为大家分享一篇Nature Methods上的文章Spatial single-cell mass spectrometry defines zonation of the hepatocyte proteome，本文通讯作者是来自马普所的Matthias Mann教授，其研究方向为基于质谱的蛋白质组学。
单细胞组学在近年取得了巨大的进展，能定量到超过1000个蛋白，但其蛋白质组深度与通量较低，且不能包含空间定位的信息，限制了其生物学方面的应用。作者最近发展了深度视觉蛋白质组（DVP）的方法，在一个流程中结合了成像、细胞分割、激光裂解、质谱检测的步骤，能在复杂组织中对多种细胞类型进行检测。这项技术依赖于特异的标记物对感兴趣细胞进行区分，因此不适用于没有标志物的细胞。为解决这一问题，作者发展了单细胞深度视觉蛋白质组（scDVP）的方法，并应用在小鼠肝脏中不同细胞的检测中。为了以单细胞分辨率测定小鼠肝脏中蛋白质组，作者建立了模块化、自动化的流程以尽量少的样品损失量使细胞中的蛋白进入质谱进行检测。作者对肝脏切片的门静脉、中央静脉、窦状结构、细胞核和细胞膜进行染色，随后使用深度学习方法对单个细胞进行识别，然后使用激光显微切割显微镜自动对细胞进行分离，切下来的切片大致为1/2-1/3个肝细胞，包含约250 pg的蛋白，后续自动提取蛋白与酶解并注入timsTOP SCP质谱仪进行检测。作者也使用了multiplex DIA技术，加入一个通道标记的10 ng参照蛋白质组实现鉴定与定量的分离。作者利用此方法成功地获得了肝脏组织中单细胞的蛋白质组数据，并揭示了不同细胞之间的差异和空间分布。作者发现肝脏组织中的细胞在不同功能蛋白质的水平上存在明显的空间分布差异，对于了解肝脏的功能和生理过程非常重要。原文链接：https://www.nature.com/articles/s41592-023-02007-6文章引用：DOI: 10.1038/s41592-023-02007-6
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