邀请函 | 牛津仪器邀您参加网络研讨会"实现单个蛋白质分辨率的空间蛋白质组学”

主讲人介绍

Eduard Unterauer曾在德国慕尼黑路德维希-马克西米利安大学攻读物理学，并在赫尔曼-高布（Herman Gaub）教授的指导下完成了关于细菌粘附蛋白的硕士论文。自2019年起，他成为马克斯-普朗克生物化学研究所拉尔夫-荣格曼（Ralf Jungmann）研究小组的博士候选人，目前担任该研究小组的主席，研究先进的多通路技术和超分辨率显微镜在回答生物问题中的应用。

会议摘要

会议时间：2023年11月23日星期四

北京时间下午4点/美国东部时间上午11点/太平洋标准时间上午8点

为了全面了解生物过程和功能，有必要通过获取所有生物分子的位置和相互作用来揭示细胞甚至亚细胞组合的分子异质性。通过超分辨率显微镜对蛋白质排列的研究取得了重大进展，但这种方法还远远达不到空间蛋白质组学的多重能力。

在这里，我们介绍了基于二次标记的无限复用DNA-PAINT (Secondary Label-based Unlimited Multiplexed DNA-PAINT, SUM-PAINT)，这是一种高通量成像方法，能以优于15纳米的空间分辨率实现几乎无限制的多重化。利用SUM-PAINT，我们生成了迄今为止单蛋白空间分辨率下最广泛的多蛋白数据集，其中并行包含多达30个不同的蛋白靶标,我们还调整了组学启发的分析工作流程，以探索这些特征丰富的数据集。值得注意的是，通过以单蛋白分辨率研究近900个单个突触的多重蛋白含量，我们揭示了突触异质性的复杂性，最终发现了一种新的突触类型。这项工作不仅为研究人员提供了功能丰富的资源，还为单个蛋白分辨率的综合空间蛋白质组学提供了集成的数据采集和分析工作流程,为‘Localizomics’铺平道路。

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English below:

To fully understand biological processes and functions, it is necessary to reveal the molecular heterogeneity of cells and even subcellular assemblies by gaining access to the location and interaction of all biomolecules. The study of protein arrangements has seen significant advancements through super-resolution microscopy, but such methods are still far from reaching the multiplexing capacity of spatial proteomics. Here, we introduce Secondary label-based Unlimited Multiplexed DNA-PAINT (SUM-PAINT), a high-throughput imaging method capable of achieving virtually unlimited multiplexing at better than 15 nm spatial resolution. Using SUM-PAINT, we generated the most extensive multiprotein dataset to date at single-protein spatial resolution, comprising up to 30 distinct protein targets in parallel and adapted omics-inspired analysis workflows to explore these feature-rich datasets. Remarkably, by examining the multiplexed protein content of almost 900 individual synapses at single-protein resolution, we revealed the complexity of synaptic heterogeneity, ultimately leading to the discovery of a new synapse type. This work provides not only a feature-rich resource for researchers, but also an integrated data acquisition and analysis workflow for comprehensive spatial proteomics at single-protein resolution, paving the way for ''Localizomics''.