RESEARCH
Peer reviewed scientific video journal
Video encyclopedia of advanced research methods
Visualizing science through experiment videos
EDUCATION
Video textbooks for undergraduate courses
Visual demonstrations of key scientific experiments
BUSINESS
Video textbooks for business education
OTHERS
Interactive video based quizzes for formative assessments
Products
RESEARCH
JoVE Journal
Peer reviewed scientific video journal
JoVE Encyclopedia of Experiments
Video encyclopedia of advanced research methods
EDUCATION
JoVE Core
Video textbooks for undergraduates
JoVE Science Education
Visual demonstrations of key scientific experiments
JoVE Lab Manual
Videos of experiments for undergraduate lab courses
BUSINESS
JoVE Business
Video textbooks for business education
Solutions
Language
ja
Menu
Menu
Menu
Menu
A subscription to JoVE is required to view this content. Sign in or start your free trial.
Research Article
Mais J. Jebrail1, Vivienne N. Luk1,2, Steve C. C. Shih2,3, Ryan Fobel2,3, Alphonsus H. C. Ng2,3, Hao Yang1, Sergio L. S. Freire1, Aaron R. Wheeler1,2,3
1Department of Chemistry,University of Toronto, 2Donnelly Centre for Cellular and Biomolecular Research, 3Institute for Biomaterials and Biomedical Engineering,University of Toronto
Please note that some of the translations on this page are AI generated. Click here for the English version.
Erratum Notice
Important: There has been an erratum issued for this article. View Erratum Notice
Retraction Notice
The article Assisted Selection of Biomarkers by Linear Discriminant Analysis Effect Size (LEfSe) in Microbiome Data (10.3791/61715) has been retracted by the journal upon the authors' request due to a conflict regarding the data and methodology. View Retraction Notice
電界印加による電極のアレイに - デジタルマイクロ流体は離散液滴の操作(ML〜NL)によって特徴付けられる技術です。それは急速な、シーケンシャル、小型自動生化学的アッセイを行うために非常に適しています。ここで、我々はいくつかのプロテオミクス処理ステップを自動化することのできるプラットフォームを報告する。
臨床プロテオミクスは、疾患の早期診断と予後に有用となるバイオマーカーの発見を約束し、重要な新しい学問分野として浮上している。臨床プロテオミクスの手法が広く異なりますが、一般的な特徴は、非常に不均質流体(すなわち血清、全血、等)と分析に先立って(ⅱ)大規模な生化学的な処理からのタンパク質の抽出(I)が必要です。ここで、我々は臨床プロテオミクスで使用されているいくつかの処理ステップを統合した新しいデジタルマイクロフルイディクス(DMF)ベースの方法を報告する。これは、タンパク質抽出、溶化、還元、アルキル化および酵素消化を含みます。デジタルマイクロ流体は、ナノリットルマイクロリットルサイズの液滴を開いて表面上で操作されているマイクロ流体処理技術です。液滴は、誘電体層によって被覆されている電極の配列の上に配置されています - 電位が液滴に印加されると、電荷は誘電体の両側に蓄積する。料金は、液滴の位置を制御するために使用できる静電ハンドルとして機能し、シリーズ内の電極のシーケンスをバイアスすることで、液滴は、ディスペンス移動、マージ、ミックス、そして表面上に分割させることができます。従って、DMFは急速な、シーケンシャル、多段階、小型自動生化学的アッセイを行うための自然なフィット感です。これは、従来の方法(手動ピペッティングまたはロボットに依存する)よりも大幅に進歩を表しており、臨床プロテオミクスに有用な新たなツールとなる可能性があります。
玉蜀黍J. Jebrail、ヴィヴィアンN.ルック、そしてスティーブCCシーズーは、この作品にも同様に貢献した。
セルジオLSフレイレの現在のアドレスは600サウス43rdストリートに位置するフィラデルフィア科学大学、フィラデルフィア、PA 19104にあります。
パート1:デバイスの作製
パート2:デバイスのセットアップおよび自動化
パート3:サンプルと試薬の調製
パート4:デジタルマイクロ流体サンプル処理
第5部:ポストプロセッシングサンプル調製
第6部:質量分析


図1(a)の画像が自動化された液滴の作動のための40ピンコネクタにDMFのデバイスを交配。 (b)デバイスの回路図は、サンプルやプロテオミクス精密検査に必要な試薬のポジショニングを描いた。

映画から図2。フレームは、20%TCA(沈殿剤)と30分の70%のクロロホルム/アセトニトリル(溶液をリンス)の自動抽出とBSAの精製を描いた。フレーム6で、沈殿したタンパク質は100 mM重炭酸アンモニウムの液滴に再溶解されています。

図3。逐次還元、アルキル化、およびresolubilizedタンパク質の液滴の消化を示す映画のフレーム。この図では、試薬は、わかりやすくするために染料で着色され、実際には、試薬の色ではありません。

デジタルマイクロフルイディクスで処理されたウシ血清アルブミンのサンプルの図4。MSのクロマトグラム。 25種類のペプチド(99.9%信頼区間)は44%の対応するシーケンスの範囲を同定した。
The lack of standardized sample handling and processing in proteomics is a major limitation for the field. In addition, conventional macroscale sample handling involves multiple containers and solution transfers, which can lead to sample loss and contamination. A potential solution to these problems is to form integrated systems for sample processing relying on digital microfluidics1 (DMF). In previous work, DMF was shown to be useful for efficient removal of unwanted contaminants in heterogeneous protein-containing solutions.2 Likewise, DMF was shown to be compatible with integration of multistep solution-phase processing (reduction, alkylation and digestion) on an integrated device.3 Here, we have demonstrated a fully integrated system with automated droplet control for protein extraction by precipitation followed by solution-phase processing. We speculate that if methods such as these are widely adopted, the human error inherent in proteomic sample processing can be largely eliminated, resulting in analyses with better reproducibility. In short, we propose that DMF has the potential for being useful for a broad cross-section of applications, as the conditions can be precisely duplicated in any laboratory in the world.
我々は、自然科学と工学研究評議会(NSERC)と財政支援のためのカナダの癌協会に感謝します。 SCCS感謝NSERCとVNL感謝大学院奨学金のためのオンタリオ大学院奨学金(OGS)プログラム。 ARWは、カナダのリサーチチェアのためにCRCを感謝します。