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DPHL:A DIA Pan-human Protein Mass Spectrometry Library for Robust Biomarker Discovery

Genomics, Proteomics & Bioinformatics 2020年第2期18卷 104-119页

作者： Tiansheng Zhu Yi Zhu Yue Xuan Huanhuan Gao Xue Cai Sander R.Piersma Thang V.Pham Tim Schelfhorst Richard R.G.D.Haas Irene V.Bijnsdorp Rui Sun Liang Yue Guan Ruan Qiushi Zhang Mo Hu Yue Zhou Winan J.Van Houdt Tessa Y.S.Le Large Jacqueline Cloos Anna Wojtuszkiewicz Danijela Koppers-Lalic Franziska Bottger Chantal Scheepbouwer Ruud H.Brakenhoff Geert J.L.H.van Leenders Jan N.M.Ijzermans John W.M.Martens Renske D.M.Steenbergen Nicole C.Grieken Sathiyamoorthy Selvarajan Sangeeta Mantoo Sze S.Lee Serene J.Y.Yeow Syed M.F.Alkaff Nan Xiang Yaoting Sun Xiao Yi Shaozheng Dai Wei Liu Tian Lu Zhicheng Wu Xiao Liang Man Wang Yingkuan Shao Xi Zheng Kailun Xu Qin Yang Yifan Meng Cong Lu Jiang Zhu Jin'e Zheng Bo Wang Sai Lou Yibei Dai Chao Xu Chenhuan Yu Huazhong Ying Tony K.Lim Jianmin Wu Xiaofei Gao Zhongzhi luan xiaodong Teng Peng Wu Shi'ang Huang Zhihua Tao Narayanan G.Iyer Shuigeng Zhou Wenguang Shao Henry Lam Ding Ma Jiafu Ji Oi L.Kon Shu Zheng Ruedi Aebersold Connie R.Jimenez Tiannan Guo Zhejiang Provincial Laboratory of Life Sciences and Biomedicine Westlake UniversityHangzhou 310024China Key Laboratory of Structural Biology of Zhejiang Province School of Life SciencesWestlake UniversityHangzhou 310024China Institute of Basic Medical Sciences Westlake Institute for Advanced StudyHangzhou 310024China School of Computer Science Shanghai Key Laboratory of Intelligent Information ProcessingFudan UniversityShanghai 200433China Thermo Fisher Scientific(BREMEN)GmbH Bremen 28195Germany OncoProteomics Laboratory Department of Medical OncologyVU University Medical CenterVU UniversityAmsterdam 1011The Netherlands Amsterdam UMC Vrije Universiteit AmsterdamUrologyCancer Center AmsterdamAmsterdam 1011The Netherlands Thermo Fisher Scientific Shanghai 201206China The Netherlands Cancer Institute Surgical OncologyAmsterdam 1011The Netherlands Amsterdam UMC Vrije Universiteit AmsterdamSurgeryCancer Center AmsterdamAmsterdam 1011The Netherlands Amsterdam UMC Vrije Universiteit AmsterdamPediatric Oncology/HematologyCancer Center AmsterdamAmsterdam 1011The Netherlands Amsterdam UMC Vrije Universiteit AmsterdamHematologyCancer Center AmsterdamAmsterdam 1011The Netherlands Amsterdam UMC Vrije Universiteit AmsterdamMedical OncologyCancer Center AmsterdamAmsterdam 1011The Netherlands Amsterdam UMC Vrije Universiteit AmsterdamNeurosurgeryCancer Center AmsterdamAmsterdam 1011The Netherlands Amsterdam UMC Vrije Universiteit AmsterdamPathologyCancer Center AmsterdamAmsterdam 1011The Netherlands Amsterdam UMC Vrije Universiteit AmsterdamOtolaryngology/Head and Neck SurgeryCancer Center AmsterdamAmsterdam 1011The Netherlands Erasmus MC University Medical Center PathologyRotterdam 1016LVThe Netherlands Erasmus MC University Medical Center SurgeryRotterdam 1016LVThe Netherlands Erasmus MC University Medical Center Medical OncologyRotterdam 1016LVThe Netherlands Department of Anatomical Pathology Singapore General HospitalSingapore 169608Singapore Division of Medical Scie

To address the increasing need for detecting and validating protein biomarkers in clinical specimens,mass spectrometry(MS)-based targeted proteomic techniques,including the selected reaction monitoring(SRM),parallel reaction monitoring(PRM),and massively parallel dataindependent acquisition(DIA),have been *** optimal performance,they require the fragment ion spectra of targeted peptides as prior *** this report,we describe a MS pipeline and spectral resource to support targeted proteomics studies for human tissue *** build the spectral resource,we integrated common open-source MS computational tools to assemble a freely accessible computational workflow based on *** then applied the workflow to generate DPHL,a comprehensive DIA pan-human library,from 1096 data-dependent acquisition(DDA)MS raw files for 16 types of cancer *** extensive spectral resource was then applied to a proteomic study of 17 prostate cancer(PCa)***,PRM validation was applied to a larger study of 57 PCa patients and the differential expression of three proteins in prostate tumor was *** a second application,the DPHL spectral resource was applied to a study consisting of plasma samples from 19 diffuse large B cell lymphoma(DLBCL)patients and 18 healthy control *** expressed proteins between DLBCL patients and healthy control subjects were detected by DIA-MS and confirmed by *** data demonstrate that the DPHL supports DIA and PRM MS pipelines for robust protein biomarker *** is freely accessible at https://***/page/***?id=IPX0001400000.

关键词： Data-independent acquisition Parallel reaction monitoring Spectral library Prostate cancer Diffuse large B cell lymphoma

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喉癌组织内微血管密度的测定及其临床意义

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临床耳鼻咽喉科杂志 2001年第3期15卷 115-117页

作者：张立强栾信庸潘新良田晓东许风雷刘大昱雷大鹏山东大学齐鲁医院耳鼻咽喉科济南250012

目的 :探讨喉癌组织内微血管的形成情况及其临床意义。方法 :采用第因子相关抗原免疫组化法定量观察 38例喉癌组织内微血管的形态和分布并计算微血管密度 (MVD)。结果 :1喉癌组织内血管形态不规则 ,血管分布具有异质性 ,在癌巢实质内... 详细信息

目的 :探讨喉癌组织内微血管的形成情况及其临床意义。方法 :采用第因子相关抗原免疫组化法定量观察 38例喉癌组织内微血管的形态和分布并计算微血管密度 (MVD)。结果 :1喉癌组织内血管形态不规则 ,血管分布具有异质性 ,在癌巢实质内存在几无血管的“空白区”。 2癌组织中的 MVD显著高于癌周正常组织 (P 0 .0 5 )。 5喉癌组织内 MVD在高分化、中分化、低分化三组中分别为 (2 4.70± 6 .36 )、(2 8.6 4± 11.5 4)、(2 9.0 7± 7.84)个 / HPF。其差异无显著性意义。结论 :1喉癌组织内存在血管增生现象 ,增生血管主要位于肿瘤间质 ,分布具有异质性。 2喉癌组织内MVD与喉癌分型及组织学分级无明显关系。 3肿瘤血管的形成有利于肿瘤的侵袭转移 ,喉癌组织 MVD的测定可望作为评估预后的又一重要指标。

关键词：喉肿瘤血管形成免疫组织化学喉癌微血管密度测定

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2016—2021年我国部分省级血液中心全血制备成分血供应能力分析

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北京医学 2023年第6期45卷 538-543页

作者：张宁林永桔杨艺卢长春马海莉关晓梅李小春李建民罗孟卓顾晓东骆展鹏刘艳霞李莹居兵曹晓莉白林樊荣栾芬孟跟东王林邱艳北京市红十字血液中心供血科 100088 广州血液中心业务管理部内蒙古自治区血液中心成分科黑龙江省血液中心业务科云南昆明血液中心行政办甘肃省红十字血液中心成分制备科成都市血液中心血液制备科河北省血液中心成分科长沙血液中心血液供应科乌鲁木齐市血液中心成分制备科重庆市血液中心血液制备科河南省红十字血液中心成分科江西省血液中心业务科山东省血液中心业务科陕西省血液中心业务科太原市血液中心办公室宁夏回族自治区血液中心供血服务科江苏省血液中心成分制备科辽宁省血液中心成分科海南省血液中心业务科北京市红十字血液中心办公室 100088

目的探讨2016—2021年我国部分省级血液中心全血制备成分血供应能力及趋势。方法选取2016—2021年中国内地采供血机构执业比对平台的20家血液中心相关数据,分析全血制备成分血供应能力。结果2016—2021年全血年供应量呈现下降趋势,其中2... 详细信息

目的探讨2016—2021年我国部分省级血液中心全血制备成分血供应能力及趋势。方法选取2016—2021年中国内地采供血机构执业比对平台的20家血液中心相关数据,分析全血制备成分血供应能力。结果2016—2021年全血年供应量呈现下降趋势,其中2021年较2016年降低62.87%,年平均供应量下降10.49%。2016—2021年,20家血液中心红细胞成分血供应量环比年增长率分别为8.46%、5.00%、9.01%、-6.72%和-1.31%,红细胞成分血供应率均>99.90%;千人口红细胞成分血供应量中位数分别为11.41 U、11.82 U、12.26 U、12.92 U、11.05 U和11.64 U;千人口血浆成分血供应量中位数分别为10.72 U、12.03 U、12.38 U,12.43 U,12.07 U和11.40 U。2019—2021年,20家血液中心红细胞成分血调剂量和血浆成分血调剂量均呈上升趋势。2016—2021年,浓缩血小板供应量环比年增长率分别为61.55%、126.34%、-69.49%、35.91%和-28.62%,冷沉淀凝血因子供应量环比年增长率分别为5.30%、-7.76%、5.46%、2.65%和-3.66%。结论我国部分省级血液中心红细胞成分血、血浆成分血、浓缩血小板、冷沉淀凝血因子供应能力不断提升,省级血液中心应结合自身条件不断优化,提高采供血服务能力。

关键词：红细胞成分血血浆成分血血液供应血液调剂

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