Weg in die Zukunft in Proteomics ist experimentell die menschliche Protein-Erg&auml;nzung des Genoms in Genecentric Weise mit Anmerkungen zu versehen. Mit Antik&ouml;rpern, m&ouml;glicherweise Entwurf Protein-spezifischen Sonden f&uuml;r ein repr&auml;sentatives Protein jedes Protein-kodierenden Gene und anschlie&szlig;end die Antik&ouml;rper f&uuml;r systematische Analyse der zellul&auml;re Verteilung und subzellulare Lokalisation der Proteine in Normal und Krankheit Gewebe verwenden m&ouml;glich. In einer Genecentric Weise unter Einbeziehung aller menschlichen Gene und Splei&szlig;-Varianten von Genom Bem&uuml;hungen zusammen mit einer Visualisierung jedes Proteins mit Merkmalen wie vorhergesagten Membran Regionen, Signal-Peptid, und Protein-Gebiete und neue Stellpl&auml;tze zeigen die Einzigartigkeit (Sequenz &Auml;hnlichkeit) jeden Bruchteil jedes Proteins gegen&uuml;ber allen anderen menschlichen Proteinen vorhergesagt wurde eine neue Version (4.0) des Human Protein Atlas entwickelt. Die neue Version basiert auf Gewebe-Profile, die mit mehr als 5 Millionen Immunohistochemistry-basierte Abbilder f&uuml;r 5067 menschlicher Gene, entspricht ca. 25 % des menschlichen Genoms aus 6120 Antik&ouml;rper erzeugt. Version 4.0 enth&auml;lt eine vermeintliche Liste der Elemente in verschiedenen Protein-Klassen, Funktionsgruppen, wie Kinasen, Transkriptionsfaktoren, G-Protein-gekoppelter Rezeptoren usw., und Projekt-bezogene Klassen, z. B. Kandidatengenen f&uuml;r Krebs oder Herz-Kreislauf-Erkrankungen. Die genaue Antigen-Sequenz f&uuml;r die selbsterstellte Antik&ouml;rper wurde auch zusammen mit einer Visualisierung der anwendungsspezifische Validierung durchgef&uuml;hrt, f&uuml;r jeder Antik&ouml;rper, darunter ein Array Proteinprobe, Western-Blot-Analyse, Immunohistochemistry, und f&uuml;r einen gro&szlig;en Anteil, Immunofluoreszenz-basierte confocal Mikroskopie freigegeben. Neue Suchfunktionen sind hinzugekommen, um komplexe Fragen zu Protein-Ausdruck-Profilen, Protein-Klassen und Chromosom Lage zu erm&ouml;glichen. Die neue Version des Atlas Protein ist somit eine Ressource f&uuml;r viele Bereiche der biomedizinischen Forschung, einschlie&szlig;lich der Protein-Wissenschaft und Biomarker-Entdeckung.

Ein Genecentric Human Protein Atlas f&uuml;r Ausdruck-Profile, die auf Antik&ouml;rpern basiert.

Un interessante percorso avanti in proteomica consiste nell&#39;annotare sperimentalmente il complemento proteine umane del genoma in maniera genecentric. Usando gli anticorpi, potrebbe essere possibile design proteine specifiche sonde per una rappresentanza della proteina da ogni gene di codificazione della proteina e successivamente utilizzare gli anticorpi per l&#39;analisi sistematica di distribuzione cellulare e localizzazione subcellulare delle proteine nei tessuti normali e malattia. Una nuova versione (4.0) dell&#39;Atlante della proteina umana &egrave; stata sviluppata in maniera genecentric con l&#39;inclusione di tutti i geni umani e varianti di splicing previsti da sforzi di genoma insieme a una visualizzazione di ogni proteina con caratteristiche quali regioni membrana predetto, peptide segnale e domini della proteina e nuove trame mostrando l&#39;unicit&agrave; (somiglianza di sequenza) di ogni frazione di ogni proteina verso tutte le altre proteine umane. La nuova versione si basa su tessuto profili generati da 6120 anticorpi con pi&ugrave; di 5 milioni le immagini basate su immunoistochimica coprendo 5067 geni umani, corrispondente a circa il 25% del genoma umano. Versione 4.0 include una lista putativa di membri in varie classi di proteine, sia classi funzionali, come chinasi, fattori di trascrizione, i recettori accoppiati a proteine G, ecc. e le classi correlate al progetto, quali geni candidati per il cancro o le malattie cardiovascolari. La sequenza esatta dell&#39;antigene per gli anticorpi generati internamente &egrave; stata rilasciata anche insieme a una visualizzazione della convalida specifiche dell&#39;applicazione eseguita per ogni anticorpo, compresa un&#39;analisi della proteina di matrice, analisi Western blot, immunoistochimica e, per una grande frazione, microscopia confocale basata su immunofluorescenza. Sono state aggiunte nuove funzionalit&agrave; di ricerca per consentire query complesse per quanto riguarda i profili di espressione della proteina, proteina classi e posizione del cromosoma. La nuova versione dell&#39;Atlante della proteina &egrave; quindi una risorsa per molti settori della ricerca biomedica, compreso discovery science e biomarker proteina.

Un genecentric umano proteina Atlas per i profili di espressione basata su anticorpi.

&#x30D7;&#x30ED;&#x30C6;&#x30AA;&#x30DF;&#x30AF;&#x30B9;&#x306E;&#x524D;&#x65B9;&#x9B45;&#x529B;&#x7684;&#x306A;&#x30D1;&#x30B9;&#x306F;&#x3001;&#x5B9F;&#x9A13;&#x7684;&#x306B;genecentric&#x65B9;&#x6CD5;&#x3067;&#x30B2;&#x30CE;&#x30E0;&#x306E;&#x30D2;&#x30C8;&#x30BF;&#x30F3;&#x30D1;&#x200B;&#x200B;&#x30AF;&#x8CEA;&#x306E;&#x88DC;&#x6570;&#x306B;&#x6CE8;&#x91C8;&#x3092;&#x4ED8;&#x3051;&#x308B;&#x3053;&#x3068;&#x3067;&#x3059;&#x3002;&#x6297;&#x4F53;&#x3092;&#x7528;&#x3044;&#x3066;&#x3001;&#x305D;&#x308C;&#x306F;&#x3059;&#x3079;&#x3066;&#x306E;&#x30BF;&#x30F3;&#x30D1;&#x30AF;&#x8CEA;&#x3092;&#x30B3;&#x30FC;&#x30C9;&#x3059;&#x308B;&#x907A;&#x4F1D;&#x5B50;&#x304B;&#x3089;&#x4EE3;&#x8868;&#x7684;&#x306A;&#x30BF;&#x30F3;&#x30D1;&#x30AF;&#x8CEA;&#x306E;&#x30BF;&#x30F3;&#x30D1;&#x30AF;&#x8CEA;&#x306B;&#x7279;&#x7570;&#x7684;&#x306A;&#x30D7;&#x30ED;&#x30FC;&#x30D6;&#x3092;&#x8A2D;&#x8A08;&#x3057;&#x3001;&#x305D;&#x306E;&#x5F8C;&#x3001;&#x7D30;&#x80DE;&#x5206;&#x5E03;&#x3001;&#x6B63;&#x5E38;&#x304A;&#x3088;&#x3073;&#x75BE;&#x60A3;&#x7D44;&#x7E54;&#x4E2D;&#x306E;&#x30BF;&#x30F3;&#x30D1;&#x30AF;&#x8CEA;&#x306E;&#x7D30;&#x80DE;&#x5185;&#x5C40;&#x5728;&#x306E;&#x7CFB;&#x7D71;&#x7684;&#x89E3;&#x6790;&#x7528;&#x306E;&#x6297;&#x4F53;&#x3092;&#x4F7F;&#x7528;&#x3059;&#x308B;&#x3053;&#x3068;&#x306F;&#x53EF;&#x80FD;&#x304B;&#x3082;&#x3057;&#x308C;&#x307E;&#x305B;&#x3093;&#x3002;&#x30D2;&#x30C8;&#x30BF;&#x30F3;&#x30D1;&#x200B;&#x200B;&#x30AF;&#x8CEA;&#x30A2;&#x30C8;&#x30E9;&#x30B9;&#x306E;&#x65B0;&#x3057;&#x3044;&#x30D0;&#x30FC;&#x30B8;&#x30E7;&#x30F3;&#xFF08;4.0&#xFF09;&#x306F;&#x3001;&#x305D;&#x306E;&#x3088;&#x3046;&#x306A;&#x4E88;&#x60F3;&#x3055;&#x308C;&#x308B;&#x819C;&#x9818;&#x57DF;&#x3001;&#x30B7;&#x30B0;&#x30CA;&#x30EB;&#x30DA;&#x30D7;&#x30C1;&#x30C9;&#x3068;&#x3057;&#x3066;&#x306E;&#x7279;&#x6027;&#x3092;&#x6301;&#x3064;&#x305D;&#x308C;&#x305E;&#x308C;&#x306E;&#x30BF;&#x30F3;&#x30D1;&#x30AF;&#x8CEA;&#x306E;&#x53EF;&#x8996;&#x5316;&#x3068;&#x4E00;&#x7DD2;&#x306B;&#x30B2;&#x30CE;&#x30E0;&#x3078;&#x306E;&#x53D6;&#x308A;&#x7D44;&#x307F;&#x304B;&#x3089;&#x4E88;&#x6E2C;&#x3055;&#x308C;&#x308B;&#x30D2;&#x30C8;&#x306E;&#x5168;&#x907A;&#x4F1D;&#x5B50;&#x3001;&#x30B9;&#x30D7;&#x30E9;&#x30A4;&#x30B9;&#x30D0;&#x30EA;&#x30A2;&#x30F3;&#x30C8;&#x306E;&#x5305;&#x542B;&#x3067;genecentric&#x65B9;&#x6CD5;&#x3067;&#x958B;&#x767A;&#x3055;&#x308C;&#x307E;&#x3057;&#x305F;&#x3068;&#x30BF;&#x30F3;&#x30D1;&#x30AF;&#x8CEA;&#x306E;&#x30C9;&#x30E1;&#x30A4;&#x30F3;&#x3001;&#x4ED6;&#x306E;&#x3059;&#x3079;&#x3066;&#x306E;&#x30D2;&#x30C8;&#x30BF;&#x30F3;&#x30D1;&#x200B;&#x200B;&#x30AF;&#x8CEA;&#x306B;&#x5411;&#x304B;&#x3063;&#x3066;&#x305D;&#x308C;&#x305E;&#x308C;&#x306E;&#x30BF;&#x30F3;&#x30D1;&#x30AF;&#x8CEA;&#x306E;&#x5404;&#x753B;&#x5206;&#x306E;&#x4E00;&#x610F;&#x6027;&#xFF08;&#x914D;&#x5217;&#x985E;&#x4F3C;&#x6027;&#xFF09;&#x3092;&#x793A;&#x3059;&#x65B0;&#x305F;&#x306A;&#x30D7;&#x30ED;&#x30C3;&#x30C8;&#x3002;&#x65B0;&#x3057;&#x3044;&#x30D0;&#x30FC;&#x30B8;&#x30E7;&#x30F3;&#x306F;&#x3001;&#x30D2;&#x30C8;&#x30B2;&#x30CE;&#x30E0;&#x306E;&#x7D04;25&#xFF05;&#x306B;&#x76F8;&#x5F53;&#x3059;&#x308B;5067&#x30D2;&#x30C8;&#x907A;&#x4F1D;&#x5B50;&#x3092;&#x30AB;&#x30D0;&#x30FC;&#x3059;&#x308B;500&#x4E07;&#x4EBA;&#x4EE5;&#x4E0A;&#x306E;&#x514D;&#x75AB;&#x7D44;&#x7E54;&#x5316;&#x5B66;&#x30D9;&#x30FC;&#x30B9;&#x306E;&#x30A4;&#x30E1;&#x30FC;&#x30B8;&#x3067;6120&#x6297;&#x4F53;&#x304B;&#x3089;&#x751F;&#x6210;&#x3055;&#x308C;&#x305F;&#x7D44;&#x7E54;&#x306E;&#x30D7;&#x30ED;&#x30D5;&#x30A1;&#x30A4;&#x30EB;&#x306B;&#x57FA;&#x3065;&#x3044;&#x3066;&#x3044;&#x307E;&#x3059;&#x3002;&#x30D0;&#x30FC;&#x30B8;&#x30E7;&#x30F3;4.0&#x306F;&#x3001;&#x69D8;&#x3005;&#x306A;&#x30BF;&#x30F3;&#x30D1;&#x30AF;&#x8CEA;&#x306E;&#x30AF;&#x30E9;&#x30B9;&#x306A;&#x3069;&#x3001;&#x30AD;&#x30CA;&#x30FC;&#x30BC;&#x3001;&#x8EE2;&#x5199;&#x56E0;&#x5B50;&#x3001;G-&#x30BF;&#x30F3;&#x30D1;&#x30AF;&#x8CEA;&#x5171;&#x5F79;&#x53D7;&#x5BB9;&#x4F53;&#x306A;&#x3069;&#x306E;&#x6A5F;&#x80FD;&#x30AF;&#x30E9;&#x30B9;&#x3001;&#x304A;&#x3088;&#x3073;&#x305D;&#x306E;&#x3088;&#x3046;&#x306A;&#x764C;&#x3084;&#x5FC3;&#x8840;&#x7BA1;&#x75BE;&#x60A3;&#x306E;&#x5019;&#x88DC;&#x907A;&#x4F1D;&#x5B50;&#x3068;&#x3057;&#x3066;&#x3001;&#x30D7;&#x30ED;&#x30B8;&#x30A7;&#x30AF;&#x30C8;&#x95A2;&#x9023;&#x306E;&#x30AF;&#x30E9;&#x30B9;&#x306F;&#x3001;&#x4E21;&#x65B9;&#x306E;&#x30E1;&#x30F3;&#x30D0;&#x30FC;&#x306E;&#x63A8;&#x5B9A;&#x30EA;&#x30B9;&#x30C8;&#x304C;&#x542B;&#x307E;&#x308C;&#x3066;&#x3044;&#x307E;&#x3059;&#x3002;&#x5185;&#x90E8;&#x3067;&#x751F;&#x6210;&#x3055;&#x308C;&#x305F;&#x6297;&#x4F53;&#x306E;&#x6B63;&#x78BA;&#x306A;&#x6297;&#x539F;&#x914D;&#x5217;&#x306F;&#x307E;&#x305F;&#x3001;&#x30BF;&#x30F3;&#x30D1;&#x30AF;&#x8CEA;&#x30A2;&#x30EC;&#x30A4;&#x30A2;&#x30C3;&#x30BB;&#x30A4;&#x3092;&#x542B;&#x3080;&#x3001;&#x5404;&#x6297;&#x4F53;&#x306E;&#x305F;&#x3081;&#x306B;&#x5B9F;&#x884C;&#x3001;&#x30A2;&#x30D7;&#x30EA;&#x30B1;&#x30FC;&#x30B7;&#x30E7;&#x30F3;&#x56FA;&#x6709;&#x306E;&#x691C;&#x8A3C;&#x3001;&#x30A6;&#x30A7;&#x30B9;&#x30BF;&#x30F3;&#x30D6;&#x30ED;&#x30C3;&#x30C8;&#x5206;&#x6790;&#x3001;&#x514D;&#x75AB;&#x7D44;&#x7E54;&#x5316;&#x5B66;&#x3001;&#x53CA;&#x3073;&#x3001;&#x5927;&#x90E8;&#x5206;&#x306E;&#x305F;&#x3081;&#x306B;&#x3001;&#x514D;&#x75AB;&#x86CD;&#x5149;&#x30D9;&#x30FC;&#x30B9;&#x306E;&#x53EF;&#x8996;&#x5316;&#x3068;&#x4E00;&#x7DD2;&#x306B;&#x30EA;&#x30EA;&#x30FC;&#x30B9;&#x3055;&#x308C;&#x307E;&#x3057;&#x305F;&#x3002;&#x5171;&#x7126;&#x70B9;&#x9855;&#x5FAE;&#x93E1;&#x3002;&#x65B0;&#x3057;&#x3044;&#x691C;&#x7D22;&#x6A5F;&#x80FD;&#x306F;&#x3001;&#x8907;&#x96D1;&#x306A;&#x30BF;&#x30F3;&#x30D1;&#x30AF;&#x8CEA;&#x767A;&#x73FE;&#x30D7;&#x30ED;&#x30D5;&#x30A1;&#x30A4;&#x30EB;&#x306B;&#x95A2;&#x3059;&#x308B;&#x7167;&#x4F1A;&#x3001;&#x30BF;&#x30F3;&#x30D1;&#x30AF;&#x8CEA;&#x306E;&#x30AF;&#x30E9;&#x30B9;&#x3001;&#x304A;&#x3088;&#x3073;&#x67D3;&#x8272;&#x4F53;&#x306E;&#x4F4D;&#x7F6E;&#x3092;&#x53EF;&#x80FD;&#x306B;&#x3059;&#x308B;&#x305F;&#x3081;&#x306B;&#x8FFD;&#x52A0;&#x3055;&#x308C;&#x307E;&#x3057;&#x305F;&#x3002;&#x30BF;&#x30F3;&#x30D1;&#x30AF;&#x8CEA;&#x30A2;&#x30C8;&#x30E9;&#x30B9;&#x306E;&#x65B0;&#x3057;&#x3044;&#x30D0;&#x30FC;&#x30B8;&#x30E7;&#x30F3;&#x306F;&#x3001;&#x3053;&#x306E;&#x3088;&#x3046;&#x306B;&#x86CB;&#x767D;&#x8CEA;&#x79D1;&#x5B66;&#x3068;&#x30D0;&#x30A4;&#x30AA;&#x30DE;&#x30FC;&#x30AB;&#x30FC;&#x306E;&#x767A;&#x898B;&#x3092;&#x542B;&#x3080;&#x533B;&#x5B66;&#x7814;&#x7A76;&#x306E;&#x591A;&#x304F;&#x306E;&#x5206;&#x91CE;&#x306E;&#x305F;&#x3081;&#x306E;&#x30EA;&#x30BD;&#x30FC;&#x30B9;&#x3067;&#x3059;&#x3002;

&#x6297;&#x4F53;&#x306B;&#x57FA;&#x3065;&#x3044;&#x305F;&#x767A;&#x73FE;&#x30D7;&#x30ED;&#x30D5;&#x30A1;&#x30A4;&#x30EB;&#x306E;Genecentric&#x30D2;&#x30C8;&#x30BF;&#x30F3;&#x30D1;&#x200B;&#x200B;&#x30AF;&#x8CEA;&#x30A2;&#x30C8;&#x30E9;&#x30B9;

Proteomics&#xC5D0; &#xB9E4;&#xB825;&#xC801;&#xC778; &#xACBD;&#xB85C; &#xC55E;&#xC73C;&#xB85C; &#xC2E4;&#xD5D8;&#xC801;&#xC73C;&#xB85C; genecentric &#xBC29;&#xC2DD;&#xC73C;&#xB85C; &#xAC8C;&#xB188;&#xC758; &#xC778;&#xAC04; &#xB2E8;&#xBC31;&#xC9C8; &#xBCF4;&#xCDA9;&#xC5D0; &#xC8FC;&#xC11D;&#xC744; &#xCD94;&#xAC00; &#xD558;&#xB294; &#xAC83;. &#xD56D; &#xCCB4;&#xB97C; &#xC0AC;&#xC6A9; &#xD558; &#xC5EC;, &#xBAA8;&#xB4E0; &#xB2E8;&#xBC31;&#xC9C8; &#xCF54;&#xB529; &#xC720;&#xC804;&#xC790;&#xC640; &#xC774;&#xD6C4;&#xC5D0; &#xC138;&#xD3EC; &#xBD84;&#xD3EC;&#xC758; &#xCCB4;&#xACC4;&#xC801;&#xC778; &#xBD84;&#xC11D; &#xBC0F; &#xC815;&#xC0C1;&#xACFC; &#xC9C8;&#xBCD1; &#xC870;&#xC9C1;&#xC5D0;&#xC11C; &#xB2E8;&#xBC31;&#xC9C8; subcellular &#xC9C0;&#xC5ED;&#xD654;&#xC5D0; &#xB300; &#xD55C; &#xD56D; &#xCCB4;&#xB97C; &#xC0AC;&#xC6A9; &#xD558; &#xC5EC; &#xB514;&#xC790;&#xC778; &#xB2E8;&#xBC31;&#xC9C8; &#xAD00;&#xB828; &#xD504;&#xB85C;&#xBE0C; &#xB300;&#xD45C;&#xC801;&#xC778; &#xB2E8;&#xBC31;&#xC9C8;&#xC5D0; &#xB300; &#xD55C; &#xC218; &#xC218; &#xC788;&#xC2B5;&#xB2C8;&#xB2E4;. &#xC778;&#xAC04;&#xC758; &#xB2E8;&#xBC31;&#xC9C8; &#xC544;&#xD2C0;&#xB77C;&#xC2A4;&#xC758; &#xC0C8;&#xB85C;&#xC6B4; &#xBC84;&#xC804; (4.0) &#xBAA8;&#xB4E0; &#xC778;&#xAC04; &#xC720;&#xC804;&#xC790; &#xBC0F; &#xC2A4;&#xD50C;&#xB77C;&#xC774;&#xC2A4; &#xBCC0;&#xD615; &#xC608;&#xCE21;&#xB41C; &#xB9C9; &#xC601;&#xC5ED;, &#xC2E0;&#xD638; &#xD3A9; &#xD2F0; &#xB4DC; &#xBC0F; &#xB2E8;&#xBC31;&#xC9C8; &#xB3C4;&#xBA54;&#xC778; &#xBC0F; &#xB2E4;&#xB978; &#xBAA8;&#xB4E0; &#xC778;&#xAC04; &#xB2E8;&#xBC31;&#xC9C8;&#xC744; &#xD5A5;&#xD574; &#xAC01; &#xB2E8;&#xBC31;&#xC9C8;&#xC758; &#xBAA8;&#xB4E0; &#xBD84;&#xC218;&#xC758; &#xACE0;&#xC720;&#xC131; (&#xC2DC;&#xD000;&#xC2A4; &#xC720;&#xC0AC;&#xC131;)&#xC744; &#xBCF4;&#xC5EC;&#xC8FC;&#xB294; &#xC0C8;&#xB85C;&#xC6B4; &#xD50C;&#xB86F; &#xAC19;&#xC740; &#xD2B9;&#xC131;&#xC744; &#xAC00;&#xC9C4; &#xAC01; &#xB2E8;&#xBC31;&#xC9C8;&#xC758; &#xC2DC;&#xAC01;&#xD654; &#xD568;&#xAED8; &#xAC8C;&#xB188; &#xB178;&#xB825;&#xC5D0;&#xC11C; &#xC608;&#xCE21;&#xC758; &#xD3EC;&#xD568;&#xACFC; &#xD568;&#xAED8; genecentric &#xBC29;&#xC2DD;&#xC73C;&#xB85C; &#xAC1C;&#xBC1C; &#xB418;&#xC5C8;&#xC2B5;&#xB2C8;&#xB2E4;. &#xC0C8;&#xB85C;&#xC6B4; &#xBC84;&#xC804; 5&#xB9CC; &#xAC1C; &#xC774;&#xC0C1;&#xC758; &#xAE30;&#xC220;&#xC5D0; &#xAE30;&#xCD08;&#xB97C; &#xB454; &#xC774;&#xBBF8;&#xC9C0; 5067 &#xC778;&#xAC04;&#xC758; &#xC720;&#xC804;&#xC790;, &#xC778;&#xAC04; &#xAC8C;&#xB188;&#xC758; &#xC57D; 25%&#xC5D0; &#xD574;&#xB2F9; &#xCDE8;&#xC7AC; 6120 &#xD56D; &#xCCB4;&#xC5D0;&#xC11C; &#xC0DD;&#xC131; &#xB41C; &#xC870;&#xC9C1; &#xD504;&#xB85C; &#xD30C;&#xC77C;&#xC744; &#xAE30;&#xBC18;&#xC73C;&#xB85C; &#xD569;&#xB2C8;&#xB2E4;. &#xBC84;&#xC804; 4.0 &#xB2E4;&#xC591; &#xD55C; &#xB2E8;&#xBC31;&#xC9C8; &#xD074;&#xB798;&#xC2A4;&#xC5D0; &#xC788;&#xB294; &#xBA64;&#xBC84;&#xC758; putative &#xBAA9;&#xB85D;&#xC744; &#xD3EC;&#xD568; kinases, &#xC804;&#xC0AC; &#xC778;&#xC790;, G-&#xB2E8;&#xBC31;&#xC9C8; &#xACB0;&#xD569; &#xC218;&#xC6A9; &#xCCB4;, &#xB4F1;, &#xB4F1; &#xAE30;&#xB2A5; &#xD074;&#xB798;&#xC2A4;&#xC640; &#xC554;&#xC774; &#xB098; &#xC2EC;&#xD608; &#xAD00; &#xC9C8;&#xD658;&#xC5D0; &#xB300; &#xD55C; &#xD6C4;&#xBCF4; &#xC720;&#xC804;&#xC790; &#xB4F1; &#xD504;&#xB85C;&#xC81D;&#xD2B8;&#xC640; &#xAD00;&#xB828; &#xB41C; &#xD074;&#xB798;&#xC2A4;. &#xB610;&#xD55C; &#xB0B4;&#xBD80;&#xC801;&#xC73C;&#xB85C; &#xC0DD;&#xC131; &#xB41C; &#xD56D; &#xCCB4;&#xC5D0; &#xB300; &#xD55C; &#xC815;&#xD655;&#xD55C; &#xD56D; &#xC6D0; &#xC2DC;&#xD000;&#xC2A4; &#xC218;&#xD589; &#xD070; &#xBD84;&#xC218;, &#xBA74;&#xC5ED; &#xD615;&#xAD11; &#xAC80;&#xC0AC; &#xAE30;&#xBC18; confocal &#xD604;&#xBBF8;&#xACBD; &#xAC80;&#xC0AC; &#xBC95;&#xC5D0; &#xB300; &#xD55C;, &#xADF8;&#xB9AC;&#xACE0; &#xB2E8;&#xBC31;&#xC9C8; &#xBC30;&#xC5F4; &#xBD84;&#xC11D; &#xACB0;&#xACFC;, &#xC11C;&#xCABD; &#xC624; &#xC810; &#xBD84;&#xC11D;, &#xAE30;&#xC220;, &#xB4F1; &#xAC01; &#xD56D; &#xCCB4;&#xC5D0; &#xB300; &#xD55C; &#xC751;&#xC6A9; &#xD504;&#xB85C;&#xADF8;&#xB7A8; &#xAD00;&#xB828; &#xC720;&#xD6A8;&#xC131; &#xAC80;&#xC0AC;&#xC758; &#xC2DC;&#xAC01;&#xD654;&#xC640; &#xD568;&#xAED8; &#xCD9C;&#xC2DC; &#xB418;&#xC5C8;&#xC2B5;&#xB2C8;&#xB2E4;. &#xC0C8;&#xB85C;&#xC6B4; &#xAC80;&#xC0C9; &#xAE30;&#xB2A5; &#xB2E8;&#xBC31;&#xC9C8; &#xC2DD; &#xD504;&#xB85C;&#xD544;, &#xB2E8;&#xBC31;&#xC9C8; &#xD074;&#xB798;&#xC2A4; &#xBC0F; &#xC5FC;&#xC0C9;&#xCCB4; &#xC704;&#xCE58;&#xC5D0; &#xAD00;&#xD55C; &#xBCF5;&#xC7A1; &#xD55C; &#xCFFC;&#xB9AC;&#xB97C; &#xD5C8;&#xC6A9; &#xD558;&#xB3C4;&#xB85D; &#xCD94;&#xAC00; &#xB418;&#xC5C8;&#xC2B5;&#xB2C8;&#xB2E4;. &#xB2E8;&#xBC31;&#xC9C8; &#xC544;&#xD2C0;&#xB77C;&#xC2A4;&#xC758; &#xC0C8;&#xB85C;&#xC6B4; &#xBC84;&#xC804;&#xC740; &#xB530;&#xB77C;&#xC11C; &#xB2E8;&#xBC31;&#xC9C8; &#xACFC;&#xD559; &#xBC0F; biomarker &#xAC80;&#xC0C9; &#xB4F1; &#xC0DD;&#xBB3C; &#xC758;&#xD559; &#xC5F0;&#xAD6C;&#xC758; &#xB9CE;&#xC740; &#xC9C0;&#xC5ED; &#xC704;&#xD55C; &#xB9AC;&#xC18C;&#xC2A4;&#xC785;&#xB2C8;&#xB2E4;.

&#xD56D; &#xCCB4;&#xB97C; &#xAE30;&#xBC18;&#xC73C;&#xB85C; &#xC2DD; &#xD504;&#xB85C; &#xD30C;&#xC77C;&#xC5D0;&#xB294; genecentric &#xC778;&#xAC04; &#xB2E8;&#xBC31;&#xC9C8; &#xC9C0;&#xB3C4; &#xCC45;.

Una ruta atractiva hacia adelante en la prote&#xF3;mica consiste en anotar el complemento experimental prote&#xED;na humana del genoma de una manera genecentric. El uso de anticuerpos, podr&#xED;a ser posible dise&#xF1;ar espec&#xED;ficas prote&#xED;na-sondas para una prote&#xED;na representante de cada gen que codifica la prote&#xED;na y para utilizar posteriormente los anticuerpos para el an&#xE1;lisis sistem&#xE1;tico de la distribuci&#xF3;n celular y la localizaci&#xF3;n subcelular de las prote&#xED;nas en los tejidos normales y la enfermedad. Una nueva versi&#xF3;n (4.0) del Atlas de prote&#xED;nas humanas se ha desarrollado de una manera genecentric con la inclusi&#xF3;n de todos los genes humanos y las variantes de empalme previstos del genoma de los esfuerzos, junto con una visualizaci&#xF3;n de cada prote&#xED;na con caracter&#xED;sticas como las regiones de la membrana previstos, el p&#xE9;ptido se&#xF1;al, y dominios de la prote&#xED;na y las parcelas nuevas que muestran la singularidad (la similitud de secuencia) de cada fracci&#xF3;n de cada prote&#xED;na a todas las prote&#xED;nas humanas. La nueva versi&#xF3;n se basa en los perfiles de los tejidos generados a partir de 6120 anticuerpos con m&#xE1;s de cinco millones de inmunohistoqu&#xED;mica basados &#x200B;&#x200B;en im&#xE1;genes que cubren 5067 genes humanos, que corresponden a aproximadamente 25% del genoma humano. La versi&#xF3;n 4.0 incluye una lista de los miembros del supuesto en las clases de prote&#xED;nas distintas, ambas clases funcionales, tales como quinasas, factores de transcripci&#xF3;n, el G-receptores acoplados a prote&#xED;nas, etc, y las clases relacionadas con el proyecto, tales como genes candidatos para el c&#xE1;ncer o las enfermedades cardiovasculares. La secuencia exacta de ant&#xED;geno de los anticuerpos generados internamente tambi&#xE9;n se ha lanzado junto con una visualizaci&#xF3;n de la validaci&#xF3;n espec&#xED;fica de la aplicaci&#xF3;n realiza para cada anticuerpo, incluyendo un ensayo de matriz de prote&#xED;nas, Western blot, inmunohistoqu&#xED;mica, y, por una fracci&#xF3;n grande, inmunofluorescencia basado microscop&#xED;a confocal. Las nuevas funcionalidades de b&#xFA;squeda se han agregado para permitir consultas complejas sobre los perfiles de expresi&#xF3;n de prote&#xED;nas, las clases de prote&#xED;nas, y la localizaci&#xF3;n cromos&#xF3;mica. La nueva versi&#xF3;n del atlas de prote&#xED;nas por lo tanto es un recurso para muchas &#xE1;reas de la investigaci&#xF3;n biom&#xE9;dica, incluidas la ciencia y el descubrimiento de biomarcadores de prote&#xED;na.

Un Atlas Genecentric Human Protein de perfiles de expresi&#xF3;n basados &#x200B;&#x200B;en anticuerpos

&#x80F0;&#x5C9B;&#x9AA8;&#x819C;&#x690D; (&#x5373;&#xFF0C;&#x5165;&#x80BE;&#x3001; &#x813E;&#x3001; &#x6216;&#x809D;) &#x6210;&#x4E3A;&#x5DEE;&#x7F51;&#x67B6;&#x4EE5;&#x4E0B;&#x79FB;&#x690D;&#x3002;&#x6211;&#x4EEC;&#x5047;&#x8BBE;&#xFF0C;&#x690D;&#x5165;&#x80F0;&#x817A;&#x80F0;&#x5C9B;&#x5C06;&#x66F4;&#x597D;&#x5730;&#x543B;&#x5408;&#x8840;&#x7BA1;&#x3002;&#x4ECE;&#x589E;&#x5F3A;&#x578B;&#x9EC4;&#x8272;&#x8367;&#x5149;&#x86CB;&#x767D; (EYFP) &#x5728;&#x6240;&#x6709;&#x4F53;&#x7EC6;&#x80DE;&#x8F6C;&#x57FA;&#x56E0;&#x5C0F;&#x9F20;&#x80F0;&#x5C9B;&#x57F9;&#x517B;&#x4E4B;&#x524D;&#x4ED6;&#x4EEC;&#x88AB;&#x690D;&#x5165;&#x80F0;&#x817A;&#x6216;&#x5B9E;&#x9A8C;&#x5C0F;&#x9F20;&#x80BE;&#x80F6;&#x56CA;&#x7684;&#x4E0B;&#x65B9;&#x3002;&#x7EC4;&#x7EC7;&#x5B66;&#x8282; 1 &#x6708; posttransplantation &#x8BC4;&#x4F30;&#x8840;&#x7BA1;&#x5BC6;&#x5EA6;&#x3002;EYFP &#x662F;&#x8F6C;&#x57FA;&#x56E0;&#x7684;&#x8BB0;&#x8005;&#x4F5C;&#x4E3A;&#x7528;&#x4E8E;&#x6807;&#x8BC6;&#x79FB;&#x690D;&#x80F0;&#x5C9B;&#x7EC6;&#x80DE;&#x7684;&#x3002;&#x80F0;&#x5C9B;&#x5185;&#x76AE;&#x7EC6;&#x80DE;&#x88AB;&#x53EF;&#x89C6;&#x5316;&#x7684;&#x67D3;&#x8272;&#x4E0E;&#x51DD;&#x96C6;&#x7D20; Bandeiraea simplicifolia (BS-1&#xFF09;&#x3002;Intrapancreatically &#x690D;&#x5165;&#x80F0;&#x5C9B;&#x4E2D;&#x7684;&#x6BDB;&#x7EC6;&#x7BA1;&#x6570;&#x5B57;&#x53EA;&#x662F;&#x7565;&#x4F4E;&#x4E8E;&#x8BA1;&#x5165;&#x4E2D;&#x5185;&#x6E90;&#x6027;&#x80F0;&#x5C9B;&#x7EC6;&#x80DE;&#xFF0C;&#x800C;&#x4E0B;&#x65B9;&#x80BE;&#x80F6;&#x56CA;&#x690D;&#x5165;&#x7684;&#x80F0;&#x5C9B;&#x7EC6;&#x80DE;&#x8840;&#x7BA1;&#x5BC6;&#x5EA6;&#x663E;&#x8457;&#x8F83;&#x4F4E;&#x3002;&#x4E3A;&#x4E86;&#x786E;&#x5B9A;&#x662F;&#x5426;&#x5728; intrapancreatic &#x7AD9;&#x70B9;&#x6B64;&#x9AD8;&#x79FB;&#x690D;&#x8840;&#x7BA1;&#x5BC6;&#x5EA6;&#x53CD;&#x6620;&#x6B8B;&#x6350;&#x52A9;&#x8005;&#x8840;&#x7BA1;&#x5185;&#x76AE;&#x7EC6;&#x80DE;&#x6269;&#x5927;&#x6216;&#x589E;&#x52A0;&#x690D;&#x5165;&#x7684;&#x8840;&#x7BA1;&#x4ECE;&#x4E3B;&#x673A;&#xFF0C;&#x8FD8; Tie2 &#x7EFF;&#x8272;&#x8367;&#x5149;&#x86CB;&#x767D; (GFP) &#x5C0F;&#x9F20; &#xFF08;&#x5373;&#x4E0E;&#x8367;&#x5149;&#x8840;&#x7BA1;&#x5185;&#x76AE;&#x7EC6;&#x80DE;&#x7684;&#x80F0;&#x5C9B;) &#x80F0;&#x5C9B;&#x79FB;&#x690D;&#x5230;&#x80F0;&#x817A;&#x6216;&#x5B9E;&#x9A8C;&#x5C0F;&#x9F20;&#x80BE;&#x80F6;&#x56CA;&#x7684;&#x4E0B;&#x65B9;&#x3002;&#x8FD9;&#x4E9B;&#x80F0;&#x5C9B;&#x79FB;&#x690D;&#x53D1;&#x89C9;&#x5728;&#x80F0;&#x5C9B;&#x79FB;&#x690D;&#x4E2D;&#x5F62;&#x6210;&#x65B0;&#x7684;&#x8840;&#x7BA1;&#x7ED3;&#x6784;&#x5305;&#x542B;&#x5F88;&#x5C11;&#x7684;&#x7EFF;&#x8272;&#x8367;&#x5149;&#x86CB;&#x767D;&#x9633;&#x6027;&#x7EC6;&#x80DE;&#xFF0C;&#x56E0;&#x6B64;&#x4E3B;&#x8981;&#x7684;&#x6536;&#x4EF6;&#x4EBA;&#x7684;&#x8D77;&#x6E90;&#x3002;Intrapancreatic &#x7AD9;&#x70B9;&#x4E0A;&#x7684;&#x8840;&#x7BA1;&#x5F88;&#x591A;&#x66F4;&#x597D;&#x5730;&#x690D;&#x5165;&#x7684;&#x7406;&#x7531;&#x662F;&#x503C;&#x5F97;&#x8FDB;&#x4E00;&#x6B65;&#x7814;&#x7A76;&#xFF0C;&#x56E0;&#x4E3A;&#x8FD9;&#x53EF;&#x80FD;&#x4F1A;&#x5E2E;&#x52A9;&#x6211;&#x4EEC;&#x514B;&#x670D;&#x7684;&#x969C;&#x788D;&#x7684;&#x690D;&#x5165;&#x7A97;&#x4F53;&#x6218;&#x7565;&#x4E3B;&#x529E;&#x8239;&#x53EA;&#x4E5F;&#x5230;&#x5F02;&#x4F4D;&#x690D;&#x5165;&#x7AD9;&#x70B9;&#x4E2D;&#x7684;&#x80F0;&#x5C9B;&#x3002;

&#x80F0;&#x817A;&#x5FAE;&#x73AF;&#x5883;&#x7684;&#x8840;&#x7BA1;&#x751F;&#x6210;&#x7684;&#x79FB;&#x690D;&#x80F0;&#x5C9B;&#x7684;&#x6709;&#x76CA;&#x4F5C;&#x7528;&#x3002;

Pancreatic islets implanted heterotopically (i.e., into the kidney, spleen, or liver) become poorly revascularized following transplantation. We hypothesized that islets implanted into the pancreas would become better revascularized. Islets isolated from transgenic mice expressing enhanced yellow fluorescent protein (EYFP) in all somatic cells were cultured before they were implanted into the pancreas or beneath the renal capsule of athymic mice. Vascular density was evaluated in histological sections 1 month posttransplantation. EYFP was used as reporter for the transgene to identify the transplanted islets. Islet endothelial cells were visualized by staining with the lectin Bandeiraea simplicifolia (BS-1). Capillary numbers in intrapancreatically implanted islets were only slightly lower than those counted in endogenous islets, whereas islets implanted beneath the renal capsule had a markedly lower vascular density. In order to determine if this high graft vascular density at the intrapancreatic site reflected expansion of remnant donor endothelial cells or increased ingrowth of blood vessels from the host, also islets from Tie2-green fluorescent protein (GFP) mice (i.e., islets with fluorescent endothelial cells) were transplanted into the pancreas or beneath the renal capsule of athymic mice. These islet grafts revealed that the new vascular structures formed in the islet grafts contained very few GFP-positive cells, and thus mainly were of recipient origin. The reason(s) for the much better ingrowth of blood vessels at the intrapancreatic site merits further studies, because this may help us form strategies to overcome the barrier for ingrowth of host vessels also into islets in heterotopic implantation sites.

Beneficial role of pancreatic microenvironment for angiogenesis in transplanted pancreatic islets.

Des &icirc;lots pancr&eacute;atiques, implant&eacute;s &agrave; isotransplantation (c&#39;est-&agrave;-dire, dans le rein, rate ou foie) devient mal revascularized suivante la transplantation. Nous avons suppos&eacute; que les &icirc;lots implant&eacute;s dans le pancr&eacute;as seraient devenu mieux revascularis&eacute;es. &Icirc;lots isol&eacute;s des souris transg&eacute;niques exprimant la prot&eacute;ine fluorescente jaune am&eacute;lior&eacute; (EYFP) dans toutes les cellules somatiques sont cultiv&eacute;s avant ils ont &eacute;t&eacute; implant&eacute;s dans le pancr&eacute;as ou sous la capsule r&eacute;nale des souris athymiques. Densit&eacute; vasculaire a &eacute;t&eacute; &eacute;valu&eacute;e chez post-transplantation de 1 mois de coupes histologiques. EYFP servait comme reporter pour le transg&egrave;ne &agrave; identifier les &icirc;lots transplant&eacute;s. Des cellules endoth&eacute;liales des &icirc;lots ont &eacute;t&eacute; visualis&eacute;es par la souillure avec la lectine Bandeiraea simplicifolia (BS-1). Nombre capillaire dans les &icirc;lots intrapancreatically implant&eacute; &eacute;tait seulement l&eacute;g&egrave;rement inf&eacute;rieurs &agrave; ceux compt&eacute;s dans les &icirc;lots endog&egrave;nes, tandis qu&#39;&icirc;lots implant&eacute;s sous la capsule r&eacute;nale avaient une densit&eacute; vasculaire nettement plus faible. Afin de d&eacute;terminer si cette densit&eacute; vasculaire &eacute;lev&eacute; de greffon sur le site intra-pancr&eacute;atique refl&egrave;te l&#39;expansion des cellules endoth&eacute;liales de donateurs reste ou interposition accrue des vaisseaux sanguins de l&#39;h&ocirc;te, &eacute;galement les &icirc;lots des souris de prot&eacute;ine fluorescente (GFP) Tie2-vert (c.-&agrave;-d., des &icirc;lots avec des cellules endoth&eacute;liales fluorescentes) ont &eacute;t&eacute; transplant&eacute;s dans le pancr&eacute;as ou sous la capsule r&eacute;nale des souris athymiques. Ces greffes d&#39;&icirc;lots a r&eacute;v&eacute;l&eacute; que les nouvelles structures vasculaires form&eacute;s dans les greffes d&#39;&icirc;lots contenaient tr&egrave;s peu de cellules positives &agrave; GFP et &eacute;taient donc principalement d&#39;origine destinataire. Les raisons de la croissance beaucoup mieux des vaisseaux sanguins sur le site intra-pancr&eacute;atique m&eacute;rite d&#39;autres &eacute;tudes, car cela peut nous aider &agrave; des strat&eacute;gies pour surmonter la barri&egrave;re pour l&#39;interposition de forme d&#39;accueil navires &eacute;galement en &icirc;lots dans les sites d&#39;implantation h&eacute;t&eacute;rotopique.

R&ocirc;le b&eacute;n&eacute;fique du microenvironnement pancr&eacute;atique permettant l&#39;angiogen&egrave;se dans les &icirc;lots du pancr&eacute;as transplant&eacute;s.

Pankreas Inselchen heterotopically (d.h., in den Nieren, Milz oder Leber) implantiert werden schlecht revascularized folgenden Transplantation. Wir die Hypothese, dass die kleinen Inseln in der Bauchspeicheldr&uuml;se implantiert besser revascularized werden w&uuml;rde. Inselchen aus transgenen M&auml;usen Ausdr&uuml;cken verbessertes gelbes fluoreszierendes Protein (EYFP) in allen K&ouml;rperzellen isoliert wurden kultiviert, bevor sie in der Bauchspeicheldr&uuml;se oder unter die renale Kapsel der athymischen M&auml;usen implantiert wurden. Vaskul&auml;re Dichte wurde im histologischen Abschnitte 1 Monat Posttransplantation ausgewertet. EYFP wurde als Reporter f&uuml;r die Transgene verwendet, um die transplantierten Inselchen zu identifizieren. Inselchen Endothelzellen wurden von F&auml;rbung mit dem Lektin Bandeiraea Simplicifolia (BS-1) visualisiert. Kapillare Zahlen in Intrapancreatically implantiert Inselchen waren nur geringf&uuml;gig unter denen endogenen Inselchen, gez&auml;hlt, w&auml;hrend Inselchen, die unterhalb der Nieren Kapsel implantiert eine deutlich geringere Dichte an vaskul&auml;re hatte. Um festzustellen, ob diese hohe Transplantat vaskul&auml;re Dichte am Standort Intrapancreatic Expansion &Uuml;berrest Spender Endothelzellen oder erh&ouml;hte Einwachsen von Blutgef&auml;&szlig;en vom Host widerspiegeln, wurden Inselchen Tie2-gr&uuml;n fluoreszierendes Protein (GFP) M&auml;use (d. h. Inselchen mit fluoreszierenden Endothelzellen) auch in der Bauchspeicheldr&uuml;se oder unter die renale Kapsel der athymischen M&auml;usen verpflanzt. Diese kleine Insel-Prothesen ergab, dass die neuen vaskul&auml;ren Strukturen gebildet, in die kleine Insel-Grafts sehr wenige GFP-positiven Zellen enthalten und daher haupts&auml;chlich Empf&auml;nger Ursprungs waren. Der Grund f&uuml;r die viel bessere Einwachsen von Blutgef&auml;&szlig;en in der Intrapancreatic-Website verdient weitere Untersuchungen, weil dies uns helfen kann Form Strategien zur &Uuml;berwindung der Barriere f&uuml;r Einwachsen des host Schiffe auch in Inselchen in heterotope Implantation Websites.

Positive Rolle des Pankreas Mikromilieu f&uuml;r Angiogenesis in transplantierten Bauchspeicheldr&uuml;se Inselchen.

Isole pancreatiche impiantati heterotopically (cio&egrave;, nel rene, milza o fegato) diventano scarsamente revascularized trapianto seguente. Abbiamo ipotizzato che isolotti impiantati nel pancreas sarebbero diventato meglio revascularized. Isolotti isolati da topi transgenici che esprimono una maggiore proteina fluorescente gialla (EYFP) in tutte le cellule somatiche sono stati coltivati prima che essi sono stati impiantati nel pancreas o sotto la capsula renale di topo atimico. Densit&agrave; vascolare &egrave; stata valutata in posttransplantation 1 mese sezioni istologiche. EYFP &egrave; stato usato come reporter per il transgene per identificare gli isolotti trapiantati. Cellule endoteliali dell&#39;isolotto sono state visualizzate macchiando con la lectina Bandeiraea simplicifolia (BS-1). Capillari numeri in intrapancreatically impiantato isolette erano solo leggermente inferiori a quelli contati in isolotti endogene, mentre isolotti impiantati sotto la capsula renale avevano una densit&agrave; vascolare nettamente inferiore. Al fine di determinare se questa densit&agrave; vascolare alta innesto presso il sito intrapancreatico riflessa espansione delle cellule endoteliali residuo donatore o maggiore ricrescita dei vasi sanguigni dall&#39;host, anche isolotti da topi di Tie2-green fluorescent protein (GFP) (cio&egrave;, isolotti con cellule endoteliali fluorescenti) sono stati trapiantati nel pancreas o sotto la capsula renale di topo atimico. Questi innesti isolotto ha rivelato che le nuove strutture vascolari formate in innesti isolotto contenevano poche cellule GFP-positive e cos&igrave; erano prevalentemente di origine destinatario. I motivi per la ricrescita molto meglio dei vasi sanguigni nel sito intrapancreatico merita ulteriori studi, perch&eacute; questo pu&ograve; aiutarci a strategie di forma di superare la barriera per la ricrescita di ospitano navi anche in isolotti in siti di impianto eterotopico.

Benefico ruolo del microambiente del pancreas per angiogenesi nelle isolette del pancreas trapiantati.

Heterotopically &#xFF08;&#x3001;&#x814E;&#x81D3;&#x3001;&#x813E;&#x81D3;&#x3084;&#x809D;&#x81D3;&#x306B;&#xFF09; &#x79FB;&#x690D;&#x81B5;&#x5CF6;&#x306F;&#x60AA;&#x3044; revascularized &#x6B21;&#x79FB;&#x690D;&#x306B;&#x306A;&#x308A;&#x307E;&#x3059;&#x3002;&#x81B5;&#x81D3;&#x306B;&#x6CE8;&#x5165;&#x3057;&#x305F;&#x5CF6;&#x306F;&#x3088;&#x308A;&#x826F;&#x3044; revascularized &#x306B;&#x306A;&#x308B;&#x3060;&#x308D;&#x3046;&#x3053;&#x3068;&#x3092;&#x4EEE;&#x5B9A;&#x3057;&#x307E;&#x3057;&#x305F;&#x3002;&#x5F7C;&#x3089;&#x306F;&#x81B5;&#x81D3;&#x306B;&#x307E;&#x305F;&#x306F;&#x7121;&#x80F8;&#x817A;&#x30DE;&#x30A6;&#x30B9;&#x306E;&#x814E;&#x88AB;&#x819C;&#x4E0B;&#x306B;&#x79FB;&#x690D;&#x3055;&#x308C;&#x305F;&#x524D;&#x306B;&#x5F37;&#x5316;&#x3055;&#x308C;&#x305F;&#x9EC4;&#x8272;&#x86CD;&#x5149;&#x86CB;&#x767D;&#x8CEA; (EYFP) &#x3059;&#x3079;&#x3066;&#x306E;&#x4F53;&#x7D30;&#x80DE;&#x306B;&#x8868;&#x73FE;&#x3059;&#x308B;&#x30C8;&#x30E9;&#x30F3;&#x30B9;&#x30B8;&#x30A7;&#x30CB;&#x30C3;&#x30AF; &#x30DE;&#x30A6;&#x30B9;&#x304B;&#x3089;&#x5206;&#x96E2;&#x3057;&#x305F;&#x5CF6;&#x3067;&#x57F9;&#x990A;&#x3057;&#x305F;.&#x8840;&#x7BA1;&#x5BC6;&#x5EA6;&#x6A19;&#x672C; 1 &#x30F6;&#x6708; posttransplantation &#x3067;&#x8A55;&#x4FA1;&#x3057;&#x307E;&#x3057;&#x305F;&#x3002;EYFP&#x3001;transgene &#x306E;&#x8A18;&#x8005;&#x3068;&#x3057;&#x3066;&#x79FB;&#x690D;&#x81B5;&#x5CF6;&#x3092;&#x8B58;&#x5225;&#x3059;&#x308B;&#x305F;&#x3081;&#x306B;&#x4F7F;&#x7528;&#x3055;&#x308C;&#x307E;&#x3057;&#x305F;&#x3002;&#x81B5;&#x5CF6;&#x306E;&#x8840;&#x7BA1;&#x5185;&#x76AE;&#x7D30;&#x80DE;&#x306F;&#x30EC;&#x30AF;&#x30C1;&#x30F3; Bandeiraea simplicifolia &#xFF08;BS-1&#xFF09; &#x3068;&#x306E;&#x6C5A;&#x640D;&#x306B;&#x3088;&#x3063;&#x3066;&#x8996;&#x899A;&#x5316;&#x3055;&#x308C;&#x307E;&#x3057;&#x305F;&#x3002;&#x814E;&#x88AB;&#x819C;&#x4E0B;&#x79FB;&#x690D;&#x81B5;&#x5CF6;&#x8840;&#x7BA1;&#x5BC6;&#x5EA6;&#x306E;&#x8457;&#x3057;&#x304F;&#x4F4E;&#x3044;&#x4E00;&#x65B9;&#x30AD;&#x30E3;&#x30D4;&#x30E9;&#x30EA;&#x30FC;&#x6570;&#x6CE8;&#x5165;&#x5831;&#x544A;&#x5CF6;&#x3067;&#x3057;&#x304B;&#x3053;&#x308C;&#x3089;&#x306E;&#x5185;&#x56E0;&#x6027;&#x306E;&#x5CF6;&#x3092;&#x30AB;&#x30A6;&#x30F3;&#x30C8;&#x3088;&#x308A;&#x3082;&#x5C11;&#x3057;&#x4E0B;&#x3067;&#x3057;&#x305F;&#x3002;&#x81B5;&#x5185;&#x30B5;&#x30A4;&#x30C8;&#x3053;&#x306E;&#x9AD8;&#x30B0;&#x30E9;&#x30D5;&#x30C8;&#x8840;&#x7BA1;&#x5BC6;&#x5EA6;&#x304C;&#x6B8B;&#x30C9;&#x30CA;&#x30FC;&#x8840;&#x7BA1;&#x5185;&#x76AE;&#x7D30;&#x80DE;&#x306E;&#x62E1;&#x5927;&#x3084;&#x3001;&#x30DB;&#x30B9;&#x30C8;&#x304B;&#x3089;&#x306E;&#x8840;&#x7BA1;&#x306E;&#x5897;&#x52A0;&#x6210;&#x9577;&#x53CD;&#x6620;&#x304B;&#x3069;&#x3046;&#x304B;&#x3092;&#x6C7A;&#x5B9A;&#x3059;&#x308B;&#x305F;&#x3081;&#x306B;&#x3001;&#x307E;&#x305F;&#x5CF6; Tie2 &#x7DD1;&#x8272;&#x86CD;&#x5149;&#x30BF;&#x30F3;&#x30D1;&#x30AF;&#x8CEA; (GFP) &#x30DE;&#x30A6;&#x30B9; (&#x3059;&#x306A;&#x308F;&#x3061;&#x3001;&#x86CD;&#x5149;&#x8840;&#x7BA1;&#x5185;&#x76AE;&#x7D30;&#x80DE;&#x3068;&#x306E;&#x5CF6;&#xFF09; &#x304B;&#x3089;&#x81B5;&#x81D3;&#x306B;&#x307E;&#x305F;&#x306F;&#x7121;&#x80F8;&#x817A;&#x30DE;&#x30A6;&#x30B9;&#x306E;&#x814E;&#x88AB;&#x819C;&#x4E0B;&#x306B;&#x79FB;&#x690D;&#x3057;&#x307E;&#x3057;&#x305F;&#x3002;&#x3053;&#x308C;&#x3089;&#x306E;&#x81B5;&#x5CF6;&#x79FB;&#x690D;&#x81B5;&#x5CF6;&#x79FB;&#x690D;&#x65B0;&#x3057;&#x3044;&#x8840;&#x7BA1;&#x69CB;&#x9020;&#x975E;&#x5E38;&#x306B;&#x5C11;&#x6570;&#x306E; GFP &#x967D;&#x6027;&#x7D30;&#x80DE;&#x306B;&#x3053;&#x306E;&#x3088;&#x3046;&#x306B;&#x4E3B;&#x306B;&#x53D7;&#x4FE1;&#x8005;&#x306E;&#x8D77;&#x6E90;&#x306E;&#x3042;&#x3063;&#x305F;&#x3053;&#x3068;&#x3092;&#x660E;&#x3089;&#x304B;&#x306B;&#x3002;&#x81B5;&#x5185;&#x306E;&#x8840;&#x7BA1;&#x306E;&#x591A;&#x304F;&#x306E;&#x3088;&#x308A;&#x826F;&#x3044;&#x6210;&#x9577;&#x306E;&#x7406;&#x7531;&#x306E;&#x30E1;&#x30EA;&#x30C3;&#x30C8;&#x306E;&#x3055;&#x3089;&#x306A;&#x308B;&#x7814;&#x7A76;&#x3001;&#x3053;&#x308C;&#x306F;&#x79C1;&#x305F;&#x3061;&#x3092;&#x52A9;&#x3051;&#x308B;&#x304B;&#x3082;&#x3057;&#x308C;&#x306A;&#x3044;&#x306E;&#x3067;&#x30D5;&#x30A9;&#x30FC;&#x30E0;&#x6226;&#x7565;&#x306E;&#x6210;&#x9577;&#x306E;&#x969C;&#x58C1;&#x3092;&#x514B;&#x670D;&#x3059;&#x308B;&#x8840;&#x7BA1;&#x306B;&#x5CF6;&#x306E;&#x7570;&#x6240;&#x6027;&#x306E;&#x6CE8;&#x5165;&#x306E;&#x30B5;&#x30A4;&#x30C8;&#x3067;&#x30DB;&#x30B9;&#x30C8;&#x3059;&#x308B;&#x3053;&#x3068;&#x3082;&#x3002;

&#x81B5;&#x5FAE;&#x5C0F;&#x74B0;&#x5883;&#x79FB;&#x690D;&#x81B5;&#x5CF6;&#x306B;&#x304A;&#x3051;&#x308B;&#x8840;&#x7BA1;&#x65B0;&#x751F;&#x306E;&#x305F;&#x3081;&#x306E;&#x6709;&#x76CA;&#x306A;&#x5F79;&#x5272;&#x3002;

Heterotopically (&#xC989;, &#xC2E0;&#xC7A5;, &#xBE44;&#xC7A5;, &#xB610;&#xB294; &#xAC04;)&#xC5D0; &#xC774;&#xC2DD; &#xD558;&#xB294; &#xCDCC; &#xC7A5; &#xB3C5;&#xB3C4; &#xC81C;&#xB300;&#xB85C; revascularized &#xB2E4;&#xC74C; &#xC774;&#xC2DD; &#xB420;. &#xB3C5;&#xB3C4;&#xC5D0; &#xCDCC; &#xC7A5; &#xC774;&#xC2DD; &#xB354; &#xB098;&#xC740; revascularized &#xB420; &#xAC83;&#xC744; &#xAC00;&#xC124;&#xC744; &#xC138;&#xC6E0;&#xB2E4;. &#xB3C5;&#xB3C4; &#xD45C;&#xD604; &#xD5A5;&#xC0C1; &#xB41C; &#xB178;&#xB780;&#xC0C9; &#xD615;&#xAD11; &#xB2E8;&#xBC31;&#xC9C8; (EYFP) &#xBAA8;&#xB4E0; &#xCCB4;&#xC138;&#xD3EC;&#xC5D0; &#xC720;&#xC804;&#xC790; &#xBCC0;&#xD615; &#xC0DD;&#xC950;&#xC5D0;&#xC11C; &#xACE0;&#xB9BD; &#xB41C; &#xADF8;&#xB4E4;&#xC740; &#xCDCC; &#xC7A5; &#xB610;&#xB294; athymic &#xC950;&#xC758; &#xC2E0;&#xC7A5; &#xCEA1;&#xC290; &#xC544;&#xB798; &#xC774;&#xC2DD; &#xD588;&#xB2E4; &#xC804;&#xC5D0; &#xACBD;&#xC791; &#xD588;&#xB2E4;. &#xD608;&#xAD00; &#xBC00;&#xB3C4; &#xC870;&#xC9C1;&#xD559; &#xC139;&#xC158; 1 &#xAC1C;&#xC6D4; posttransplantation&#xC5D0; &#xD3C9;&#xAC00; &#xBC1B;&#xC558;&#xB2E4;. EYFP &#xC774;&#xC2DD;&#xB41C; &#xB3C5;&#xB3C4; &#xC2DD;&#xBCC4; &#xD558;&#xB294; transgene &#xAE30;&#xC790;&#xB85C; &#xC0AC;&#xC6A9; &#xB418;&#xC5C8;&#xB2E4;. &#xC12C; &#xB0B4; &#xD53C; &#xC138;&#xD3EC;&#xB294; lectin Bandeiraea simplicifolia (BS-1)&#xC640; &#xC5BC;&#xB8E9;&#xC5D0; &#xC758;&#xD574; &#xC2DC;&#xAC01; &#xD588;&#xB2E4;. &#xBC18;&#xBA74; &#xB3C5;&#xB3C4; &#xC2E0;&#xC7A5; &#xCEA1;&#xC290; &#xC544;&#xB798; &#xC774;&#xC2DD; &#xD588;&#xB2E4; &#xD604;&#xC800; &#xD558; &#xAC8C; &#xB0AE;&#xC740; &#xD608;&#xAD00; &#xBC00;&#xB3C4; intrapancreatically &#xC774;&#xC2DD; &#xB3C5;&#xB3C4;&#xC5D0; &#xBAA8; &#xC138;&#xAD00; &#xBC88;&#xD638; &#xC0DD; &#xB3C5;&#xB3C4;&#xC5D0;&#xC11C; &#xACC4;&#xC0B0; &#xAC83; &#xBCF4;&#xB2E4; &#xC57D;&#xAC04; &#xB0AE;&#xC740; &#xD588;&#xB2E4;. &#xB098;&#xBA38;&#xC9C0; &#xAE30;&#xC99D;&#xC790; &#xB0B4; &#xD53C; &#xC138;&#xD3EC;&#xC758; &#xD655;&#xC7A5; &#xB610;&#xB294; &#xD638;&#xC2A4;&#xD2B8;&#xC5D0;&#xC11C; &#xD608;&#xAD00;&#xC758; &#xC99D;&#xAC00; ingrowth intrapancreatic &#xC0AC;&#xC774;&#xD2B8;&#xC5D0;&#xC11C; &#xB192;&#xC740; &#xC774;&#xC2DD; &#xD608;&#xAD00; &#xBC00;&#xB3C4;&#xC774; &#xBC18;&#xC601; &#xD655;&#xC778;, &#xB610;&#xD55C; Tie2 &#xB179;&#xC0C9; &#xD615;&#xAD11; &#xB2E8;&#xBC31;&#xC9C8; (GFP) &#xB9C8;&#xC6B0;&#xC2A4; (&#xC989;, &#xD615;&#xAD11; &#xB0B4; &#xD53C; &#xC138;&#xD3EC;&#xC640; &#xB3C5;&#xB3C4;)&#xC5D0;&#xC11C; &#xB3C5;&#xB3C4; &#xD588;&#xB2E4; &#xC774;&#xC2DD; &#xCDCC; &#xC7A5; &#xB610;&#xB294; athymic &#xC950;&#xC758; &#xC2E0;&#xC7A5; &#xCEA1;&#xC290; &#xC544;&#xB798;&#xC5D0; &#xC788;&#xC2B5;&#xB2C8;&#xB2E4;. &#xC774;&#xB7EC;&#xD55C; &#xC791;&#xC740; &#xC12C; &#xC774;&#xC2DD; &#xC12C; &#xC774;&#xC2DD;&#xC5D0; &#xD615;&#xC131; &#xD558;&#xB294; &#xC0C8;&#xB85C;&#xC6B4; &#xD608;&#xAD00; &#xAD6C;&#xC870; &#xAC70;&#xC758; GFP-&#xAE0D;&#xC815;&#xC801;&#xC778; &#xC138;&#xD3EC;&#xC5D0; &#xD3EC;&#xD568; &#xB41C; &#xB530;&#xB77C;&#xC11C; &#xC8FC;&#xB85C; &#xBC1B;&#xB294; &#xC0AC;&#xB78C; &#xAE30;&#xC6D0;&#xC758; &#xD588;&#xB2E4; &#xBC1D;&#xD614;&#xB2E4;. &#xD608;&#xAD00; intrapancreatic &#xC0AC;&#xC774;&#xD2B8;&#xC5D0;&#xC11C; &#xD6E8;&#xC52C; &#xB354; &#xB098;&#xC740; ingrowth&#xC5D0; &#xB300; &#xD55C; &#xC774;&#xC720;&#xB294; &#xC7A5;&#xC810;&#xC744; &#xB354; &#xC5F0;&#xAD6C;, heterotopic &#xC774;&#xC2DD; &#xC0AC;&#xC774;&#xD2B8;&#xC5D0; &#xB3C5;&#xB3C4;&#xB85C; ingrowth&#xC5D0; &#xB300; &#xD55C; &#xC7A5;&#xBCBD;&#xC744; &#xADF9;&#xBCF5; &#xD558;&#xB294; &#xD615;&#xD0DC;&#xB85C; &#xC804;&#xB7B5; &#xC120;&#xBC15;&#xC744; &#xB610;&#xD55C; &#xD638;&#xC2A4;&#xD2B8; &#xC6B0;&#xB9AC;&#xC5D0; &#xAC8C; &#xB3C4;&#xC6C0;&#xC774; &#xB420; &#xC218; &#xC788;&#xAE30; &#xB54C;&#xBB38;&#xC5D0;.

&#xC2E0;&#xC0DD; &#xC774;&#xC2DD;&#xB41C; &#xCDCC; &#xC7A5; &#xB3C5;&#xB3C4;&#xC5D0; &#xB300; &#xD55C; &#xCDCC; &#xC7A5; microenvironment&#xC758; &#xC720;&#xC775;&#xD55C; &#xC5ED;&#xD560;.

Islotes pancre&aacute;ticos implantados heterotopically (es decir, en el ri&ntilde;&oacute;n, bazo o h&iacute;gado) se convierten en mal revascularized trasplante siguiente. Presumimos que islotes en el p&aacute;ncreas convertirse en mejor revascularized. Islotes aislados de ratones transg&eacute;nicos que expresan la prote&iacute;na fluorescente amarilla mejorada (EYFP) en todas las c&eacute;lulas som&aacute;ticas fueron cultivadas antes de que se implantaron en el p&aacute;ncreas o debajo de la c&aacute;psula renal de ratones athymic. Densidad vascular se evalu&oacute; en posttransplantation de 1 mes de las secciones histol&oacute;gicas. EYFP fue utilizado como reportero para el transg&eacute;n a identificar los islotes trasplantados. Las c&eacute;lulas endoteliales del islote fueron visualizadas mediante tinci&oacute;n con la lectina Bandeiraea simplicifolia (BS-1). N&uacute;meros capilares en islotes de intrapancreatically implantado s&oacute;lo fueron ligeramente inferiores a los contados en islotes end&oacute;genos, mientras que islotes implantados debajo de la c&aacute;psula renal ten&iacute;an una densidad vascular notablemente inferior. Con el fin de determinar si esta densidad vascular del injerto alta en el sitio de intrapancreatic refleja la expansi&oacute;n de las c&eacute;lulas endoteliales de la donante remanente o mayor crecimiento de los vasos sangu&iacute;neos del hu&eacute;sped, tambi&eacute;n islotes de ratones de prote&iacute;na fluorescente (GFP) Tie2-verde (es decir, islotes con c&eacute;lulas endoteliales fluorescentes) fueron trasplantados en el p&aacute;ncreas o debajo de la c&aacute;psula renal de ratones athymic. Estos injertos islote revelaron que las nuevas estructuras vasculares formadas en los injertos de islotes contienen muy pocas c&eacute;lulas GFP-positivas y as&iacute; eran principalmente de origen destino. Los motivos para el mucho mejor crecimiento de los vasos sangu&iacute;neos en el sitio de intrapancreatic merece estudios adicionales, porque esto puede ayudarnos estrategias de forma para superar la barrera para el crecimiento de acoger buques tambi&eacute;n en islotes en sitios de implantaci&oacute;n heterot&oacute;pica.

Papel beneficioso del microambiente pancre&aacute;tico de angiog&eacute;nesis en islotes pancre&aacute;ticos transplantados.

&#x75C5;&#x7406;&#x6863;&#x6848;&#x6E2F;&#x6E7E;&#x5927;&#x91CF;&#x798F;&#x5C14;&#x9A6C;&#x6797;&#x56FA;&#x5B9A;&#xFF0C;&#x77F3;&#x8721;&#x5305;&#x57CB;&#x7EC4;&#x7EC7;&#x6837;&#x672C;&#xFF0C;&#x4F7F;&#x7528;&#x4E3B;&#x8981;&#x662F;&#x5728;&#x4E34;&#x5E8A;&#x8BCA;&#x65AD;&#xFF0C;&#x4F46;&#x4E5F;&#x4E3A;&#x7814;&#x7A76;&#x76EE;&#x7684;&#x3002;&#x70ED;&#x8BF1;&#x5BFC;&#x6297;&#x539F;&#x68C0;&#x7D22;&#x7B80;&#x4ECB;&#x5DF2;&#x542F;&#x7528;&#x7EC4;&#x7EC7;&#x6837;&#x672C;&#x7528;&#x4E8E;&#x5E7F;&#x6CDB;&#x7684;&#x514D;&#x75AB;&#x7EC4;&#x7EC7;&#x5316;&#x5B66;&#x5206;&#x6790;&#xFF0C;&#x5C3D;&#x7BA1;&#x6297;&#x539F;&#x68C0;&#x7D22;&#x53EF;&#x80FD;&#x65E0;&#x6CD5;&#x6062;&#x590D;&#x6240;&#x6709;&#x7684;&#x6297;&#x539F;&#x8868;&#x4F4D;&#xFF0C;&#x7531;&#x4E8E;&#x798F;&#x5C14;&#x9A6C;&#x6797;&#x8BF1;&#x53D1;&#x7684;&#x672C;&#x673A;&#x86CB;&#x767D;&#x8D28;&#x7ED3;&#x6784;&#x7684;&#x53D8;&#x5316;&#x3002;&#x8FD9;&#x9879;&#x7814;&#x7A76;&#x7684;&#x76EE;&#x7684;&#x662F;&#x8C03;&#x67E5;&#x5982;&#x4F55;&#x4E0D;&#x540C;&#x56FA;&#x5B9A;&#x5242;&#x76F8;&#x6BD4;&#x798F;&#x5C14;&#x9A6C;&#x6797;&#x7684;&#x514D;&#x75AB;&#x68C0;&#x6D4B;&#x65B9;&#x6CD5;&#x5728;&#x7EC4;&#x7EC7;&#x3001; &#x7EC6;&#x80DE;&#x7684;&#x7B79;&#x5907;&#x5DE5;&#x4F5C;&#x548C;&#x86CB;&#x767D;&#x88C2;&#x89E3;&#xFF0C;&#x5F71;&#x54CD;&#x86CB;&#x767D;&#x8D28;&#x8BC6;&#x522B;&#x3002;&#x4E03;&#x5341;&#x4E8C;&#x4F4D;&#x4EB2;&#x548C;&#x7EAF;&#x5316;&#x591A;&#x514B;&#x9686;&#x6297;&#x4F53;&#x88AB;&#x7528;&#x6765;&#x8BC4;&#x4F30;&#x4E03;&#x4E2A;&#x4E0D;&#x540C;&#x56FA;&#x5B9A;&#x5242;&#x3002;&#x57FA;&#x4E8E;&#x919B;&#x56FA;&#x8272;&#x5242; Glyo &#x4E14;&#x5907;&#x53D7;&#x622A;&#x7A3F;&#x538B;&#x529B;&#x88AB;&#x8BC1;&#x660E;&#x662F;&#x4F18;&#x79C0;&#x7684;&#x514D;&#x75AB;&#x7EC4;&#x7EC7;&#x5316;&#x5B66; &#xFF08;&#x80A1;&#x4E1C;&#xFF09;&#xFF0C;&#x7C7B;&#x4F3C;&#x4E8E;&#x7532;&#x919B;&#x68C0;&#x6D4B;&#x5230;&#x7EC4;&#x7EC7;&#x4E2D;&#x86CB;&#x767D;&#x7684;&#x4FDD;&#x62A4;&#x3002;&#x57FA;&#x4E8E;&#x975E;&#x919B;&#x56FA;&#x8272;&#x5242;&#xFF0C;&#x65B0;&#x4FEE;&#x590D;&#x662F;&#x4F18;&#x8D8A;&#x7684;&#x7EC6;&#x80DE;&#xFF0C;&#x5728;&#x5F62;&#x6001;&#x3001; &#x56FA;&#x5B9A;&#xFF0C;&#x4ECE;&#x800C;&#x4E5F;&#x5BF9;&#x80A1;&#x4E1C;&#x6709;&#x5229;&#x3002;&#x6709;&#x4EBA;&#x4ECE;&#x4E0D;&#x540C;&#x56FA;&#x5B9A;&#x7684;&#x7EC4;&#x7EC7;&#x4E2D;&#x63D0;&#x53D6;&#x7684;&#x86CB;&#x767D;&#x91CF;&#x95F4;&#x7684;&#x5DE8;&#x5927;&#x5DEE;&#x5F02;&#xFF0C;&#x5E76;&#x5E0C;&#x671B;&#x56FA;&#x8272;&#x5242;&#x63D0;&#x4F9B;&#x6574;&#x4F53;&#x6700;&#x9AD8;&#x4EA7;&#x91CF;&#x7684;&#x86CB;&#x767D;&#x8D28;&#x3002;&#x6700;&#x540E;&#xFF0C;&#x5F62;&#x6001;&#x51B3;&#x8BAE;&#x548C;&#x514D;&#x75AB;&#x53CD;&#x5E94;&#x6027;&#x9AD8;&#x4E8E;&#x57FA;&#x4E8E;&#x919B;&#x7684;&#x56FA;&#x5B9A;&#x5242;&#xFF0C;&#x7528;&#x56FA;&#x5B9A;&#x7684;&#x7EC4;&#x7EC7;&#x4E2D;&#x800C;&#x975E;&#x919B;&#x57FA;&#x4E8E;&#x56FA;&#x5B9A;&#x5242;&#x7684;&#x4F7F;&#x7528;&#x53EF;&#x4EE5;&#x83B7;&#x5F97;&#x9AD8;&#x86CB;&#x767D;&#x8D28;&#x4EA7;&#x91CF;&#x7684;&#x5370;&#x8FF9;&#x5206;&#x6790;&#x6709;&#x5229;&#x3002;&#x8FD9;&#x4EFD;&#x624B;&#x7A3F;&#x5305;&#x542B;&#x5728; http://www.jhc.org &#x5728;&#x7EBF;&#x8865;&#x5145;&#x6750;&#x6599;&#x3002;&#x8BF7;&#x8BBF;&#x95EE;&#x672C;&#x6587;&#x5728;&#x7EBF;&#x67E5;&#x770B;&#x8FD9;&#x4E9B;&#x6750;&#x6599;&#x3002;

&#x7EC4;&#x7EC7;&#x5F62;&#x6001;&#x548C;&#x57FA;&#x4E8E;&#x6297;&#x4F53;&#x7684;&#x86CB;&#x767D;&#x8D28;&#x8C31;&#x5728;&#x7EC4;&#x7EC7;&#x548C;&#x7EC6;&#x80DE;&#x4E2D;&#x7684;&#x56FA;&#x5B9A;&#x5242;&#x7684;&#x5F71;&#x54CD;&#x3002;

Pathology archives harbor large amounts of formalin-fixed, paraffin-embedded tissue samples, used mainly in clinical diagnostics but also for research purposes. Introduction of heat-induced antigen retrieval has enabled the use of tissue samples for extensive immunohistochemical analysis, despite the fact that antigen retrieval may not recover all epitopes, owing to alterations of the native protein structure induced by formalin. The aim of this study was to investigate how different fixatives influence protein recognition by immunodetection methods in tissues, cell preparations, and protein lysates, as compared with formalin. Seventy-two affinity-purified polyclonal antibodies were used to evaluate seven different fixatives. The aldehyde-based fixative Glyo-fixx proved to be excellent for preservation of proteins in tissue detected by immunohistochemistry (IHC), similar to formalin. A non-aldehyde-based fixative, NEO-FIX was superior for fixation of cultured cells, in regard to morphology, and thereby also advantageous for IHC. Large variability in the amount of protein extracted from the differently fixed tissues was observed, and the HOPE fixative provided the overall highest yield of protein. In conclusion, morphological resolution and immunoreactivity were superior in tissues fixed with aldehyde-based fixatives, whereas the use of non-aldehyde-based fixatives can be advantageous in obtaining high protein yield for Western blot analysis. This manuscript contains online supplemental material at http://www.jhc.org. Please visit this article online to view these materials.

The impact of tissue fixatives on morphology and antibody-based protein profiling in tissues and cells.

Montants des archives pathologie grand port de formol, des &#xE9;chantillons de tissus inclus en paraffine, utilis&#xE9;s principalement dans le diagnostic clinique, mais aussi &#xE0; des fins de recherche. Introduction de r&#xE9;cup&#xE9;ration d&#x26;#39;antig&#xE8;ne induite par la chaleur a permis l&#x26;#39;utilisation d&#x26;#39;&#xE9;chantillons de tissus pour l&#x26;#39;analyse immunohistochimique extensive, en d&#xE9;pit du fait que la r&#xE9;cup&#xE9;ration d&#x26;#39;antig&#xE8;ne peut ne pas r&#xE9;cup&#xE9;rer tous les &#xE9;pitopes, en raison de modifications de la structure de la prot&#xE9;ine native induite par la formaline. Le but de cette &#xE9;tude &#xE9;tait d&#x26;#39;examiner comment les diff&#xE9;rents fixateurs influencer la reconnaissance des prot&#xE9;ines par des m&#xE9;thodes d&#x26;#39;immunod&#xE9;tection dans les tissus, pr&#xE9;parations de cellules, et les lysats de prot&#xE9;ines, par rapport &#xE0; la formaline. Soixante-deux purifi&#xE9; par affinit&#xE9; des anticorps polyclonaux ont &#xE9;t&#xE9; utilis&#xE9;es pour &#xE9;valuer les sept fixateurs diff&#xE9;rents. Le fixateur &#xE0; base d&#x26;#39;ald&#xE9;hyde GLYO-fixx s&#x26;#39;est av&#xE9;r&#xE9;e excellente pour la pr&#xE9;servation de prot&#xE9;ines dans les tissus d&#xE9;tect&#xE9;es par immunohistochimie (IHC), semblables &#xE0; la formaline. Un fixateur non &#xE0; base d&#x26;#39;ald&#xE9;hyde, NEO-FIX &#xE9;tait sup&#xE9;rieure pour la fixation des cellules en culture, en ce qui concerne la morphologie, et de ce fait &#xE9;galement avantageux pour l&#x26;#39;IHC. Une grande variabilit&#xE9; dans la quantit&#xE9; de prot&#xE9;ines extraites des tissus diff&#xE9;remment fixes a &#xE9;t&#xE9; observ&#xE9;e, et le fixateur ESPOIR &#xE0; condition que le rendement global le plus &#xE9;lev&#xE9; de prot&#xE9;ines. En conclusion, la r&#xE9;solution morphologique et immunor&#xE9;activit&#xE9; &#xE9;taient sup&#xE9;rieurs dans les tissus fix&#xE9;s avec les fixateurs &#xE0; base d&#x26;#39;ald&#xE9;hyde, alors que l&#x26;#39;utilisation de la non-ald&#xE9;hyde &#xE0; base de fixateurs peut &#xEA;tre avantageux d&#x26;#39;obtenir le rendement en prot&#xE9;ines &#xE9;lev&#xE9;e pour analyse par Western blot. Ce manuscrit contient en ligne du mat&#xE9;riel suppl&#xE9;mentaire &#xE0; http://www.jhc.org. S&#x26;#39;il vous pla&#xEE;t visitez cet article en ligne pour voir ces mat&#xE9;riaux.

L&#x26;#39;impact des fixateurs de tissus sur la morphologie et le profilage de prot&#xE9;ines &#xE0; base d&#x26;#39;anticorps dans les tissus et les cellules

Archive der Pathologie Hafen gro&szlig;e Mengen von Formalin-&ouml;rtlich festgelegten, Paraffin-eingebetteten Gewebeproben, vor allem in der klinischen Diagnostik, sondern auch zu Forschungszwecken genutzt. Einf&uuml;hrung von Hitze-induzierte Antigen-Wiederherstellung erm&ouml;glichte die Verwendung von Gewebeproben f&uuml;r umfangreiche Immunohistochemical Analyse, trotz der Tatsache, dass alle Epitope, aufgrund von Ver&auml;nderungen der Struktur des nativen Protein induziert durch Formalin Antigen-Wiederherstellung nicht wiederhergestellt werden kann. Ziel dieser Studie war es zu untersuchen, wie verschiedene Fixiermittel Protein Anerkennung von Immunodetection Methoden in Gewebe, Zelle Vorbereitungen und Protein Lysates, beeinflussen, im Vergleich mit Formalin. Zweiundsiebzig Affinit&auml;t gereinigt polyclonal Antik&ouml;rper wurden sieben verschiedene Fixiermittel Auswertung verwendet. Die Aldehyd-basierte Fixiermittel erwiesen Glyo-Fixx hervorragend f&uuml;r Erhaltung der Proteine im Gewebe durch Immunhistochemie (IHC), &auml;hnlich wie Formalin erkannt. Ein Fixiermittel nicht-Aldehyd-basierten war NEO-FIX f&uuml;r die Fixation von kultivierten Zellen, im Hinblick auf Morphologie, Superior- und damit auch vorteilhaft f&uuml;r IHC. Gro&szlig;e Variabilit&auml;t in der H&ouml;he von Protein aus unterschiedlich festen Gewebe extrahiert wurde beobachtet, und die Hoffnung Fixiermittel bereitgestellt den insgesamt h&ouml;chsten Ertrag des Proteins. Abschlie&szlig;end waren morphologische Aufl&ouml;sung und Immunoreactivity &uuml;berlegen in Geweben mit Aldehyd-basierte Fixiermittel fixiert, w&auml;hrend die Verwendung von nicht-Aldehyd-basierten Fixiermittel bei der Beschaffung von proteinreichen Ausbeute f&uuml;r Western-Blot-Analyse vorteilhaft sein kann. Die Handschrift enth&auml;lt erg&auml;nzender Onlinematerialien auf http://www.jhc.org. Besuchen Sie diesen Artikel online, um diese Materialien zu sehen.

Die Auswirkungen der Gewebe Fixiermittel auf Morphologie und Antik&ouml;rper-basierte Protein Profilerstellung in Geweben und Zellen.

Patologia archivi porto grandi quantit&agrave; di campioni di tessuto formalina, inclusi in paraffina, utilizzati soprattutto in diagnostica clinica, ma anche per scopi di ricerca. Introduzione di ricupero dell&#39;antigene indotta dal calore ha permesso l&#39;uso di campioni di tessuto per l&#39;analisi di immunohistochemical ampia, nonostante il fatto che ricupero dell&#39;antigene non pu&ograve; recuperare tutti gli epitopi, a causa di alterazioni della struttura della proteina nativa indotta dalla formalina. Lo scopo di questo studio era di indagare come i diversi fissativi influenza riconoscimento proteina dai metodi immunodetection in tessuti, preparazioni di cellule e proteine lisati, poich&eacute; confrontato con formalina. Anticorpi policlonali purificati affinit&agrave; di settanta-due sono stati utilizzati per valutare sette diversi fissativi. Il fissativo a base di aldeide Glyo-fixx ha dimostrato di essere eccellente per la conservazione delle proteine nel tessuto rilevato da immunohistochemistry (IHC), simili a formalina. Un fissativo non a base di aldeide, NEO-FIX &egrave; stato superiore per il fissaggio di cellule in coltura, per quanto riguarda la morfologia e quindi anche vantaggioso per IHC. Grande variabilit&agrave; nella quantit&agrave; di proteine estratte dai tessuti diversamente fissi &egrave; stata osservata, e il fissativo speranza fornito il rendimento complessivo pi&ugrave; elevato di proteine. In conclusione, immunoreattivit&agrave; e morfologiche risoluzione erano superiori nei tessuti fissati con fissativi a base di aldeide, considerando che l&#39;uso di fissativi non a base di aldeide pu&ograve; essere vantaggioso nell&#39;ottenere la resa ad alta percentuale proteica per analisi Western blot. Questo manoscritto contiene materiale supplementare online presso http://www.jhc.org. Si prega di visitare questo articolo on-line per visualizzare questi materiali.

L&#39;impatto di fissativi di tessuto sulla morfologia e basata sull&#39;anticorpo proteina profilatura in tessuti e cellule.

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&#xD615;&#xD0DC;&#xD559; &#xBC0F; &#xC870;&#xC9C1;&#xACFC; &#xC138;&#xD3EC;&#xC5D0;&#xC11C; &#xD56D; &#xCCB4; &#xAE30;&#xBC18; &#xB2E8;&#xBC31;&#xC9C8; &#xD504;&#xB85C; &#xD30C;&#xC77C;&#xB9C1;&#xC5D0; &#xC870;&#xC9C1; fixatives&#xC758; &#xC601;&#xD5A5;.

Patolog&#xED;a de los archivos portuarios grandes cantidades de formol-fijos, muestras de tejidos embebidos en parafina, utilizados principalmente en el diagn&#xF3;stico cl&#xED;nico, sino tambi&#xE9;n con fines de investigaci&#xF3;n. Introducci&#xF3;n de recuperaci&#xF3;n de ant&#xED;genos inducida por calor ha permitido el uso de muestras de tejido para an&#xE1;lisis inmunohistoqu&#xED;mico extensa, a pesar del hecho de que la recuperaci&#xF3;n de ant&#xED;geno no puede recuperar todos los ep&#xED;topos, debido a alteraciones de la estructura de la prote&#xED;na nativa inducida por la formalina. El objetivo de este estudio fue investigar c&#xF3;mo influyen diferentes fijadores reconocimiento de prote&#xED;nas por m&#xE9;todos de inmunodetecci&#xF3;n en los tejidos, preparaciones de c&#xE9;lulas, lisados &#x200B;&#x200B;de prote&#xED;nas y, en comparaci&#xF3;n con formalina. Setenta y dos purificados por afinidad anticuerpos policlonales se utilizaron para evaluar siete fijadores diferentes. El aldeh&#xED;do basado en el fijador GLYO-Fixx demostrado ser excelente para la preservaci&#xF3;n de las prote&#xED;nas en el tejido detectados mediante t&#xE9;cnicas de inmunohistoqu&#xED;mica (IHC), similar a la de formol. Un fijador no aldeh&#xED;dos basado en NEO-FIX fue superior para la fijaci&#xF3;n de las c&#xE9;lulas cultivadas, en lo que respecta a la morfolog&#xED;a, y por lo tanto tambi&#xE9;n una ventaja para IHC. Gran variabilidad en la cantidad de prote&#xED;na extra&#xED;da de los tejidos de manera diferente fijos se observ&#xF3;, y el fijador ESPERANZA proporcionan el mayor rendimiento global de la prote&#xED;na. En conclusi&#xF3;n, la resoluci&#xF3;n morfol&#xF3;gica y inmunoreactividad fueron superiores en los tejidos fijados con fijadores basados &#x200B;&#x200B;aldeh&#xED;do-, mientras que el uso de no-basados &#x200B;&#x200B;aldeh&#xED;do-fijadores puede ser ventajoso en la obtenci&#xF3;n de rendimiento de prote&#xED;na de alta para el an&#xE1;lisis Western blot. Este manuscrito contiene material en l&#xED;nea suplementario a http://www.jhc.org. Por favor, visite este art&#xED;culo en l&#xED;nea para ver estos materiales.

El impacto de los fijadores de tejidos en la morfolog&#xED;a y basado en anticuerpos perfiles de prote&#xED;nas en tejidos y c&#xE9;lulas

&#x5B9A;&#x4E49;&#x7684;&#x7EC4;&#x7EC7;&#x548C;&#x5668;&#x5B98;&#x86CB;&#x767D;&#x8D28;&#x8C31;&#x662F;&#x5173;&#x952E;&#x4E86;&#x89E3;&#x5404;&#x79CD;&#x7C7B;&#x578B;&#x7684;&#x7EC6;&#x80DE;&#x5728;&#x4EBA;&#x4F53;&#x5185;&#x7684;&#x72EC;&#x7279;&#x7279;&#x5F81;&#x3002;&#x5728;&#x8FD9;&#x9879;&#x7814;&#x7A76;&#xFF0C;&#x6211;&#x4EEC;&#x62A5;&#x544A; 4842 48 &#x4EBA;&#x4F53;&#x7EC4;&#x7EC7;&#x548C; 45 &#x4EBA;&#x7C7B;&#x7EC6;&#x80DE;&#x4E2D;&#x7684;&#x86CB;&#x767D;&#x8D28;&#x8C31;&#x89E3;&#x5256;&#x5B66;&#x4E0A;&#x5168;&#x9762;&#x5206;&#x6790;&#x3002;&#x8D85;&#x8FC7; 200 &#x4E07;&#x624B;&#x52A8;&#x9644;&#x52A0;&#x8BF4;&#x660E;&#x7684;&#x8BE6;&#x7EC6;&#x7684;&#x5206;&#x6790;&#xFF0C;&#x9AD8;&#x5206;&#x8FA8;&#x7387;&#x3001; &#x57FA;&#x4E8E;&#x514D;&#x75AB;&#x7EC4;&#x5316;&#x7684;&#x56FE;&#x50CF;&#x8868;&#x660E;&#xFF0C;&#x9AD8;&#x5206;&#x6570; (&gt; 65%) &#x7684;&#x5927;&#x591A;&#x6570;&#x7EC6;&#x80DE;&#x548C;&#x7EC4;&#x7EC7;&#xFF0C;&#x4E0E;&#x5F88;&#x5C11;&#x7684;&#x86CB;&#x767D;&#x8D28;&#x8868;&#x8FBE;&#x86CB;&#x767D; (&lt; 2%&#xFF09; &#x5728;&#x4EFB;&#x4F55;&#x5355;&#x4E2A;&#x5355;&#x5143;&#x683C;&#x7C7B;&#x578B;&#x4E2D;&#x68C0;&#x6D4B;&#x5230;&#x3002;&#x540C;&#x6837;&#xFF0C;&#x5728;&#x4E09;&#x79CD;&#x4EBA;&#x7C7B;&#x7EC6;&#x80DE;&#x4E2D;&#x7684;&#x5171;&#x805A;&#x7126;&#x663E;&#x5FAE;&#x955C;&#x68C0;&#x6D4B;&#x5230;&#x8D85;&#x8FC7; 70%&#x7684;&#x5206;&#x6790;&#x86CB;&#x767D;&#x8D28;&#x7684;&#x8868;&#x8FBE;&#x3002;&#x5C3D;&#x7BA1;&#x6B64;&#x65E0;&#x5904;&#x4E0D;&#x5728;&#x7684;&#x8868;&#x8FBE;&#x5F0F;&#x4E2D;&#xFF0C;&#x5206;&#x5C42;&#x805A;&#x7C7B;&#x5206;&#x6790;&#xFF0C;&#x57FA;&#x4E8E;&#x5168;&#x7403;&#x86CB;&#x767D;&#x8868;&#x8FBE;&#x6A21;&#x5F0F;&#xFF0C;&#x663E;&#x793A;&#x5206;&#x6790;&#x7684;&#x5355;&#x5143;&#x683C;&#x53EF;&#x4EE5;&#x662F;&#x4ECD;&#x7136;&#x5206;&#x6210;&#x7EC4;&#x6839;&#x636E;&#x5F53;&#x524D;&#x7EC4;&#x7EC7;&#x5B66;&#x548C;&#x7EC6;&#x80DE;&#x5206;&#x5316;&#x7684;&#x6982;&#x5FF5;&#x3002;&#x8FD9;&#x9879;&#x7814;&#x7A76;&#x8868;&#x660E;&#x7EC4;&#x7EC7;&#x7279;&#x5F02;&#x6027;&#x901A;&#x8FC7;&#x7CBE;&#x786E;&#x8C03;&#x8282;&#x86CB;&#x767D;&#x6C34;&#x5E73;&#x5728;&#x7A7A;&#x95F4;&#x548C;&#x65F6;&#x95F4;&#xFF0C;&#x5E76;&#x5728;&#x6B63;&#x6587;&#x4E2D;&#x7684;&#x4E0D;&#x540C;&#x7EC4;&#x7EC7;&#x901A;&#x8FC7;&#x63A7;&#x5236;&#x4E0D;&#x8868;&#x793A;&#x54EA;&#x4E9B;&#x86CB;&#x767D;&#x8D28;&#x4F46;&#x4EA7;&#x751F;&#x591A;&#x5C11;&#x6BCF;&#x4E2A;&#x83B7;&#x5F97;&#x5176;&#x72EC;&#x7279;&#x7684;&#x7279;&#x70B9;&#x3002;

&#x5728;&#x4EBA;&#x4F53;&#x7EC6;&#x80DE;&#x3001; &#x7EC4;&#x7EC7;&#x548C;&#x5668;&#x5B98;&#x4E2D;&#x7684;&#x86CB;&#x767D;&#x8868;&#x8FBE;&#x7684;&#x5168;&#x7403;&#x89C6;&#x91CE;&#x3002;

Defining the protein profiles of tissues and organs is critical to understanding the unique characteristics of the various cell types in the human body. In this study, we report on an anatomically comprehensive analysis of 4842 protein profiles in 48 human tissues and 45 human cell lines. A detailed analysis of over 2 million manually annotated, high-resolution, immunohistochemistry-based images showed a high fraction (>65%) of expressed proteins in most cells and tissues, with very few proteins (<2%) detected in any single cell type. Similarly, confocal microscopy in three human cell lines detected expression of more than 70% of the analyzed proteins. Despite this ubiquitous expression, hierarchical clustering analysis, based on global protein expression patterns, shows that the analyzed cells can be still subdivided into groups according to the current concepts of histology and cellular differentiation. This study suggests that tissue specificity is achieved by precise regulation of protein levels in space and time, and that different tissues in the body acquire their unique characteristics by controlling not which proteins are expressed but how much of each is produced.

A global view of protein expression in human cells, tissues, and organs.

D&#xE9;finir les profils prot&#xE9;iques de tissus et d&#x26;#39;organes est essentielle pour comprendre les caract&#xE9;ristiques uniques des divers types de cellules dans le corps humain. Dans cette &#xE9;tude, nous pr&#xE9;sentons une analyse anatomique compl&#xE8;te de 4842 profils prot&#xE9;iques dans 48 tissus humains et 45 lign&#xE9;es cellulaires humaines. Une analyse d&#xE9;taill&#xE9;e de plus de 2 millions manuellement annot&#xE9;es, haute r&#xE9;solution, l&#x26;#39;immunohistochimie &#xE0; base d&#x26;#39;images ont montr&#xE9; une fraction &#xE9;lev&#xE9;e (&#x26;gt; 65%) des prot&#xE9;ines exprim&#xE9;es dans la plupart des cellules et des tissus, avec tr&#xE8;s peu de prot&#xE9;ines (&#x26;lt;2%) d&#xE9;tect&#xE9;s dans une seule cellule Type. De m&#xEA;me, la microscopie confocale &#xE0; trois lignes de cellules humaines d&#xE9;tect&#xE9;e expression de plus de 70% des prot&#xE9;ines analys&#xE9;es. Malgr&#xE9; cette expression, l&#x26;#39;analyse de classification hi&#xE9;rarchique omnipr&#xE9;sente, bas&#xE9;e sur les mod&#xE8;les globaux de l&#x26;#39;expression de prot&#xE9;ines, montre que les cellules peuvent &#xEA;tre analys&#xE9;es encore subdivis&#xE9;es en groupes selon les concepts actuels de l&#x26;#39;histologie et la diff&#xE9;renciation cellulaire. Cette &#xE9;tude sugg&#xE8;re que la sp&#xE9;cificit&#xE9; tissulaire est r&#xE9;alis&#xE9;e par une r&#xE9;gulation pr&#xE9;cise des niveaux de prot&#xE9;ines dans l&#x26;#39;espace et le temps, et que les diff&#xE9;rents tissus de l&#x26;#39;organisme d&#x26;#39;acqu&#xE9;rir leurs caract&#xE9;ristiques uniques en contr&#xF4;lant pas les prot&#xE9;ines qui sont exprim&#xE9;es, mais la quantit&#xE9; de chaque produit est.

Une vision globale de l&#x26;#39;expression des prot&#xE9;ines dans les cellules humaines, les tissus et organes

Definieren die Protein-Profile von Geweben und Organen ist entscheidend f&uuml;r das Verst&auml;ndnis der einzigartigen Merkmale der verschiedenen Zelle im menschlichen K&ouml;rper. In dieser Studie berichten wir &uuml;ber eine anatomisch umfassende Analyse der 4842 Protein-Profile in 48 menschlicher Gewebe und 45 menschliche Zelllinien. Eine detaillierte Analyse von mehr als 2 Millionen manuell mit Anmerkungen, hochaufl&ouml;sende, Immunohistochemistry-basierte Bilder zeigten einen hohen Bruchteil (&gt; 65 %) der exprimierten Proteinen in den meisten Zellen und Gewebe, mit sehr wenige Proteine (&lt; 2 %) in jeder einzelnen Zelle Art erkannt. In &auml;hnlicher Weise erkannt confocal Mikroskopie in drei menschliche Zelllinien Ausdruck von mehr als 70 % der untersuchten Proteine. Trotz dieser allgegenw&auml;rtige Ausdruck zeigt hierarchische Cluster-Analyse, basierend auf globalen Protein Ausdrucksmuster, dass die untersuchten Zellen noch unterteilt in Gruppen entsprechend der aktuellen Konzepte der Histologie und zellul&auml;re Differenzierung lassen. Diese Studie legt nahe, dass Gewebe Spezifit&auml;t durch pr&auml;zise Regulierung der Protein-Ebene in Raum und Zeit erzielt wird und verschiedene Gewebe des K&ouml;rpers erwerben ihre einzigartigen Eigenschaften durch die Kontrolle, welche Proteine nicht ausgedr&uuml;ckt werden, aber wieviel von jedem produziert wird.

Eine globale Sicht der Proteinexpression in humanen Zellen, Geweben und Organen.

Definire i profili di proteina di organi e tessuti &egrave; fondamentale per comprendere le caratteristiche uniche dei vari tipi di cellule nel corpo umano. In questo studio, riportiamo su un&#39;analisi globale anatomicamente 4842 profili di proteine nei tessuti umani 48 e 45 linee di cellule umane. Una dettagliata analisi di oltre 2 milioni manualmente con annotata, immagini ad alta risoluzione, basato su immunoistochimica ha mostrato una frazione elevata (&amp;gt; 65%) delle proteine espresse nella maggior parte delle cellule e dei tessuti, con poche proteine (&lt; 2%) rilevato in qualsiasi tipo di cellula. Analogamente, microscopia confocale in tre linee di cellule umane rilevato espressione di oltre il 70% delle proteine analizzate. Nonostante questa espressione onnipresente, analisi clustering gerarchico, basato su modelli di espressione della proteina globale, mostra che le cellule analizzate possono essere ancora suddivise in gruppi secondo i concetti attuali di istologia e di differenziazione cellulare. Questo studio suggerisce che specificit&agrave; tissutale &egrave; ottenuta mediante una regolazione precisa dei livelli di proteina nello spazio e nel tempo, e che diversi tessuti del corpo acquisiscano loro caratteristiche uniche controllando non sono espressi quali proteine, ma quanto di ogni prodotto.

Una visione globale dell&#39;espressione della proteina in cellule, tessuti e organi.

&#x7D44;&#x7E54;&#x3084;&#x5668;&#x5B98;&#x306E;&#x30BF;&#x30F3;&#x30D1;&#x30AF;&#x8CEA;&#x30D7;&#x30ED;&#x30D5;&#x30A1;&#x30A4;&#x30EB;&#x3092;&#x5B9A;&#x7FA9;&#x3059;&#x308B;&#x3068;&#x3001;&#x4EBA;&#x4F53;&#x306E;&#x69D8;&#x3005;&#x306A;&#x7D30;&#x80DE;&#x578B;&#x306E;&#x30E6;&#x30CB;&#x30FC;&#x30AF;&#x306A;&#x7279;&#x6027;&#x3092;&#x7406;&#x89E3;&#x3059;&#x308B;&#x305F;&#x3081;&#x306B;&#x91CD;&#x8981;&#x3067;&#x3059;&#x3002;&#x305D;&#x3053;&#x3067;&#x3001;&#x672C;&#x7814;&#x7A76;&#x3067;&#x306F;&#x3001;48&#x306E;&#x30D2;&#x30C8;&#x7D44;&#x7E54;&#x304A;&#x3088;&#x3073;45&#x30D2;&#x30C8;&#x7D30;&#x80DE;&#x682A;&#x3067;4842&#x30BF;&#x30F3;&#x30D1;&#x30AF;&#x8CEA;&#x30D7;&#x30ED;&#x30D5;&#x30A1;&#x30A4;&#x30EB;&#x306E;&#x89E3;&#x5256;&#x5B66;&#x7684;&#x306B;&#x5305;&#x62EC;&#x7684;&#x306A;&#x5206;&#x6790;&#x306B;&#x3064;&#x3044;&#x3066;&#x5831;&#x544A;&#x3059;&#x308B;&#x3002; 200&#x4E07;&#x624B;&#x52D5;&#x3067;&#x6CE8;&#x91C8;&#x3092;&#x4ED8;&#x3051;&#x3001;&#x9AD8;&#x89E3;&#x50CF;&#x5EA6;&#x3001;&#x514D;&#x75AB;&#x7D44;&#x7E54;&#x5316;&#x5B66;&#x30D9;&#x30FC;&#x30B9;&#x306E;&#x753B;&#x50CF;&#x306E;&#x8A73;&#x7D30;&#x306A;&#x5206;&#x6790;&#x306F;&#x3001;&#x5358;&#x4E00;&#x306E;&#x30BB;&#x30EB;&#x3067;&#x691C;&#x51FA;&#x3055;&#x308C;&#x305F;&#x3054;&#x304F;&#x5C11;&#x6570;&#x306E;&#x30BF;&#x30F3;&#x30D1;&#x30AF;&#x8CEA;&#xFF08;&#x26;lt;2&#xFF05;&#xFF09;&#x3067;&#x3001;&#x307B;&#x3068;&#x3093;&#x3069;&#x306E;&#x7D30;&#x80DE;&#x3084;&#x7D44;&#x7E54;&#x3067;&#x767A;&#x73FE;&#x3057;&#x305F;&#x30BF;&#x30F3;&#x30D1;&#x30AF;&#x8CEA;&#x306E;&#x9AD8;&#x3044;&#x753B;&#x5206;&#xFF08;&#x26;gt; 65&#xFF05;&#xFF09;&#x3092;&#x793A;&#x3057;&#x305F;&#x7A2E;&#x985E;&#x3002;&#x540C;&#x69D8;&#x306B;&#x3001;3&#x3064;&#x306E;&#x30D2;&#x30C8;&#x7D30;&#x80DE;&#x682A;&#x3067;&#x306E;&#x5171;&#x7126;&#x70B9;&#x9855;&#x5FAE;&#x93E1;&#x306F;&#x3001;&#x5206;&#x6790;&#x3057;&#x3001;&#x30BF;&#x30F3;&#x30D1;&#x30AF;&#x8CEA;&#x306E;70&#xFF05;&#x4EE5;&#x4E0A;&#x306E;&#x767A;&#x73FE;&#x3092;&#x691C;&#x51FA;&#x3057;&#x307E;&#x3057;&#x305F;&#x3002;&#x3053;&#x306E;&#x30E6;&#x30D3;&#x30AD;&#x30BF;&#x30B9;&#x8868;&#x73FE;&#x3001;&#x968E;&#x5C64;&#x7684;&#x30AF;&#x30E9;&#x30B9;&#x30BF;&#x30EA;&#x30F3;&#x30B0;&#x89E3;&#x6790;&#x306B;&#x3082;&#x304B;&#x304B;&#x308F;&#x3089;&#x305A;&#x3001;&#x30B0;&#x30ED;&#x30FC;&#x30D0;&#x30EB;&#x306A;&#x30BF;&#x30F3;&#x30D1;&#x30AF;&#x8CEA;&#x306E;&#x767A;&#x73FE;&#x30D1;&#x30BF;&#x30FC;&#x30F3;&#x306B;&#x57FA;&#x3065;&#x3044;&#x3066;&#x3001;&#x5206;&#x6790;&#x3057;&#x305F;&#x7D30;&#x80DE;&#x306F;&#x3001;&#x307E;&#x3060;&#x7D44;&#x7E54;&#x3084;&#x7D30;&#x80DE;&#x5206;&#x5316;&#x306E;&#x73FE;&#x5728;&#x306E;&#x6982;&#x5FF5;&#x306B;&#x5F93;&#x3063;&#x3066;&#x30B0;&#x30EB;&#x30FC;&#x30D7;&#x306B;&#x5206;&#x5272;&#x3067;&#x304D;&#x308B;&#x3053;&#x3068;&#x3092;&#x793A;&#x3057;&#x3066;&#x3044;&#x307E;&#x3059;&#x3002;&#x3053;&#x306E;&#x7814;&#x7A76;&#x306F;&#x793A;&#x5506;&#x3057;&#x3066;&#x3044;&#x308B;&#x7D44;&#x7E54;&#x7279;&#x7570;&#x6027;&#x306F;&#x3001;&#x7A7A;&#x9593;&#x3068;&#x6642;&#x9593;&#x306B;&#x304A;&#x3051;&#x308B;&#x30BF;&#x30F3;&#x30D1;&#x30AF;&#x8CEA;&#x30EC;&#x30D9;&#x30EB;&#x306E;&#x6B63;&#x78BA;&#x306A;&#x898F;&#x5236;&#x306B;&#x3088;&#x3063;&#x3066;&#x9054;&#x6210;&#x3055;&#x308C;&#x3001;&#x4F53;&#x5185;&#x306E;&#x7570;&#x306A;&#x308B;&#x7D44;&#x7E54;&#x306F;&#x3001;&#x30BF;&#x30F3;&#x30D1;&#x30AF;&#x8CEA;&#x304C;&#x767A;&#x73FE;&#x3055;&#x308C;&#x3066;&#x3044;&#x307E;&#x3059;&#x304C;&#x3001;&#x3069;&#x306E;&#x7A0B;&#x5EA6;&#x3001;&#x305D;&#x308C;&#x305E;&#x308C;&#x306E;&#x304C;&#x751F;&#x6210;&#x3055;&#x308C;&#x306A;&#x3044;&#x304B;&#x3092;&#x5236;&#x5FA1;&#x3059;&#x308B;&#x3053;&#x3068;&#x306B;&#x3088;&#x3063;&#x3066;&#x3001;&#x5F7C;&#x3089;&#x306E;&#x30E6;&#x30CB;&#x30FC;&#x30AF;&#x306A;&#x7279;&#x6027;&#x3092;&#x53D6;&#x5F97;&#x3059;&#x308B;&#x3053;&#x3068;&#x3092;&#x3055;&#x308C;&#x3066;&#x3044;&#x307E;&#x3059;&#x3002;

&#x30D2;&#x30C8;&#x306E;&#x7D30;&#x80DE;&#x3001;&#x7D44;&#x7E54;&#x3001;&#x304A;&#x3088;&#x3073;&#x5668;&#x5B98;&#x306B;&#x304A;&#x3051;&#x308B;&#x30BF;&#x30F3;&#x30D1;&#x30AF;&#x8CEA;&#x767A;&#x73FE;&#x306E;&#x30B0;&#x30ED;&#x30FC;&#x30D0;&#x30EB;&#xB7;&#x30D3;&#x30E5;&#x30FC;

&#xC870;&#xC9C1; &#xBC0F; &#xC7A5;&#xAE30;&#xC758; &#xB2E8;&#xBC31;&#xC9C8; &#xD504;&#xB85C; &#xD30C;&#xC77C;&#xC744; &#xC815;&#xC758; &#xD558;&#xB294; &#xAC83;&#xC740; &#xC778;&#xCCB4;&#xC5D0; &#xB2E4;&#xC591; &#xD55C; &#xC138;&#xD3EC; &#xC720;&#xD615;&#xC758; &#xACE0;&#xC720;&#xD55C; &#xD2B9;&#xC131;&#xC744; &#xC774;&#xD574; &#xC911;&#xC694; &#xD569;&#xB2C8;&#xB2E4;. &#xC774; &#xC5F0;&#xAD6C;&#xC5D0;&#xC11C; &#xC6B0;&#xB9AC;&#xAC00; 48 &#xC778;&#xAC04;&#xC758; &#xC870;&#xC9C1; &#xBC0F; &#xC778;&#xAC04; &#xC138;&#xD3EC; &#xC120; 45 4842 &#xB2E8;&#xBC31;&#xC9C8; &#xD504;&#xB85C;&#xD544;&#xC758; &#xD574;&#xBD80;&#xD559; &#xD3EC;&#xAD04;&#xC801;&#xC778; &#xBD84;&#xC11D;&#xC5D0; &#xB300; &#xD55C; &#xBCF4;&#xACE0;&#xC11C;. &#xC218;&#xB3D9;&#xC73C;&#xB85C; &#xC8FC;&#xC11D; 2 &#xBC31;&#xB9CC;&#xC758; &#xC0C1;&#xC138;&#xD55C; &#xBD84;&#xC11D;, &#xB192;&#xC740; &#xD574;&#xC0C1;&#xB3C4;, &#xAE30;&#xC220;&#xC5D0; &#xAE30;&#xCD08;&#xB97C; &#xB454; &#xC774;&#xBBF8;&#xC9C0;&#xB97C; &#xBCF4;&#xC5EC;&#xC900; &#xB192;&#xC740; &#xBD84;&#xC218; (&amp;gt; 65%) &#xAC70;&#xC758; &#xB2E8;&#xBC31;&#xC9C8;&#xC5D0; &#xB300;&#xBD80;&#xBD84;&#xC758; &#xC138;&#xD3EC;&#xC640; &#xC870;&#xC9C1;, &#xD45C;&#xD604;&#xB41C; &#xB2E8;&#xBC31;&#xC9C8;&#xC758; (&lt; 2%) &#xBAA8;&#xB4E0; &#xB2E8;&#xC77C; &#xC140; &#xD615;&#xC2DD;&#xC744; &#xAC80;&#xC0C9; &#xD569;&#xB2C8;&#xB2E4;. &#xB9C8;&#xCC2C;&#xAC00;&#xC9C0;&#xB85C;, 3 &#xC778;&#xAC04;&#xC758; &#xC138;&#xD3EC; &#xB77C;&#xC778;&#xC5D0;&#xC11C; confocal &#xD604;&#xBBF8;&#xACBD; &#xBD84;&#xC11D; &#xB41C; &#xB2E8;&#xBC31;&#xC9C8;&#xC758; 70% &#xC774;&#xC0C1;&#xC758; &#xC2DD; &#xAC10;&#xC9C0;. &#xC774; &#xC720;&#xBE44; &#xCFFC;&#xD130; &#xC2A4; &#xC2DD;&#xC5D0;&#xB3C4; &#xBD88;&#xAD6C; &#xD558; &#xACE0; &#xAE00;&#xB85C;&#xBC8C; &#xB2E8;&#xBC31;&#xC9C8; &#xC2DD; &#xD328;&#xD134;&#xC744; &#xAE30;&#xBC18;&#xC73C;&#xB85C; &#xD558;&#xB294; &#xACC4;&#xCE35;&#xC801; &#xD074;&#xB7EC;&#xC2A4;&#xD130;&#xB9C1; &#xBD84;&#xC11D; &#xBD84;&#xC11D; &#xB41C; &#xC140; &#xC5EC;&#xC804;&#xD788; &#xC870;&#xC9C1;&#xD559; &#xBC0F; &#xC138;&#xD3EC; &#xBD84;&#xD654;&#xC758; &#xD604;&#xC7AC; &#xAC1C;&#xB150;&#xC5D0; &#xB530;&#xB77C; &#xADF8;&#xB8F9;&#xC73C;&#xB85C; &#xC138;&#xBD84;&#xD654; &#xB420; &#xC218; &#xC788;&#xC2B5;&#xB2C8;&#xB2E4; &#xBCF4;&#xC5EC;&#xC90D;&#xB2C8;&#xB2E4;. &#xC774; &#xC5F0;&#xAD6C;&#xB294; &#xC870;&#xC9C1; &#xD2B9;&#xC774;&#xC131; &#xB2E8;&#xBC31;&#xC9C8; &#xC218;&#xC900;, &#xC2DC;&#xAC04;&#xACFC; &#xACF5;&#xAC04;&#xC5D0;&#xC11C;&#xC758; &#xC815;&#xD655;&#xD55C; &#xADDC;&#xC815;&#xC5D0; &#xC758;&#xD574; &#xB2EC;&#xC131; &#xD558; &#xACE0; &#xC2E0;&#xCCB4;&#xC758; &#xB2E4;&#xB978; &#xC870;&#xC9C1;&#xC744; &#xC5B4;&#xB5A4; &#xB2E8;&#xBC31;&#xC9C8; &#xD45C;&#xD604; &#xC548; &#xD558;&#xC9C0;&#xB9CC; &#xC5BC;&#xB9C8;&#xB098; &#xAC01;&#xAC01;&#xC758; &#xC0DD;&#xC0B0;&#xC744; &#xC81C;&#xC5B4; &#xD558; &#xC5EC; &#xADF8;&#xB4E4;&#xC758; &#xB3C5;&#xD2B9;&#xD55C; &#xD2B9;&#xC131;&#xC744; &#xD655;&#xBCF4; &#xC81C;&#xC548; &#xD569;&#xB2C8;&#xB2E4;.

&#xC778;&#xAC04; &#xC138;&#xD3EC;, &#xC870;&#xC9C1; &#xBC0F; &#xC7A5;&#xAE30;&#xC758; &#xB2E8;&#xBC31;&#xC9C8; &#xC2DD;&#xC758; &#xAE00;&#xB85C;&#xBC8C; &#xBCF4;&#xAE30;.

La definici&#xF3;n de los perfiles de prote&#xED;nas de los tejidos y &#xF3;rganos es fundamental para entender las caracter&#xED;sticas &#xFA;nicas de los diversos tipos de c&#xE9;lulas en el cuerpo humano. En este estudio, se presenta en un an&#xE1;lisis anat&#xF3;mico completo de 4842 perfiles de prote&#xED;nas en 48 tejidos humanos y 45 l&#xED;neas de c&#xE9;lulas humanas. Un an&#xE1;lisis detallado de m&#xE1;s de 2 millones anotado manualmente y de alta resoluci&#xF3;n, im&#xE1;genes basadas en t&#xE9;cnicas de inmunohistoqu&#xED;mica mostraron una alta proporci&#xF3;n (&#x26;gt; 65%) de las prote&#xED;nas expresadas en la mayor&#xED;a de las c&#xE9;lulas y tejidos, con muy pocas prote&#xED;nas (&#x26;lt;2%) detectados en cualquier c&#xE9;lula tipo. De manera similar, la microscop&#xED;a confocal en tres l&#xED;neas celulares humanas detect&#xF3; expresi&#xF3;n de m&#xE1;s de 70% de las prote&#xED;nas analizadas. A pesar de esta expresi&#xF3;n en todas partes el an&#xE1;lisis, la agrupaci&#xF3;n jer&#xE1;rquica, basada en los patrones globales de expresi&#xF3;n de prote&#xED;nas, muestra que las c&#xE9;lulas analizadas se puede todav&#xED;a subdividirse en grupos de acuerdo a los conceptos actuales de la histolog&#xED;a y la diferenciaci&#xF3;n celular. Este estudio sugiere que la especificidad tisular se logra mediante la regulaci&#xF3;n precisa de los niveles de prote&#xED;na en el espacio y el tiempo, y que los diferentes tejidos del cuerpo adquieren sus caracter&#xED;sticas &#xFA;nicas a trav&#xE9;s del control no se qu&#xE9; prote&#xED;nas se expresan, pero cu&#xE1;nto de cada uno se produce.

Una visi&#xF3;n global de la expresi&#xF3;n de la prote&#xED;na en c&#xE9;lulas humanas, tejidos y &#xF3;rganos

&#x5B9E;&#x73B0;&#x57FA;&#x4E8E;&#x77E5;&#x8BC6;&#x7684;&#x4EBA;&#x7C7B;&#x86CB;&#x767D;&#x8D28;&#x56FE;&#x8C31;&#x3002;

Towards a knowledge-based Human Protein Atlas.

Vers un Atlas de la connaissance prot&#xE9;ine humaine

In Richtung einer wissensbasierten Human Protein Atlas.

Verso un Atlante della proteina umana basata sulla conoscenza.

&#x30CA;&#x30EC;&#x30C3;&#x30B8;&#x30D9;&#x30FC;&#x30B9;&#x306E;&#x30D2;&#x30C8;&#x30BF;&#x30F3;&#x30D1;&#x200B;&#x200B;&#x30AF;&#x8CEA;&#x30A2;&#x30C8;&#x30E9;&#x30B9;&#x306B;&#x5411;&#x304B;&#x3063;&#x3066;

Caroline Kampf

Department of Immunology,
Genetics and Pathology,
Science for Life Laboratory,
Department of Immunology, Genetics and Pathology, Science for Life Laboratory

Uppsala University

Production of Tissue Microarrays, Immunohistochemistry Staining and Digitalization Within the Human Protein Atlas

Caroline Kampf

.css-o250i3{font-size:18px;font-family:Open Sans,sans-serif;line-height:21.6px;}Department of Immunology,Genetics and Pathology,Science for Life Laboratory,Department of Immunology, Genetics and Pathology, Science for Life Laboratory

Uppsala University

Production of Tissue Microarrays, Immunohistochemistry Staining and Digitalization Within the Human Protein Atlas

Department of Immunology,
Genetics and Pathology,
Science for Life Laboratory,
Department of Immunology, Genetics and Pathology, Science for Life Laboratory