Proteomics

HMELAB

1.Label-free DIA Quantitation
2.Isobaric Label (TMT: Tandem Mass Tags)
3.Label-free DDA Proteomics
Proteomics

Label-free DIA Quantitation

Label-free DIA (Data-Independent Acquisition) Quantitation은 단백질체(proteome)를 정량적으로 분석하기 위한 비표지형(label-free) 질량분석 기반 기술로, 시료에 동위원소나 화학적 라벨을 붙이지 않고도 단백질의 상대적 발현량을 비교할 수 있습니다. DIA 방식은 모든 전하/질량(m/z) 구간을 체계적으로 분할하여 동시에 스캔하기 때문에, DDA(Data-Dependent Acquisition)보다 데이터 재현성과 정량 정확도가 높습니다. 또한, 사전 구축된 스펙트럼 라이브러리(spectral library)를 이용해 수천 개의 단백질을 한 번에 식별·정량할 수 있습니다.

Service Features
Sample Type Cells, Lysates, Tissues, Biofluids, Microbial samples, Organelles, and Extracellular vesicles, Plant and others
Analyser Orbitrap Astral, timsTOF Pro, Orbitrap Fusion Lumos
Turnaround Time ~6 weeks after sample QC
Service Workflow
Protein extraction
Data Analysis

Label-Free DIA는 질병 바이오마커 발굴, 약물 반응 분석, 세포 신호전달 경로 연구, 임상 단백질체 분석 등 다양한 생명과학 및 의학 연구 분야에서 활용되며, 특히 대규모 시료 비교 연구나 임상 샘플 분석에서 높은 효율성과 정밀도로 주목받고 있습니다.

Free from the issue of one-time comparison group number of labeling method
Allows increased identification of protein numbers with higher accuracy and reproducibility
Participates in quantitative performance assessment as well as standardization and harmonization of Multi-National DIA proteomics analysis supporting precision medicine studies*
Cloud platform delivery : The Dr.Tom cloud platform was used for data delivery, which was convenient for data mining and autonomous association analysis with the transcriptome
Standard Analysis
01
Project overview
02
Data quality control
03
Protein identification and quantification list
04
Differential proteins data statistics and volcano plot
05
Principal component analysis (PCA)
06
Expression pattern cluster analysis
07
Time series analysis
08
Protein GO/COG/KOG/Pathway annotation
09
GO/COG/KOG enrichment analysis of differential proteins
10
Protein-protein interaction analysis
11
Protein subcellular localization analysis
Customized Analysis

Proteome and transcriptome/RNA-seq correlation analysis

Quantitative proteomics and phosphoproteomics correlation analysis

Proteome + metabolome correlation analysis

Demo Results
CV Distribution
CV Distribution
PCA Analysis
PCA Analysis
Quantification Statistics
Quantification Statistics
Cluster Analysis
Cluster Analysis
Time Series Analysis
Time Series Analysis
Proteome-Transcriptome Correlation Analysis
Proteome-Transcriptome Correlation Analysis
Proteomics

Isobaric Label (TMT: Tandem Mass Tags)

Isobaric Labeling, 특히 TMT (Tandem Mass Tags) 기술은 단백질 정량을 위한 질량분석 기반 Proteomics 방법으로, 서로 다른 시료를 동일한 질량의 화학적 태그(isobaric tag)로 표지하여 하나의 분석에서 동시에 비교할 수 있게 하는 고정밀 정량 기법입니다. 각 태그는 MS1 단계에서는 동일한 질량으로 검출되지만, MS2 단계에서 reporter ion으로 분해되어 시료 간의 상대적 발현량을 정량화할 수 있습니다. 이를 통해 샘플 간 변동을 최소화하면서 다중 시료(multiplexed samples, 최대 18plex 이상)를 한 번에 분석할 수 있습니다.

Service Features
Sample Type Cells, Lysates, Tissues, Biofluids, Microbial samples, Organelles, and Extracellular vesicles, Plant and others
Analyser Orbitrap Astral, timsTOF Pro, Orbitrap Fusion Lumos
Turnaround Time ~6 weeks after sample QC
Service Workflow
Isolate and digest proteins
Protein extraction
Protein digestion
Isobaric labeling
HPLC fractionation
LC-MS/MS
Data analysis
Data Analysis

TMT는 질병 바이오마커 발굴, 약물 반응 분석, 신호전달 경로 연구, 조직 특이적 단백질 발현 비교 등에 활용됩니다. 주로 Thermo Fisher Orbitrap Fusion Lumos, Orbitrap Exploris, Q Exactive 시리즈 같은 고해상도 LC–MS/MS 시스템이 사용되며, 샘플은 세포 추출물, 조직 단백질, 체액(혈장·소변·뇌척수액 등), 엑소좀 등 다양한 생체시료에서 적용 가능합니다. 이 기술은 특히 복수의 생물학적 조건을 동시에 정량 분석해야 하는 임상 및 시스템 생물학 연구에서 강력한 정량 분석 도구로 널리 쓰입니다.

Standard Analysis
01
Project overview
02
Data quality control
03
Protein identification and quantification list
04
Differential proteins data statistics and volcano plot
05
Principal component analysis (PCA)
06
Expression pattern cluster analysis
07
Protein GO/COG/KOG/Pathway annotation
08
GO/COG/KOG enrichment analysis of differential proteins
09
Repeatability analysis
10
Protein-protein interaction analysis
11
Protein subcellular localization analysis
Demo Results
CV Distribution
CV Distribution
PCA Analysis
PCA Analysis
Quantification Statistics
Quantification Statistics
Cluster Analysis
Cluster Analysis
Proteome-Transcriptome Correlation Analysis
Proteome-Transcriptome Correlation Analysis
Proteomics

Label-free DDA (Data-Dependent Acquisition) Proteomics

Label-free DDA (Data-Dependent Acquisition) Proteomics는 단백질 정량 및 동정에 사용되는 비표지형 질량분석 기반 기술로, 시료에 화학적 또는 동위원소 라벨을 붙이지 않고 각 샘플을 개별적으로 분석하여 펩타이드의 이온 강도(intensity)를 비교함으로써 상대적 단백질 발현량을 계산합니다. DDA 방식에서는 질량분석기가 가장 강한 신호(고강도 전구체 이온)를 우선적으로 선택해 MS/MS 분석을 수행하므로, 복잡한 단백질 혼합물에서 고감도 탐지 및 식별이 가능합니다.

Service Features
Sample Type Cells, Lysates, Tissues, Biofluids, Microbial samples, Organelles, and Extracellular vesicles, Plant and others
Analyser Orbitrap Astral, timsTOF Pro, Orbitrap Fusion Lumos
Turnaround Time ~6 weeks after sample QC
Service Workflow
Protein extraction
Protein digestion
HPLC fractionation
LC-MS/MS
Data analysis
Data Analysis

Label-Free DDA는 바이오마커 탐색, 질병 관련 단백질 발현 비교, 약물 처리 효과 분석, 세포 신호전달 연구 등에 널리 활용됩니다. 주로 Thermo Fisher Orbitrap 시리즈(Q Exactive, Exploris, Fusion Lumos), Bruker timsTOF Pro, SCIEX TripleTOF 6600+, Agilent Q-TOF 등의 고해상도 LC–MS/MS 시스템이 사용됩니다. 이 기술은 세포, 조직, 체액(혈장, 소변, 뇌척수액 등), 엑소좀 등 다양한 생체 시료에 적용 가능하며, 탐색형(Discovery) Proteomics 연구 표준 기술로 쓰입니다.

Standard Analysis
01
Project overview
02
Data quality control
03
Protein identification and quantification list
04
Differential proteins data statistics and volcano plot
05
Principal component analysis (PCA)
06
Expression pattern cluster analysis
07
Time series analysis
08
Protein GO/COG/KOG/Pathway annotation
09
Protein-protein interaction analysis
10
GO/COG/KOG enrichment analysis of differential proteins
11
Repeatability analysis
12
Protein subcellular localization analysis
Customized Analysis

Proteome and transcriptome/RNA-seq correlation analysis

Quantitative proteomics and phosphoproteomics correlation analysis

Proteome and metabolome correlation analysis

Demo Results
CV Distribution
CV Distribution
PCA Analysis
PCA Analysis
Quantification Statistics
Quantification Statistics
Cluster Analysis
Cluster Analysis
Time Series Analysis
Time Series Analysis