蛋白芯片技术服务
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蛋白芯片是近几年发展起来的一种技术，可以同时检测上百种蛋白质表达水平，也可以用来研究蛋白质翻译后加工（如磷酸化修饰）或者研究蛋白质与其他分子之间的相互作用。 抗
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耗材描述
蛋白芯片是近几年发展起来的一种技术，可以同时检测上百种蛋白质表达水平，也可以用来研究蛋白质翻译后加工（如磷酸化修饰）或者研究蛋白质与其他分子之间的相互作用。
抗体芯片是一类重要的蛋白芯片，其原理是：大量不同抗体被按照预定的顺序排列并固定在固体支持物上且保留有结合其抗原的能力，可以在和蛋白质样品一起孵育的过程中识别并捕捉抗原。特异性高，通量高。
随着蛋白芯片技术的发展，蛋白芯片呈现出更多新的应用，如用蛋白抗原芯片检测蛋白与lncRNA的相互作用，可以有效检测与lncRNA结合的具体蛋白，其作用越来越受到重视。抗体芯片检测原理
*图释：双抗体夹心法检测原理。
抗体芯片技术优势
- 特异性高： 双抗体夹心法，保证了极高特异性，假阳性率低。
- 高通量：一次实验能同时检测几十、数百乃至上千个蛋白质，涉及多种生物学功能。
- 样品用量少：灵敏度高，需要样本量少。
- 实验周期短：操作简单，分析方便。
蛋白芯片应用
蛋白芯片应用1：细胞因子检测
细胞因子是由免疫细胞和某些非免疫细胞经刺激而合成、分泌的一类具有广泛生物学活性的小分子蛋白质。具有调节固有免疫和适应性免疫、血细胞生成、细胞生长以及损伤组织修复等多种功能。众多细胞因子在体内通过旁分泌、自分泌或内分泌等方式发挥作用，具有多效性、重叠性、拮抗性、协同性等多种生理特性，形成了十分复杂的细胞因子调节网络，参与人体多种重要的生理功能。细胞因子检测是判断机体免疫功能的一个重要指标，在疾病诊断、病程观察、疗效判断及细胞因子治疗监测方面有重要意义。
细胞因子抗体芯片作为一种高通量的半定量工具，可用于分析样品之间相关细胞因子的相对表达丰度。 有助于阐明分子水平的免疫调节机制，特别是利用细胞因子治疗肿瘤、感染、造血功能障碍以及自身免疫病等已收到初步疗效，具有非常广阔的应用前景。
- 细胞因子抗体芯片 （同时检测38种细胞因子）
BLC / CXCL13, CCL28, Ck beta 8-1 / CCL23, CTACK, CXCL16, ENA-78 / CXCL5, Eotaxin-1 / CCL11, Eotaxin-2 / CCL24, Eotaxin-3 / CCL26, Fractalkine / CX3CL1, GCP-2 / CXCL6, GRO / CXCL1+2+3, GRO alpha / CXCL1, HCC-4 / CCL16, I-309 / CCL1, I-TAC / CXCL11, IL-8 / CXCL8, IP-10 / CXCL10, Lymphotactin / XCL1, MCP-1 / CCL2, MCP-2 / CCL8, MCP-3 / CCL7, MCP-4 / CCL13, MDC / CCL22, MIG / CXCL9, MIP-1 alpha / CCL3, MIP-1 beta / CCL4, MIP-1 delta / CCL15, MIP-3 alpha / CCL20, MIP-3 beta / CCL19, MPIF-1 / CCL23, NAP-2 / CXCL7 / PPBP, PARC / CCL18, RANTES / CCL5, SDF-1 alpha / CXCL12alpha, SDF-1 beta / CXCL12beta, TARC / CCL17, TECK / CCL25
- 生长因子抗体芯片（同时检测41种生长因子）
Amphiregulin, bFGF, b-NGF, EGF, EGFR, FGF-4, FGF-6, FGF-7, G-CSF, GDNF, GM-CSF, HB-EGF, HGF, IGFBP-1, IGFBP-2, IGFBP-3, IGFBP-4, IGFBP-6, IGF-1, IGF-1 sR, IGF-2, M-CSF, M-CSF R, NT-3, NT-4, PDGF Ra, PDGF Rb, PDGF-AA, PDGF-AB, PDGF-BB, PLGF, SCF, SCF R, TGF alpha, TGF beta 1, TGF beta 2, TGF beta 3, VEGF-A, VEGFR2, VEGFR3, VEGF-D
- 趋化因子抗体芯片（同时检测38个趋化因子）
BLC / CXCL13, CCL28, Ck beta 8-1 / CCL23, CTACK, CXCL16, ENA-78 / CXCL5, Eotaxin-1 / CCL11, Eotaxin-2 / CCL24, Eotaxin-3 / CCL26, Fractalkine / CX3CL1, GCP-2 / CXCL6, GRO / CXCL1+2+3, GRO alpha / CXCL1, HCC-4 / CCL16, I-309 / CCL1, I-TAC / CXCL11, IL-8 / CXCL8, IP-10 / CXCL10, Lymphotactin / XCL1, MCP-1 / CCL2, MCP-2 / CCL8, MCP-3 / CCL7, MCP-4 / CCL13, MDC / CCL22, MIG / CXCL9, MIP-1 alpha / CCL3, MIP-1 beta / CCL4, MIP-1 delta / CCL15, MIP-3 alpha / CCL20, MIP-3 beta / CCL19, MPIF-1 / CCL23, NAP-2 / CXCL7 / PPBP, PARC / CCL18, RANTES / CCL5, SDF-1 alpha / CXCL12alpha, SDF-1 beta / CXCL12beta, TARC / CCL17, TECK / CCL25
- 凋亡因子抗体芯片（同时检测43个凋亡 相关蛋白）
bad, bax, bcl-2, bcl-w, BID, BIM, Caspase 3, Caspase 8, CD40, CD40 Ligand, cIAP-2, Cytochrome-C, DR6, Fas, Fas Ligand, HSP27, HSP60, HSP70, HTRA, IGF-1, IGF-2, IGFBP-1, IGFBP-2, IGFBP-3, IGFBP-4, IGFBP-5, IGFBP-6, IGF-1sR, livin, p21, p27, p53, SMAC, Survivin, sTNFRI, sTNFRII, TNF alpha, TNF beta, TRAIL R1, TRAIL R2, TRAIL R3, TRAIL R4, XIAP
- 炎症因子抗体芯片（同时检测20个炎症相关因子）
Eotaxin-1, Eotaxin-2, G-CSF, GM-CSF, IFN-gamma, IL-1 alpha, IL-1 beta, IL-2, IL-3, IL-4, IL-6, IL-7, IL-8, IL-10, IL-11, IL-12 p70, IL-13, I-309, TIMP-2
- 血管生成因子抗体芯片（同时检测20个血管生成相关的蛋白）
Angiogenin, EGF, ENA-78, bFGF, GRO, IFN-gamma, IGF-1, IL-6, IL-8, Leptin, MCP-1, PDGF-BB, PLGF, RANTES, TGF beta 1, TIMP-1, TIMP-2, Thrombopoietin, VEGF-A, VEGF-D
蛋白芯片应用2：蛋白质磷酸化的检测
蛋白质的生物学功能不仅体现在其表达水平上，并且其翻译后修饰也在生命活动中发挥重要作用。在一些生物学过程中，蛋白质的表达水平不变，但是其功能受到蛋白质翻译后修饰调控。最常见、最重要的蛋白质翻译后修饰是蛋白质磷酸化，蛋白质磷酸化是可逆的，通过激酶磷酸化和磷酸酶去磷酸化调节蛋白质的活性、定位及其稳定性。尤其是蛋白质的磷酸化在生物体内信号传导过程中起到相当重要和广泛的作用，如重要生物学通路MAPK信号通路，JAK-STAT信号通路，NF-B信号通路，Wnt信号通路。因此对于蛋白质的磷酸化检测具有重要的生物学意义。
蛋白质磷酸化检测芯片的原理是用特定位点磷酸化抗体检测样本中的磷酸化蛋白。蛋白质磷酸化芯片可以同时检测数十个乃至数百个蛋白质的磷酸化程度，是一种高通量的半定量工具，可以用于检测刺激、药物处理后某些信号通路的激活、特定蛋白的活化等目的。
蛋白芯片应用2：蛋白质磷酸化的检测
蛋白质的生物学功能不仅体现在其表达水平上，并且其翻译后修饰也在生命活动中发挥重要作用。在一些生物学过程中，蛋白质的表达水平不变，但是其功能受到蛋白质翻译后修饰调控。最常见、最重要的蛋白质翻译后修饰是蛋白质磷酸化，蛋白质磷酸化是可逆的，通过激酶磷酸化和磷酸酶去磷酸化调节蛋白质的活性、定位及其稳定性。尤其是蛋白质的磷酸化在生物体内信号传导过程中起到相当重要和广泛的作用，如重要生物学通路MAPK信号通路，JAK-STAT信号通路，NF-B信号通路，Wnt信号通路。因此对于蛋白质的磷酸化检测具有重要的生物学意义。
蛋白质磷酸化检测芯片的原理是用特定位点磷酸化抗体检测样本中的磷酸化蛋白。蛋白质磷酸化芯片可以同时检测数十个乃至数百个蛋白质的磷酸化程度，是一种高通量的半定量工具，可以用于检测刺激、药物处理后某些信号通路的激活、特定蛋白的活化等目的。
- 蛋白磷酸化芯片列表
蛋白芯片应用3：蛋白表达谱检测
蛋白表达谱抗体芯片可以用来检测两个不同样品之间蛋白质水平的相对差异，一次实验可以比较出数百种蛋白质的水平变化。常用于分析疾病相关蛋白、药物作用靶点，用于生物标记物筛选和功能机制研究。
- 蛋白表达谱抗体芯片列表
| 芯片 | 检测蛋白 |
| 人蛋白表达谱芯片-A | 1000个（包括细胞因子、趋化因子、脂肪因子、生长因子、蛋白酶、可溶性抗体、粘附因子和其他蛋白） |
| 人蛋白表达谱芯片-B | 656个（与细胞周期、应激反应、DNA损伤修复、细胞凋亡、肿瘤转移等相关的蛋白。每个抗体重复两次，结果更准确） |
| 小鼠蛋白表达谱芯片 | 308个 |
| 大鼠蛋白表达谱芯片 | 90个 |
蛋白芯片应用4：蛋白质和lncRNA相互作用检测
长链非编码RNA (lncRNA) 是一类转录本长度超过200nt的RNA，lncRNA不编码蛋白质，而是以RNA的形式在多个层面调控基因表达，如表观遗传水平调控、转录水平调控和转录后水平调控。越来越多的研究表明，lncRNA在各种生物学过程和重要疾病中发挥重要作用，但绝大多数lncRNA的作用机制尚不清楚。根据已有报道，大部分lncRNA通过与蛋白质相互作用，调控靶基因的表达，参与疾病的发生和发展。所以，研究lncRNA和蛋白质的相互作用对于揭示疾病的机理、寻找药物靶点具有重要意义。
蛋白质和lncRNA作用检测原理是蛋白芯片按照顺序排列几千个蛋白质并将其固定在固体支持物上，体外转录的lncRNA用荧光标记并与蛋白芯片孵育，荧光标记的lncRNA与其作用蛋白结合，间接锚定在蛋白芯片上。通过激光扫描，根据荧光信号，分析lncRNA的作用蛋白和作用强度。为了排除非特异性结合，通常会用目的lncRNA的antisense序列作为阴性对照。
推荐芯片：ProtoArray®人类蛋白质抗原芯片
- 高通量: :一次实验能同时检测lncRNA与9000个蛋白质的相互作用。
- 特异性高：Antisense序列能够排除非特异性结合
- 实验周期短：操作简单，分析方便
ProtoArray®人类蛋白质抗原芯片所覆盖的蛋白列表
- 蛋白质和lncRNA相互作用检测原理
康成客户实例—Springbio抗体芯片
1. 胃癌诊断和预后生物标志物筛选（IPO-38 is identified as a novel serum biomarker of gastnic cancer basedon clinical proteomics technology.Journal of proteome research.2007）
胃癌是中国最常见的恶性肿瘤之一，死亡率极高。传统的胃癌诊断生物标志物是CEA，CA19-9和CA72-4，但这些生物标志物的特异性和灵敏度较低。早期诊断对于胃癌的治疗具有重要意义，所以更有效地生物标志物的筛选临床意义重大。作者通过比较胃癌患者血浆和正常对照血浆中显著差异蛋白，选择IPO-38作为候选分析，并用大样本通过ELISA验证，结合临床信息构建ROC曲线。与传统胃癌诊断生物标志物相比，IPO-38的特异性和灵敏度明显提高。进一步比较胃癌患者血浆中IPO-38的水平与其生存周期，高IPO-38胃癌患者生存周期短，可以作为胃癌预后生物标志物。
技术路线
1. 胃癌诊断和预后生物标志物筛选（IPO-38 is identified as a novel serum biomarker of gastnic cancer basedon clinical proteomics technology.Journal of proteome research.2007）
胃癌是中国最常见的恶性肿瘤之一，死亡率极高。传统的胃癌诊断生物标志物是CEA，CA19-9和CA72-4，但这些生物标志物的特异性和灵敏度较低。早期诊断对于胃癌的治疗具有重要意义，所以更有效地生物标志物的筛选临床意义重大。作者通过比较胃癌患者血浆和正常对照血浆中显著差异蛋白，选择IPO-38作为候选分析，并用大样本通过ELISA验证，结合临床信息构建ROC曲线。与传统胃癌诊断生物标志物相比，IPO-38的特异性和灵敏度明显提高。进一步比较胃癌患者血浆中IPO-38的水平与其生存周期，高IPO-38胃癌患者生存周期短，可以作为胃癌预后生物标志物。
技术路线
结果展示
*图释：左. 聚类图显示11个肿瘤样本相对于正常对照显著差异的蛋白。右. 根据IPO-38水平和样本临床信息构建ROC曲线（AUC=0.811）。
２. 神经胶质瘤细胞生长调控机制研究（Connexin 43 Suppresses Human Glioblastoma Cell Growth by Down-Regulation of Monocyte Chemotactic Protein 1, as Discovered Using Protein Array Technology (Huang R, Lin Y, Wang C C, et al. Cancer Research, 2002)
Connexin 43 (cx43)能够抑制神经胶质瘤细胞生长，但是cx43的具体作用机制尚不清楚。作者利用蛋白芯片检测cx43影响的细胞因子。结果发现，cx43过表达能够抑制分泌MCP-1水平。RT-PCR及表达谱芯片结果表明，cx43能够显著抑制MCP-1 mRNA水平。进一步实验证明，增加MCP-1蛋白水平，能够促进神经胶质瘤细胞增殖；减少MCP-1蛋白水平，能够抑制神经胶质瘤细胞增殖。揭示了cx43通过抑制MCP-1从而抑制神经胶质瘤生长的机制。
技术路线
结果展示
*图释：含43个细胞因子的蛋白芯片检测cx43过表达细胞培养基和对照细胞培养基，分泌的MCP-1蛋白水平明显降低。
3. 阿尔兹海默症诊断生物标志物筛选（Classification and prediction of clinical Alzheimer’s diagnosis based on plasma signaling proteins. (Ray S, Britschgi M, Herbert C, et al. Nature medicine, 2007)
对疾病的早期诊断能够帮助疾病更好的治疗。作者使用蛋白芯片筛选阿尔兹海默症的早期诊断生物标志物。通过比较大量临床血浆样本中120个蛋白的水平，结合生物信息学方法SAM分析（significance analysis of microarrays）和PAM分析（predictive analysis of microarrays），筛选得到18个蛋白，能够有效区别阿尔兹海默症患者和正常人（准确率达到90%）。
技术路线
3. 阿尔兹海默症诊断生物标志物筛选（Classification and prediction of clinical Alzheimer’s diagnosis based on plasma signaling proteins. (Ray S, Britschgi M, Herbert C, et al. Nature medicine, 2007)
对疾病的早期诊断能够帮助疾病更好的治疗。作者使用蛋白芯片筛选阿尔兹海默症的早期诊断生物标志物。通过比较大量临床血浆样本中120个蛋白的水平，结合生物信息学方法SAM分析（significance analysis of microarrays）和PAM分析（predictive analysis of microarrays），筛选得到18个蛋白，能够有效区别阿尔兹海默症患者和正常人（准确率达到90%）。
技术路线
结果展示
*图释： 上图.蛋白芯片检测 43例AD（阿尔兹海默症）和40例NDC（非痴呆对照）血浆。聚类分析显示SAM分析筛选得到19个组间显著差异蛋白。中图. PAM分析筛选得到18个诊断生物标志物蛋白。 下a. 筛选的生物标志物与Training set临床信息的验证比较，43例AD正确率为95%，40例NDC正确率为83%。 下b. 筛选的生物标记物与Test set临床信息验证比较。42例AD正确率为90%，39例NDC和11例OD（非阿尔兹海默症痴呆）正确率为88%。下c. 筛选的生物标记物与47例MCI（轻微认知损伤）临床信息验证比较。整体预测准确率为81%。
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