JP7434161B2 - タンパク質同定のための方法およびシステム - Google Patents
タンパク質同定のための方法およびシステム Download PDFInfo
- Publication number
- JP7434161B2 JP7434161B2 JP2020542714A JP2020542714A JP7434161B2 JP 7434161 B2 JP7434161 B2 JP 7434161B2 JP 2020542714 A JP2020542714 A JP 2020542714A JP 2020542714 A JP2020542714 A JP 2020542714A JP 7434161 B2 JP7434161 B2 JP 7434161B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- protein
- binding
- candidate
- affinity reagent
- proteins
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 102000004169 proteins and genes Human genes 0.000 title claims description 725
- 108090000623 proteins and genes Proteins 0.000 title claims description 725
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims description 378
- 239000003153 chemical reaction reagent Substances 0.000 claims description 553
- 239000000523 sample Substances 0.000 claims description 436
- 230000027455 binding Effects 0.000 claims description 416
- 238000009739 binding Methods 0.000 claims description 416
- 238000005259 measurement Methods 0.000 claims description 225
- 239000000758 substrate Substances 0.000 claims description 69
- 101710100170 Unknown protein Proteins 0.000 claims description 63
- 208000037265 diseases, disorders, signs and symptoms Diseases 0.000 claims description 44
- 201000010099 disease Diseases 0.000 claims description 35
- 239000012472 biological sample Substances 0.000 claims description 33
- 230000008569 process Effects 0.000 claims description 15
- 238000012360 testing method Methods 0.000 claims description 4
- 235000018102 proteins Nutrition 0.000 description 694
- 239000000203 mixture Substances 0.000 description 64
- 238000013459 approach Methods 0.000 description 57
- 239000013638 trimer Substances 0.000 description 53
- 108020004414 DNA Proteins 0.000 description 50
- 239000002207 metabolite Substances 0.000 description 50
- 150000001413 amino acids Chemical class 0.000 description 43
- 150000004676 glycans Chemical class 0.000 description 41
- 235000001014 amino acid Nutrition 0.000 description 34
- 229940024606 amino acid Drugs 0.000 description 34
- 239000002773 nucleotide Substances 0.000 description 32
- 125000003729 nucleotide group Chemical group 0.000 description 32
- 108010026552 Proteome Proteins 0.000 description 29
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 24
- 238000002474 experimental method Methods 0.000 description 22
- 210000004027 cell Anatomy 0.000 description 21
- 125000005647 linker group Chemical group 0.000 description 21
- 230000004481 post-translational protein modification Effects 0.000 description 21
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 description 19
- 230000015654 memory Effects 0.000 description 19
- 229960000106 biosimilars Drugs 0.000 description 18
- 238000003860 storage Methods 0.000 description 18
- 230000008685 targeting Effects 0.000 description 18
- 239000012634 fragment Substances 0.000 description 15
- 238000010606 normalization Methods 0.000 description 14
- 108090000765 processed proteins & peptides Proteins 0.000 description 14
- 208000027418 Wounds and injury Diseases 0.000 description 12
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 12
- 108020004635 Complementary DNA Proteins 0.000 description 11
- 238000010804 cDNA synthesis Methods 0.000 description 11
- 239000002299 complementary DNA Substances 0.000 description 11
- 125000000524 functional group Chemical group 0.000 description 11
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 11
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 11
- -1 polypropylene Polymers 0.000 description 10
- 208000026350 Inborn Genetic disease Diseases 0.000 description 9
- 206010028980 Neoplasm Diseases 0.000 description 9
- 201000011510 cancer Diseases 0.000 description 9
- 208000035475 disorder Diseases 0.000 description 9
- 208000016361 genetic disease Diseases 0.000 description 9
- 239000010410 layer Substances 0.000 description 9
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 description 9
- 230000035945 sensitivity Effects 0.000 description 9
- 238000011282 treatment Methods 0.000 description 9
- 239000004971 Cross linker Substances 0.000 description 8
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 8
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 8
- 239000002609 medium Substances 0.000 description 8
- 208000035473 Communicable disease Diseases 0.000 description 7
- 206010052428 Wound Diseases 0.000 description 7
- 239000008280 blood Substances 0.000 description 7
- 210000004369 blood Anatomy 0.000 description 7
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 7
- 102000004196 processed proteins & peptides Human genes 0.000 description 7
- 210000001519 tissue Anatomy 0.000 description 7
- 108091023037 Aptamer Proteins 0.000 description 6
- 108090000144 Human Proteins Proteins 0.000 description 6
- 102000003839 Human Proteins Human genes 0.000 description 6
- 238000003556 assay Methods 0.000 description 6
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 6
- 230000021615 conjugation Effects 0.000 description 6
- 230000006870 function Effects 0.000 description 6
- 208000026278 immune system disease Diseases 0.000 description 6
- 238000000126 in silico method Methods 0.000 description 6
- 239000007787 solid Substances 0.000 description 6
- 235000000346 sugar Nutrition 0.000 description 6
- 102000004160 Phosphoric Monoester Hydrolases Human genes 0.000 description 5
- 108090000608 Phosphoric Monoester Hydrolases Proteins 0.000 description 5
- 230000006378 damage Effects 0.000 description 5
- 239000005090 green fluorescent protein Substances 0.000 description 5
- 208000014674 injury Diseases 0.000 description 5
- 239000000463 material Substances 0.000 description 5
- 230000009871 nonspecific binding Effects 0.000 description 5
- 230000026731 phosphorylation Effects 0.000 description 5
- 238000006366 phosphorylation reaction Methods 0.000 description 5
- 229920001184 polypeptide Polymers 0.000 description 5
- 150000008163 sugars Chemical class 0.000 description 5
- 238000002198 surface plasmon resonance spectroscopy Methods 0.000 description 5
- IKYJCHYORFJFRR-UHFFFAOYSA-N Alexa Fluor 350 Chemical compound O=C1OC=2C=C(N)C(S(O)(=O)=O)=CC=2C(C)=C1CC(=O)ON1C(=O)CCC1=O IKYJCHYORFJFRR-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 4
- JLDSMZIBHYTPPR-UHFFFAOYSA-N Alexa Fluor 405 Chemical compound CC[NH+](CC)CC.CC[NH+](CC)CC.CC[NH+](CC)CC.C12=C3C=4C=CC2=C(S([O-])(=O)=O)C=C(S([O-])(=O)=O)C1=CC=C3C(S(=O)(=O)[O-])=CC=4OCC(=O)N(CC1)CCC1C(=O)ON1C(=O)CCC1=O JLDSMZIBHYTPPR-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 4
- WHVNXSBKJGAXKU-UHFFFAOYSA-N Alexa Fluor 532 Chemical compound [H+].[H+].CC1(C)C(C)NC(C(=C2OC3=C(C=4C(C(C(C)N=4)(C)C)=CC3=3)S([O-])(=O)=O)S([O-])(=O)=O)=C1C=C2C=3C(C=C1)=CC=C1C(=O)ON1C(=O)CCC1=O WHVNXSBKJGAXKU-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 4
- ZAINTDRBUHCDPZ-UHFFFAOYSA-M Alexa Fluor 546 Chemical compound [H+].[Na+].CC1CC(C)(C)NC(C(=C2OC3=C(C4=NC(C)(C)CC(C)C4=CC3=3)S([O-])(=O)=O)S([O-])(=O)=O)=C1C=C2C=3C(C(=C(Cl)C=1Cl)C(O)=O)=C(Cl)C=1SCC(=O)NCCCCCC(=O)ON1C(=O)CCC1=O ZAINTDRBUHCDPZ-UHFFFAOYSA-M 0.000 description 4
- IGAZHQIYONOHQN-UHFFFAOYSA-N Alexa Fluor 555 Chemical compound C=12C=CC(=N)C(S(O)(=O)=O)=C2OC2=C(S(O)(=O)=O)C(N)=CC=C2C=1C1=CC=C(C(O)=O)C=C1C(O)=O IGAZHQIYONOHQN-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 4
- 108091005804 Peptidases Proteins 0.000 description 4
- 102000035195 Peptidases Human genes 0.000 description 4
- 239000004365 Protease Substances 0.000 description 4
- 238000003491 array Methods 0.000 description 4
- 239000002585 base Substances 0.000 description 4
- 239000011230 binding agent Substances 0.000 description 4
- 239000000872 buffer Substances 0.000 description 4
- 230000008878 coupling Effects 0.000 description 4
- 238000010168 coupling process Methods 0.000 description 4
- 238000005859 coupling reaction Methods 0.000 description 4
- 150000002016 disaccharides Chemical class 0.000 description 4
- 238000009826 distribution Methods 0.000 description 4
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 description 4
- 208000015181 infectious disease Diseases 0.000 description 4
- 230000000670 limiting effect Effects 0.000 description 4
- 238000001459 lithography Methods 0.000 description 4
- 238000004949 mass spectrometry Methods 0.000 description 4
- 238000005457 optimization Methods 0.000 description 4
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 4
- 238000011002 quantification Methods 0.000 description 4
- 230000009870 specific binding Effects 0.000 description 4
- 238000006467 substitution reaction Methods 0.000 description 4
- 108091005957 yellow fluorescent proteins Proteins 0.000 description 4
- 206010003210 Arteriosclerosis Diseases 0.000 description 3
- 208000008035 Back Pain Diseases 0.000 description 3
- 241000894006 Bacteria Species 0.000 description 3
- 206010005003 Bladder cancer Diseases 0.000 description 3
- 208000003174 Brain Neoplasms Diseases 0.000 description 3
- 206010006187 Breast cancer Diseases 0.000 description 3
- 208000026310 Breast neoplasm Diseases 0.000 description 3
- 206010007559 Cardiac failure congestive Diseases 0.000 description 3
- 206010008342 Cervix carcinoma Diseases 0.000 description 3
- 208000010693 Charcot-Marie-Tooth Disease Diseases 0.000 description 3
- 208000006545 Chronic Obstructive Pulmonary Disease Diseases 0.000 description 3
- 206010009944 Colon cancer Diseases 0.000 description 3
- 206010010254 Concussion Diseases 0.000 description 3
- 208000034656 Contusions Diseases 0.000 description 3
- 201000003883 Cystic fibrosis Diseases 0.000 description 3
- 102000053602 DNA Human genes 0.000 description 3
- 201000010374 Down Syndrome Diseases 0.000 description 3
- 208000000461 Esophageal Neoplasms Diseases 0.000 description 3
- 208000035874 Excoriation Diseases 0.000 description 3
- 206010016654 Fibrosis Diseases 0.000 description 3
- 206010016747 Flail chest Diseases 0.000 description 3
- 206010017076 Fracture Diseases 0.000 description 3
- 241000233866 Fungi Species 0.000 description 3
- 108010043121 Green Fluorescent Proteins Proteins 0.000 description 3
- 102000004144 Green Fluorescent Proteins Human genes 0.000 description 3
- 206010019027 Haemothorax Diseases 0.000 description 3
- 206010019280 Heart failures Diseases 0.000 description 3
- 206010019909 Hernia Diseases 0.000 description 3
- 208000023105 Huntington disease Diseases 0.000 description 3
- 206010020772 Hypertension Diseases 0.000 description 3
- 102000008394 Immunoglobulin Fragments Human genes 0.000 description 3
- 108010021625 Immunoglobulin Fragments Proteins 0.000 description 3
- 208000008839 Kidney Neoplasms Diseases 0.000 description 3
- 208000034693 Laceration Diseases 0.000 description 3
- 108091036060 Linker DNA Proteins 0.000 description 3
- 206010058467 Lung neoplasm malignant Diseases 0.000 description 3
- NQTADLQHYWFPDB-UHFFFAOYSA-N N-Hydroxysuccinimide Chemical group ON1C(=O)CCC1=O NQTADLQHYWFPDB-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 3
- 208000015914 Non-Hodgkin lymphomas Diseases 0.000 description 3
- 208000008589 Obesity Diseases 0.000 description 3
- 206010030155 Oesophageal carcinoma Diseases 0.000 description 3
- 206010033128 Ovarian cancer Diseases 0.000 description 3
- 206010061535 Ovarian neoplasm Diseases 0.000 description 3
- 206010061902 Pancreatic neoplasm Diseases 0.000 description 3
- 206010034764 Peutz-Jeghers syndrome Diseases 0.000 description 3
- 206010060862 Prostate cancer Diseases 0.000 description 3
- 208000000236 Prostatic Neoplasms Diseases 0.000 description 3
- 208000035977 Rare disease Diseases 0.000 description 3
- 208000015634 Rectal Neoplasms Diseases 0.000 description 3
- 206010038389 Renal cancer Diseases 0.000 description 3
- 208000027790 Rib fracture Diseases 0.000 description 3
- 208000008765 Sciatica Diseases 0.000 description 3
- 208000000453 Skin Neoplasms Diseases 0.000 description 3
- 208000006011 Stroke Diseases 0.000 description 3
- 208000024770 Thyroid neoplasm Diseases 0.000 description 3
- 208000030886 Traumatic Brain injury Diseases 0.000 description 3
- 208000007097 Urinary Bladder Neoplasms Diseases 0.000 description 3
- 208000006105 Uterine Cervical Neoplasms Diseases 0.000 description 3
- 208000002495 Uterine Neoplasms Diseases 0.000 description 3
- 241000700605 Viruses Species 0.000 description 3
- 238000005299 abrasion Methods 0.000 description 3
- 230000032683 aging Effects 0.000 description 3
- 208000011775 arteriosclerosis disease Diseases 0.000 description 3
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 3
- 208000029028 brain injury Diseases 0.000 description 3
- 201000010881 cervical cancer Diseases 0.000 description 3
- 230000007882 cirrhosis Effects 0.000 description 3
- 208000019425 cirrhosis of liver Diseases 0.000 description 3
- 210000001072 colon Anatomy 0.000 description 3
- 208000029742 colonic neoplasm Diseases 0.000 description 3
- 230000000295 complement effect Effects 0.000 description 3
- 230000009514 concussion Effects 0.000 description 3
- 238000010276 construction Methods 0.000 description 3
- 230000009519 contusion Effects 0.000 description 3
- 239000003431 cross linking reagent Substances 0.000 description 3
- 238000013500 data storage Methods 0.000 description 3
- 206010012601 diabetes mellitus Diseases 0.000 description 3
- 239000000975 dye Substances 0.000 description 3
- 238000000835 electrochemical detection Methods 0.000 description 3
- 230000002708 enhancing effect Effects 0.000 description 3
- 201000004101 esophageal cancer Diseases 0.000 description 3
- 210000003195 fascia Anatomy 0.000 description 3
- 239000011521 glass Substances 0.000 description 3
- 208000019622 heart disease Diseases 0.000 description 3
- 238000009396 hybridization Methods 0.000 description 3
- 230000002631 hypothermal effect Effects 0.000 description 3
- 201000010982 kidney cancer Diseases 0.000 description 3
- 208000032839 leukemia Diseases 0.000 description 3
- 210000003041 ligament Anatomy 0.000 description 3
- 201000007270 liver cancer Diseases 0.000 description 3
- 208000014018 liver neoplasm Diseases 0.000 description 3
- 201000005202 lung cancer Diseases 0.000 description 3
- 208000020816 lung neoplasm Diseases 0.000 description 3
- 208000015486 malignant pancreatic neoplasm Diseases 0.000 description 3
- 201000001441 melanoma Diseases 0.000 description 3
- 239000011807 nanoball Substances 0.000 description 3
- 239000002061 nanopillar Substances 0.000 description 3
- 239000002070 nanowire Substances 0.000 description 3
- 201000008383 nephritis Diseases 0.000 description 3
- 208000015122 neurodegenerative disease Diseases 0.000 description 3
- 235000020824 obesity Nutrition 0.000 description 3
- 201000002528 pancreatic cancer Diseases 0.000 description 3
- 208000008443 pancreatic carcinoma Diseases 0.000 description 3
- 244000045947 parasite Species 0.000 description 3
- 201000003144 pneumothorax Diseases 0.000 description 3
- 206010038038 rectal cancer Diseases 0.000 description 3
- 201000001275 rectum cancer Diseases 0.000 description 3
- 206010039073 rheumatoid arthritis Diseases 0.000 description 3
- 201000000849 skin cancer Diseases 0.000 description 3
- 208000020431 spinal cord injury Diseases 0.000 description 3
- 210000002435 tendon Anatomy 0.000 description 3
- 201000002510 thyroid cancer Diseases 0.000 description 3
- 230000009529 traumatic brain injury Effects 0.000 description 3
- 201000005112 urinary bladder cancer Diseases 0.000 description 3
- 206010046766 uterine cancer Diseases 0.000 description 3
- 238000005406 washing Methods 0.000 description 3
- VGIRNWJSIRVFRT-UHFFFAOYSA-N 2',7'-difluorofluorescein Chemical compound OC(=O)C1=CC=CC=C1C1=C2C=C(F)C(=O)C=C2OC2=CC(O)=C(F)C=C21 VGIRNWJSIRVFRT-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
- GOLORTLGFDVFDW-UHFFFAOYSA-N 3-(1h-benzimidazol-2-yl)-7-(diethylamino)chromen-2-one Chemical compound C1=CC=C2NC(C3=CC4=CC=C(C=C4OC3=O)N(CC)CC)=NC2=C1 GOLORTLGFDVFDW-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
- 239000012103 Alexa Fluor 488 Substances 0.000 description 2
- 239000012109 Alexa Fluor 568 Substances 0.000 description 2
- 239000012110 Alexa Fluor 594 Substances 0.000 description 2
- 239000012114 Alexa Fluor 647 Substances 0.000 description 2
- 239000012116 Alexa Fluor 680 Substances 0.000 description 2
- 239000012118 Alexa Fluor 750 Substances 0.000 description 2
- HEDRZPFGACZZDS-UHFFFAOYSA-N Chloroform Chemical compound ClC(Cl)Cl HEDRZPFGACZZDS-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
- 238000002965 ELISA Methods 0.000 description 2
- 102000004190 Enzymes Human genes 0.000 description 2
- 108090000790 Enzymes Proteins 0.000 description 2
- 108010054477 Immunoglobulin Fab Fragments Proteins 0.000 description 2
- 102000001706 Immunoglobulin Fab Fragments Human genes 0.000 description 2
- 108010004729 Phycoerythrin Proteins 0.000 description 2
- 108010029485 Protein Isoforms Proteins 0.000 description 2
- 102000001708 Protein Isoforms Human genes 0.000 description 2
- 244000107946 Spondias cytherea Species 0.000 description 2
- 108090000631 Trypsin Proteins 0.000 description 2
- 102000004142 Trypsin Human genes 0.000 description 2
- NIXOWILDQLNWCW-UHFFFAOYSA-M acrylate group Chemical group C(C=C)(=O)[O-] NIXOWILDQLNWCW-UHFFFAOYSA-M 0.000 description 2
- 150000001412 amines Chemical class 0.000 description 2
- 230000003321 amplification Effects 0.000 description 2
- 238000004630 atomic force microscopy Methods 0.000 description 2
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 2
- 210000001124 body fluid Anatomy 0.000 description 2
- 239000010839 body fluid Substances 0.000 description 2
- 239000005388 borosilicate glass Substances 0.000 description 2
- 230000001010 compromised effect Effects 0.000 description 2
- 238000012937 correction Methods 0.000 description 2
- 238000004132 cross linking Methods 0.000 description 2
- 238000003745 diagnosis Methods 0.000 description 2
- 238000010494 dissociation reaction Methods 0.000 description 2
- 230000005593 dissociations Effects 0.000 description 2
- 238000010828 elution Methods 0.000 description 2
- 230000005284 excitation Effects 0.000 description 2
- MHMNJMPURVTYEJ-UHFFFAOYSA-N fluorescein-5-isothiocyanate Chemical compound O1C(=O)C2=CC(N=C=S)=CC=C2C21C1=CC=C(O)C=C1OC1=CC(O)=CC=C21 MHMNJMPURVTYEJ-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
- FUZZWVXGSFPDMH-UHFFFAOYSA-N hexanoic acid Chemical compound CCCCCC(O)=O FUZZWVXGSFPDMH-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 description 2
- 238000003018 immunoassay Methods 0.000 description 2
- 230000001965 increasing effect Effects 0.000 description 2
- 150000002632 lipids Chemical class 0.000 description 2
- 239000006249 magnetic particle Substances 0.000 description 2
- 239000002184 metal Substances 0.000 description 2
- 229910052751 metal Inorganic materials 0.000 description 2
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 description 2
- 230000035772 mutation Effects 0.000 description 2
- 239000002086 nanomaterial Substances 0.000 description 2
- 239000002105 nanoparticle Substances 0.000 description 2
- 210000005036 nerve Anatomy 0.000 description 2
- 238000003199 nucleic acid amplification method Methods 0.000 description 2
- 108020004707 nucleic acids Proteins 0.000 description 2
- 102000039446 nucleic acids Human genes 0.000 description 2
- 150000007523 nucleic acids Chemical class 0.000 description 2
- VYNDHICBIRRPFP-UHFFFAOYSA-N pacific blue Chemical compound FC1=C(O)C(F)=C2OC(=O)C(C(=O)O)=CC2=C1 VYNDHICBIRRPFP-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
- 230000002093 peripheral effect Effects 0.000 description 2
- 210000002381 plasma Anatomy 0.000 description 2
- 239000004033 plastic Substances 0.000 description 2
- 229920003023 plastic Polymers 0.000 description 2
- 238000003498 protein array Methods 0.000 description 2
- 230000009257 reactivity Effects 0.000 description 2
- 108010054624 red fluorescent protein Proteins 0.000 description 2
- 230000004044 response Effects 0.000 description 2
- 150000003839 salts Chemical class 0.000 description 2
- 238000000263 scanning probe lithography Methods 0.000 description 2
- 229910052710 silicon Inorganic materials 0.000 description 2
- 239000010703 silicon Substances 0.000 description 2
- 238000001542 size-exclusion chromatography Methods 0.000 description 2
- 150000003384 small molecules Chemical class 0.000 description 2
- 208000024891 symptom Diseases 0.000 description 2
- 230000009897 systematic effect Effects 0.000 description 2
- JGVWCANSWKRBCS-UHFFFAOYSA-N tetramethylrhodamine thiocyanate Chemical compound [Cl-].C=12C=CC(N(C)C)=CC2=[O+]C2=CC(N(C)C)=CC=C2C=1C1=CC=C(SC#N)C=C1C(O)=O JGVWCANSWKRBCS-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
- MPLHNVLQVRSVEE-UHFFFAOYSA-N texas red Chemical compound [O-]S(=O)(=O)C1=CC(S(Cl)(=O)=O)=CC=C1C(C1=CC=2CCCN3CCCC(C=23)=C1O1)=C2C1=C(CCC1)C3=[N+]1CCCC3=C2 MPLHNVLQVRSVEE-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
- 125000003396 thiol group Chemical group [H]S* 0.000 description 2
- FUOJEDZPVVDXHI-UHFFFAOYSA-N (2,5-dioxopyrrolidin-1-yl) 5-azido-2-nitrobenzoate Chemical compound [O-][N+](=O)C1=CC=C(N=[N+]=[N-])C=C1C(=O)ON1C(=O)CCC1=O FUOJEDZPVVDXHI-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- CRDAMVZIKSXKFV-FBXUGWQNSA-N (2-cis,6-cis)-farnesol Chemical compound CC(C)=CCC\C(C)=C/CC\C(C)=C/CO CRDAMVZIKSXKFV-FBXUGWQNSA-N 0.000 description 1
- 239000000260 (2E,6E)-3,7,11-trimethyldodeca-2,6,10-trien-1-ol Substances 0.000 description 1
- WYTZZXDRDKSJID-UHFFFAOYSA-N (3-aminopropyl)triethoxysilane Chemical compound CCO[Si](OCC)(OCC)CCCN WYTZZXDRDKSJID-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- OJISWRZIEWCUBN-QIRCYJPOSA-N (E,E,E)-geranylgeraniol Chemical compound CC(C)=CCC\C(C)=C\CC\C(C)=C\CC\C(C)=C\CO OJISWRZIEWCUBN-QIRCYJPOSA-N 0.000 description 1
- UPNUQQDXHCUWSG-UHFFFAOYSA-N 1-[6-(4-azido-2-nitroanilino)hexanoyloxy]-2,5-dioxopyrrolidine-3-sulfonic acid Chemical compound O=C1C(S(=O)(=O)O)CC(=O)N1OC(=O)CCCCCNC1=CC=C(N=[N+]=[N-])C=C1[N+]([O-])=O UPNUQQDXHCUWSG-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- GOJUJUVQIVIZAV-UHFFFAOYSA-N 2-amino-4,6-dichloropyrimidine-5-carbaldehyde Chemical group NC1=NC(Cl)=C(C=O)C(Cl)=N1 GOJUJUVQIVIZAV-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- SJECZPVISLOESU-UHFFFAOYSA-N 3-trimethoxysilylpropan-1-amine Chemical compound CO[Si](OC)(OC)CCCN SJECZPVISLOESU-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- SWDDLRSGGCWDPH-UHFFFAOYSA-N 4-triethoxysilylbutan-1-amine Chemical compound CCO[Si](OCC)(OCC)CCCCN SWDDLRSGGCWDPH-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 208000000044 Amnesia Diseases 0.000 description 1
- 208000031091 Amnestic disease Diseases 0.000 description 1
- 241000203069 Archaea Species 0.000 description 1
- 239000004475 Arginine Substances 0.000 description 1
- 108091005504 Asparagine peptide lyases Proteins 0.000 description 1
- 108010077805 Bacterial Proteins Proteins 0.000 description 1
- 101000898643 Candida albicans Vacuolar aspartic protease Proteins 0.000 description 1
- 101000898783 Candida tropicalis Candidapepsin Proteins 0.000 description 1
- 102000004726 Connectin Human genes 0.000 description 1
- 108010002947 Connectin Proteins 0.000 description 1
- RYGMFSIKBFXOCR-UHFFFAOYSA-N Copper Chemical compound [Cu] RYGMFSIKBFXOCR-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 101000898784 Cryphonectria parasitica Endothiapepsin Proteins 0.000 description 1
- 108010005843 Cysteine Proteases Proteins 0.000 description 1
- 102000005927 Cysteine Proteases Human genes 0.000 description 1
- 102000016911 Deoxyribonucleases Human genes 0.000 description 1
- 108010053770 Deoxyribonucleases Proteins 0.000 description 1
- 229920002307 Dextran Polymers 0.000 description 1
- 108010067770 Endopeptidase K Proteins 0.000 description 1
- 239000004593 Epoxy Chemical group 0.000 description 1
- LFQSCWFLJHTTHZ-UHFFFAOYSA-N Ethanol Chemical compound CCO LFQSCWFLJHTTHZ-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 102000005744 Glycoside Hydrolases Human genes 0.000 description 1
- 108010031186 Glycoside Hydrolases Proteins 0.000 description 1
- 206010021113 Hypothermia Diseases 0.000 description 1
- 238000004566 IR spectroscopy Methods 0.000 description 1
- WHUUTDBJXJRKMK-VKHMYHEASA-N L-glutamic acid Chemical compound OC(=O)[C@@H](N)CCC(O)=O WHUUTDBJXJRKMK-VKHMYHEASA-N 0.000 description 1
- 108090001090 Lectins Proteins 0.000 description 1
- 102000004856 Lectins Human genes 0.000 description 1
- 102000006830 Luminescent Proteins Human genes 0.000 description 1
- 108010047357 Luminescent Proteins Proteins 0.000 description 1
- KDXKERNSBIXSRK-UHFFFAOYSA-N Lysine Natural products NCCCCC(N)C(O)=O KDXKERNSBIXSRK-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 239000004472 Lysine Substances 0.000 description 1
- 108010006035 Metalloproteases Proteins 0.000 description 1
- 102000005741 Metalloproteases Human genes 0.000 description 1
- 108010085220 Multiprotein Complexes Proteins 0.000 description 1
- 102000007474 Multiprotein Complexes Human genes 0.000 description 1
- 238000005481 NMR spectroscopy Methods 0.000 description 1
- 206010028813 Nausea Diseases 0.000 description 1
- BPQQTUXANYXVAA-UHFFFAOYSA-N Orthosilicate Chemical compound [O-][Si]([O-])([O-])[O-] BPQQTUXANYXVAA-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 208000002193 Pain Diseases 0.000 description 1
- 102000045595 Phosphoprotein Phosphatases Human genes 0.000 description 1
- 108700019535 Phosphoprotein Phosphatases Proteins 0.000 description 1
- 239000004743 Polypropylene Substances 0.000 description 1
- 239000004793 Polystyrene Substances 0.000 description 1
- 239000012083 RIPA buffer Substances 0.000 description 1
- 206010037779 Radiculopathy Diseases 0.000 description 1
- 101000933133 Rhizopus niveus Rhizopuspepsin-1 Proteins 0.000 description 1
- 101000910082 Rhizopus niveus Rhizopuspepsin-2 Proteins 0.000 description 1
- 101000910079 Rhizopus niveus Rhizopuspepsin-3 Proteins 0.000 description 1
- 101000910086 Rhizopus niveus Rhizopuspepsin-4 Proteins 0.000 description 1
- 101000910088 Rhizopus niveus Rhizopuspepsin-5 Proteins 0.000 description 1
- 102000006382 Ribonucleases Human genes 0.000 description 1
- 108010083644 Ribonucleases Proteins 0.000 description 1
- 101000898773 Saccharomyces cerevisiae (strain ATCC 204508 / S288c) Saccharopepsin Proteins 0.000 description 1
- 108010022999 Serine Proteases Proteins 0.000 description 1
- 102000012479 Serine Proteases Human genes 0.000 description 1
- BLRPTPMANUNPDV-UHFFFAOYSA-N Silane Chemical compound [SiH4] BLRPTPMANUNPDV-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- XUIMIQQOPSSXEZ-UHFFFAOYSA-N Silicon Chemical compound [Si] XUIMIQQOPSSXEZ-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 108091005501 Threonine proteases Proteins 0.000 description 1
- 102000035100 Threonine proteases Human genes 0.000 description 1
- 108090000848 Ubiquitin Proteins 0.000 description 1
- 102000044159 Ubiquitin Human genes 0.000 description 1
- 102000006668 UniProt protein families Human genes 0.000 description 1
- 108020004729 UniProt protein families Proteins 0.000 description 1
- 108010067390 Viral Proteins Proteins 0.000 description 1
- 238000002835 absorbance Methods 0.000 description 1
- 150000001242 acetic acid derivatives Chemical class 0.000 description 1
- 239000002253 acid Substances 0.000 description 1
- 150000007513 acids Chemical class 0.000 description 1
- 230000002411 adverse Effects 0.000 description 1
- 108010004469 allophycocyanin Proteins 0.000 description 1
- 125000003368 amide group Chemical group 0.000 description 1
- 230000006986 amnesia Effects 0.000 description 1
- 230000003466 anti-cipated effect Effects 0.000 description 1
- ODKSFYDXXFIFQN-UHFFFAOYSA-N arginine Natural products OC(=O)C(N)CCCNC(N)=N ODKSFYDXXFIFQN-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 239000011324 bead Substances 0.000 description 1
- 230000006399 behavior Effects 0.000 description 1
- 238000001574 biopsy Methods 0.000 description 1
- 150000001720 carbohydrates Chemical class 0.000 description 1
- 235000014633 carbohydrates Nutrition 0.000 description 1
- 125000002915 carbonyl group Chemical group [*:2]C([*:1])=O 0.000 description 1
- 230000015556 catabolic process Effects 0.000 description 1
- 230000022131 cell cycle Effects 0.000 description 1
- 239000001913 cellulose Substances 0.000 description 1
- 229920002678 cellulose Polymers 0.000 description 1
- 239000000919 ceramic Substances 0.000 description 1
- 230000008859 change Effects 0.000 description 1
- 238000012512 characterization method Methods 0.000 description 1
- 238000007385 chemical modification Methods 0.000 description 1
- 239000003638 chemical reducing agent Substances 0.000 description 1
- 239000003795 chemical substances by application Substances 0.000 description 1
- 238000013375 chromatographic separation Methods 0.000 description 1
- 230000003931 cognitive performance Effects 0.000 description 1
- 238000005094 computer simulation Methods 0.000 description 1
- 239000000470 constituent Substances 0.000 description 1
- 238000011109 contamination Methods 0.000 description 1
- 239000013068 control sample Substances 0.000 description 1
- 210000004748 cultured cell Anatomy 0.000 description 1
- 235000018417 cysteine Nutrition 0.000 description 1
- XUJNEKJLAYXESH-UHFFFAOYSA-N cysteine Natural products SCC(N)C(O)=O XUJNEKJLAYXESH-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 230000007423 decrease Effects 0.000 description 1
- 238000006731 degradation reaction Methods 0.000 description 1
- 238000012217 deletion Methods 0.000 description 1
- 230000037430 deletion Effects 0.000 description 1
- 238000004925 denaturation Methods 0.000 description 1
- 230000036425 denaturation Effects 0.000 description 1
- 239000013578 denaturing buffer Substances 0.000 description 1
- 238000013461 design Methods 0.000 description 1
- 238000003795 desorption Methods 0.000 description 1
- 239000003599 detergent Substances 0.000 description 1
- 235000005911 diet Nutrition 0.000 description 1
- 230000037213 diet Effects 0.000 description 1
- 230000029087 digestion Effects 0.000 description 1
- 239000004205 dimethyl polysiloxane Substances 0.000 description 1
- 235000013870 dimethyl polysiloxane Nutrition 0.000 description 1
- 238000000979 dip-pen nanolithography Methods 0.000 description 1
- ZWIBGKZDAWNIFC-UHFFFAOYSA-N disuccinimidyl suberate Chemical compound O=C1CCC(=O)N1OC(=O)CCCCCCC(=O)ON1C(=O)CCC1=O ZWIBGKZDAWNIFC-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 229940079593 drug Drugs 0.000 description 1
- 239000003814 drug Substances 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 238000000609 electron-beam lithography Methods 0.000 description 1
- 238000000132 electrospray ionisation Methods 0.000 description 1
- 230000009881 electrostatic interaction Effects 0.000 description 1
- 210000002257 embryonic structure Anatomy 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 230000007613 environmental effect Effects 0.000 description 1
- 125000003700 epoxy group Chemical group 0.000 description 1
- 238000009207 exercise therapy Methods 0.000 description 1
- 230000006355 external stress Effects 0.000 description 1
- 210000003722 extracellular fluid Anatomy 0.000 description 1
- 229940043259 farnesol Drugs 0.000 description 1
- 229930002886 farnesol Natural products 0.000 description 1
- 230000006126 farnesylation Effects 0.000 description 1
- 206010016256 fatigue Diseases 0.000 description 1
- 210000003608 fece Anatomy 0.000 description 1
- 230000001605 fetal effect Effects 0.000 description 1
- 210000003754 fetus Anatomy 0.000 description 1
- 239000000835 fiber Substances 0.000 description 1
- 238000001914 filtration Methods 0.000 description 1
- 125000004072 flavinyl group Chemical group 0.000 description 1
- 238000001917 fluorescence detection Methods 0.000 description 1
- 108091006047 fluorescent proteins Proteins 0.000 description 1
- 102000034287 fluorescent proteins Human genes 0.000 description 1
- 238000013467 fragmentation Methods 0.000 description 1
- 238000006062 fragmentation reaction Methods 0.000 description 1
- 238000007306 functionalization reaction Methods 0.000 description 1
- 230000002538 fungal effect Effects 0.000 description 1
- 238000001502 gel electrophoresis Methods 0.000 description 1
- XWRJRXQNOHXIOX-UHFFFAOYSA-N geranylgeraniol Natural products CC(C)=CCCC(C)=CCOCC=C(C)CCC=C(C)C XWRJRXQNOHXIOX-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 230000006130 geranylgeranylation Effects 0.000 description 1
- OJISWRZIEWCUBN-UHFFFAOYSA-N geranylnerol Natural products CC(C)=CCCC(C)=CCCC(C)=CCCC(C)=CCO OJISWRZIEWCUBN-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 229930195712 glutamate Natural products 0.000 description 1
- 230000013595 glycosylation Effects 0.000 description 1
- 230000006095 glypiation Effects 0.000 description 1
- PCHJSUWPFVWCPO-UHFFFAOYSA-N gold Chemical compound [Au] PCHJSUWPFVWCPO-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 239000010931 gold Substances 0.000 description 1
- 229910052737 gold Inorganic materials 0.000 description 1
- 239000001963 growth medium Substances 0.000 description 1
- 230000036541 health Effects 0.000 description 1
- 230000005802 health problem Effects 0.000 description 1
- 238000010438 heat treatment Methods 0.000 description 1
- 125000004435 hydrogen atom Chemical group [H]* 0.000 description 1
- 238000010348 incorporation Methods 0.000 description 1
- 239000003112 inhibitor Substances 0.000 description 1
- 238000000752 ionisation method Methods 0.000 description 1
- 230000006122 isoprenylation Effects 0.000 description 1
- 239000004816 latex Substances 0.000 description 1
- 229920000126 latex Polymers 0.000 description 1
- 239000002523 lectin Substances 0.000 description 1
- 230000006144 lipoylation Effects 0.000 description 1
- 239000007788 liquid Substances 0.000 description 1
- 239000002122 magnetic nanoparticle Substances 0.000 description 1
- VZCYOOQTPOCHFL-UPHRSURJSA-N maleic acid Chemical group OC(=O)\C=C/C(O)=O VZCYOOQTPOCHFL-UPHRSURJSA-N 0.000 description 1
- 238000007726 management method Methods 0.000 description 1
- 230000008774 maternal effect Effects 0.000 description 1
- 239000012528 membrane Substances 0.000 description 1
- 150000002739 metals Chemical class 0.000 description 1
- 125000002496 methyl group Chemical group [H]C([H])([H])* 0.000 description 1
- 238000002493 microarray Methods 0.000 description 1
- 238000005232 molecular self-assembly Methods 0.000 description 1
- 230000007498 myristoylation Effects 0.000 description 1
- 238000001127 nanoimprint lithography Methods 0.000 description 1
- 238000005329 nanolithography Methods 0.000 description 1
- 238000000054 nanosphere lithography Methods 0.000 description 1
- 230000008693 nausea Effects 0.000 description 1
- CXQXSVUQTKDNFP-UHFFFAOYSA-N octamethyltrisiloxane Chemical compound C[Si](C)(C)O[Si](C)(C)O[Si](C)(C)C CXQXSVUQTKDNFP-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 239000003960 organic solvent Substances 0.000 description 1
- 239000007800 oxidant agent Substances 0.000 description 1
- 230000003647 oxidation Effects 0.000 description 1
- 238000007254 oxidation reaction Methods 0.000 description 1
- 230000026792 palmitoylation Effects 0.000 description 1
- 239000002245 particle Substances 0.000 description 1
- 239000013618 particulate matter Substances 0.000 description 1
- 125000002467 phosphate group Chemical group [H]OP(=O)(O[H])O[*] 0.000 description 1
- 230000005261 phosphopantetheinylation Effects 0.000 description 1
- 238000000206 photolithography Methods 0.000 description 1
- 239000006089 photosensitive glass Substances 0.000 description 1
- 238000004987 plasma desorption mass spectroscopy Methods 0.000 description 1
- 229920000435 poly(dimethylsiloxane) Polymers 0.000 description 1
- 229920002401 polyacrylamide Polymers 0.000 description 1
- 229920000647 polyepoxide Chemical group 0.000 description 1
- 229920001155 polypropylene Polymers 0.000 description 1
- 229920001296 polysiloxane Polymers 0.000 description 1
- 229920002223 polystyrene Polymers 0.000 description 1
- 238000011176 pooling Methods 0.000 description 1
- 230000013823 prenylation Effects 0.000 description 1
- 238000002360 preparation method Methods 0.000 description 1
- 125000002924 primary amino group Chemical group [H]N([H])* 0.000 description 1
- 235000019419 proteases Nutrition 0.000 description 1
- 230000009145 protein modification Effects 0.000 description 1
- 239000002096 quantum dot Substances 0.000 description 1
- 230000005855 radiation Effects 0.000 description 1
- 230000002829 reductive effect Effects 0.000 description 1
- 230000006159 retinylidene Schiff base formation Effects 0.000 description 1
- 210000003296 saliva Anatomy 0.000 description 1
- 238000012216 screening Methods 0.000 description 1
- 210000000582 semen Anatomy 0.000 description 1
- 239000004065 semiconductor Substances 0.000 description 1
- 238000012163 sequencing technique Methods 0.000 description 1
- 229910000077 silane Inorganic materials 0.000 description 1
- 238000002444 silanisation Methods 0.000 description 1
- 239000002356 single layer Substances 0.000 description 1
- 239000010454 slate Substances 0.000 description 1
- 125000006850 spacer group Chemical group 0.000 description 1
- 241000894007 species Species 0.000 description 1
- 238000005309 stochastic process Methods 0.000 description 1
- 239000000126 substance Substances 0.000 description 1
- KDYFGRWQOYBRFD-UHFFFAOYSA-N succinic acid Chemical group OC(=O)CCC(O)=O KDYFGRWQOYBRFD-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 229940124530 sulfonamide Drugs 0.000 description 1
- 150000003456 sulfonamides Chemical class 0.000 description 1
- 150000003573 thiols Chemical group 0.000 description 1
- CRDAMVZIKSXKFV-UHFFFAOYSA-N trans-Farnesol Natural products CC(C)=CCCC(C)=CCCC(C)=CCO CRDAMVZIKSXKFV-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- VZCYOOQTPOCHFL-UHFFFAOYSA-N trans-butenedioic acid Natural products OC(=O)C=CC(O)=O VZCYOOQTPOCHFL-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 238000011269 treatment regimen Methods 0.000 description 1
- 239000012588 trypsin Substances 0.000 description 1
- 238000009827 uniform distribution Methods 0.000 description 1
- 210000002700 urine Anatomy 0.000 description 1
- 230000003612 virological effect Effects 0.000 description 1
- 230000004580 weight loss Effects 0.000 description 1
- 208000016261 weight loss Diseases 0.000 description 1
- 238000001262 western blot Methods 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
- G16B—BIOINFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR GENETIC OR PROTEIN-RELATED DATA PROCESSING IN COMPUTATIONAL MOLECULAR BIOLOGY
- G16B35/00—ICT specially adapted for in silico combinatorial libraries of nucleic acids, proteins or peptides
- G16B35/20—Screening of libraries
-
- C—CHEMISTRY; METALLURGY
- C40—COMBINATORIAL TECHNOLOGY
- C40B—COMBINATORIAL CHEMISTRY; LIBRARIES, e.g. CHEMICAL LIBRARIES
- C40B30/00—Methods of screening libraries
- C40B30/04—Methods of screening libraries by measuring the ability to specifically bind a target molecule, e.g. antibody-antigen binding, receptor-ligand binding
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N33/00—Investigating or analysing materials by specific methods not covered by groups G01N1/00 - G01N31/00
- G01N33/48—Biological material, e.g. blood, urine; Haemocytometers
- G01N33/50—Chemical analysis of biological material, e.g. blood, urine; Testing involving biospecific ligand binding methods; Immunological testing
- G01N33/53—Immunoassay; Biospecific binding assay; Materials therefor
- G01N33/543—Immunoassay; Biospecific binding assay; Materials therefor with an insoluble carrier for immobilising immunochemicals
- G01N33/54353—Immunoassay; Biospecific binding assay; Materials therefor with an insoluble carrier for immobilising immunochemicals with ligand attached to the carrier via a chemical coupling agent
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N33/00—Investigating or analysing materials by specific methods not covered by groups G01N1/00 - G01N31/00
- G01N33/48—Biological material, e.g. blood, urine; Haemocytometers
- G01N33/50—Chemical analysis of biological material, e.g. blood, urine; Testing involving biospecific ligand binding methods; Immunological testing
- G01N33/68—Chemical analysis of biological material, e.g. blood, urine; Testing involving biospecific ligand binding methods; Immunological testing involving proteins, peptides or amino acids
- G01N33/6803—General methods of protein analysis not limited to specific proteins or families of proteins
Landscapes
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Chemical & Material Sciences (AREA)
- Molecular Biology (AREA)
- Immunology (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Biochemistry (AREA)
- Hematology (AREA)
- Urology & Nephrology (AREA)
- Biomedical Technology (AREA)
- Biotechnology (AREA)
- Medicinal Chemistry (AREA)
- Library & Information Science (AREA)
- Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
- Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
- Biophysics (AREA)
- Analytical Chemistry (AREA)
- Microbiology (AREA)
- Pathology (AREA)
- Organic Chemistry (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Cell Biology (AREA)
- Food Science & Technology (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Spectroscopy & Molecular Physics (AREA)
- Evolutionary Biology (AREA)
- General Chemical & Material Sciences (AREA)
- Chemical Kinetics & Catalysis (AREA)
- Proteomics, Peptides & Aminoacids (AREA)
- Investigating Or Analysing Biological Materials (AREA)
- Measuring Or Testing Involving Enzymes Or Micro-Organisms (AREA)
Description
本出願は2017年10月23日出願の米国特許仮出願62/575,976号の優先権を主張するものであり、該仮出願は、その全体が参照により本明細書に組み入れられる。
タンパク質同定のための現行の技術は、典型的には、高度に特異的でかつ感度の高い親和性試薬(抗体など)の結合およびそれに続く情報の読み出し、または質量分析計からのペプチド読み取りデータ(典型的には12~30アミノ酸長ほど)のいずれかに依存する。そのような技術は、高度に特異的でかつ感度の高い親和性試薬の、関心対象のタンパク質に対する結合測定の分析に基づいて、候補タンパク質の存在、非存在、または量を決定するために、試料中の未知のタンパク質に適用され得る。
本明細書において、未知のタンパク質の試料中のタンパク質の、改善された同定および定量の必要性が認識される。本明細書において提供される方法およびシステムは、試料中のタンパク質を同定する際の誤りを有意に減少または排除することができ、そしてそれにより、前記タンパク質の定量を改善する。そのような方法およびシステムは、未知のタンパク質の試料中の候補タンパク質の、正確でかつ効率の良い同定を達成し得る。そのような同定は、1つまたは複数の候補タンパク質に選択的に結合するように設定されている親和性試薬プローブの結合測定の情報を用いる反復した算定に、基づき得る。いくつかの態様において、未知のタンパク質の試料は、個々の親和性試薬プローブに、プールされた親和性試薬プローブに、または個々の親和性試薬プローブとプールされた親和性試薬プローブとの組み合わせに、反復して曝露されてよい。同定は、1つまたは複数の候補タンパク質のそれぞれが試料中に存在する信頼水準の推測を含み得る。
本明細書において言及されるすべての刊行物、特許、および特許出願は、個々の刊行物、特許、または特許出願がそれぞれ、参照により組み入れられるように具体的にかつ個々に示された場合と同程度に、参照により本明細書に組み入れられる。本明細書において含まれる本開示と相反する、参照により組み入れられる刊行物および特許または特許出願の範囲については、本明細書が、そのような相反する事柄のどれよりも優先され、および/または上位に立つことが、意図される。
本発明のさまざまな態様が本明細書において示されかつ記載されているが、そのような態様が単なる例として提供されていることは、当業者には明らかである。無数の変更、改変、および置き換えが、本発明から逸脱することなく、当業者に想起され得る。本明細書において記載される本発明の態様のさまざまな代替物が採用され得ることが、理解されるべきである。
タンパク質は、生きている生物の細胞および組織の、重要な構成要素である。一定の生物は、典型的にはプロテオームと称される、種々のタンパク質の大きなセットを産生する。プロテオームは、時間とともに変化し得、かつ細胞または生物が経験するさまざまなステージ(たとえば細胞サイクルのステージもしくは疾患の状態)の機能としても変化し得る。プロテオームの大規模研究(たとえば実験による分析)は、プロテオミクスと称され得る。プロテオミクスにおいては、タンパク質を同定するための複数の方法が存在しており、該方法はイムノアッセイ(たとえば酵素結合免疫吸着アッセイ(ELISA)およびウェスタンブロット)、質量分光に基づく方法(たとえばマトリックス支援レーザー脱離イオン化法(MALDI)およびエレクトロスプレーイオン化法(ESI))、混成の方法(たとえば質量分析イムノアッセイ(MSIA))、ならびにタンパク質マイクロアレイを含む。たとえば、単一分子プロテオミクスの手法が、アミノ酸の直接的な機能化から親和性試薬の使用までにわたる多様なアプローチによって、試料中のタンパク質分子のアイデンティティを推定するために、試みられてよい。そのようなアプローチから集められた情報または測定は、典型的には、試料中に存在するタンパク質を同定するために、適したアルゴリズムによって分析される。
[Product(P_着地_プローブ_1, P_着地_プローブ_2, …, P_着地_プローブ_n) / Choose(Len_i, n)]。この値はまた、正規化されていない、タンパク質_iが試料中に存在する確率とも、称され得る。
P(タンパク質_i | プローブ[1, 2, …, n], 長さ(タンパク質_i)) = [Product(P_着地_プローブ_1, P_着地_プローブ_2, …, P_着地_プローブ_n) / Choose(Len_i, n)] / SUM(P(タンパク質_j | プローブ[1, …, n], 長さ(タンパク質_j)))
P(タンパク質_i | プローブ[1, 2], 長さ(タンパク質_i)) = [Product(P_着地_プローブ_1, P_着地_プローブ_2 / Choose(Len_i, 2)] / SUM(P(タンパク質_j | プローブ[1, 2], 長さ(タンパク質_j)))
P(タンパク質_i | プローブ[1, 2, 3, 4], 長さ(タンパク質_i)) = [Product(P_着地_プローブ_1, P_着地_プローブ_2, P_着地_プローブ_3, P_着地_プローブ_4) / Choose(Len_i, 4)] / SUM(P(タンパク質_j | プローブ[1, 2, 3, 4], 長さ(タンパク質_j)))
P(結合測定アウトカム | タンパク質)
P(非結合測定アウトカム | タンパク質) = 1 - P(結合測定アウトカム | タンパク質)
P(結合アウトカムセット | タンパク質) = P(結合測定アウトカム1 | タンパク質) * P(結合測定アウトカム2 | タンパク質) * … * P(結合測定アウトカムN | タンパク質)
本開示は、本開示の方法を遂行するためにプログラムされたコンピューターシステムを提供する。図2は、コンピューターシステム201を示し、これは:試料中の未知のタンパク質への、親和性試薬プローブの結合測定の情報を受信するように、結合測定の情報を、候補タンパク質に対応する複数のタンパク質配列を含むデータベースに対して比較するように、および/もしくは候補タンパク質が試料中に存在する確率を反復して生成するように、プログラムされているか、または別の状況では、そうするように設定されている。
データベースが長さ:{276, 275, 151, 437, 244, 644}の候補タンパク質6個を含む状況を、検討する。加えて実験は、所与の三量体への結合の25%の尤度をそのそれぞれが有する、5個のプローブを用いて実施する。これらの試薬が結合する他の三量体は、データベース中のいかなるタンパク質にも見出されない。
開示される態様と一致して、1,000個の未知のヒトタンパク質の同定を、Santa Cruz Biotechnology社のカタログからの市販の抗体のプールを用いる結合測定を入手することによって、ベンチマークテストとして実施した。1,000個の未知のタンパク質が、約21,005個のタンパク質を含むUniprotタンパク質データベースから、無作為に選択された。ヒトタンパク質に対して反応性を有する、Santa Cruz Biotechnology社のカタログから利用可能なモノクローナル抗体のリストが、オンライン抗体レジストリからダウンロードされた。このリストは22,301個の抗体を含んでいた、そして、Uniprotヒトタンパク質データベース中のタンパク質に整合した14,566個の抗体のリストへと、フィルタリングされた。本実験においてモデル化された抗体の完全な集団は、これらの14,566個の抗体を含んでいた。1,000個の未知のタンパク質候補への抗体混合物の結合の、実験による評価は、以下のように実施された。
本明細書において記載される方法は、未同定のタンパク質への親和性試薬の結合および/または非結合に関連するデータの、異なるサブセットに適用され得る。いくつかの態様において、本明細書において記載される方法は、測定された結合アウトカムのうちの特定のサブセットが検討されない(たとえば非結合測定アウトカム)実験に適用され得る。測定された結合アウトカムのうちのあるサブセットが検討されないこれらの方法は、本明細書において、「打ち切り」の推定アプローチ(たとえば実施例1に記載されるようなアプローチ)と称され得る。図3に記載される結果において、打ち切りの推定アプローチの結果として得られるタンパク質同定は、特定の未同定のタンパク質に関連する結合イベントの発生を評価することに基づいている。したがって、打ち切りの推定アプローチは、未知のタンパク質のアイデンティティを決定する際に、非結合アウトカムを検討しない。
P(アウトカムセット | タンパク質) = P(結合イベント1 | タンパク質) * P(結合イベント2 | タンパク質) * … * P(結合イベントM | タンパク質)
いくつかの場合において、親和性試薬結合に関して、偽陰性の結合測定アウトカムが多発することが起こり得る。「偽陰性」の結合アウトカムは、予想されるよりも少ない頻度で生じる親和性試薬結合測定として現れる。そのような「偽陰性」のアウトカムは、たとえば、結合検出方法、結合条件(たとえば、温度、緩衝液組成物等)、タンパク質試料の劣化、または親和性試薬ストックの劣化の問題のために生じ得る。打ち切りのタンパク質同定アプローチおよび非打ち切りのタンパク質同定アプローチにおける、偽陰性測定の影響を決定するため、親和性試薬測定群のサブセットは、10個のうち1個、100個のうち1個、1,000個のうち1個、10,000個のうち1個、または100,000個のうち1個のいずれかの、無作為な、観測された結合イベントを、非結合イベントへとインシリコで交換することによって、意図的に劣化させた。全300個の親和性試薬群のうち、0個、1個、50個、100個、200個、または300個のいずれかを、この様式で劣化させた。図4にプロットされる結果によって示されるように、打ち切りのタンパク質同定アプローチおよび非打ち切りのタンパク質同定アプローチの両方とも、このタイプの無作為な偽陰性の結合を許容する。図4にプロットされるデータは、表2に提供される。
タンパク質同定の感度は、三量体への親和性試薬の、正確に推測された結合確率、および過大に推測されたまたは過小に推測された結合確率を用いるタンパク質同定を用いて、評価された。真の結合確率は、0.25であった。過小に推測された結合確率は:0.05、0.1、および0.2であった。過大に推測された結合確率は、0.30、0.50、0.75、および0.90であった。全部で300個の親和性試薬測定の群が入手された。親和性試薬のうち、無し(0個)、300個すべて、またはサブセット(1個、50個、100個、200個)は、過大に推測された、または過小に推測された結合確率を適用された。他のすべては、タンパク質同定において、正確な結合確率(0.25)が使用された。分析の結果は、表4に提供される。
いくつかの場合において、親和性試薬は、いくつかの未知の結合部位を有し得る。親和性試薬結合測定を用いる、打ち切りのタンパク質同定アプローチおよび非打ち切りのタンパク質同定アプローチの感度は、5つの三量体部位(たとえば、1つの標的三量体、および4つの無作為なオフターゲット部位)に、タンパク質同定アルゴリズムに入力される0.25の確率でそれぞれ結合する親和性試薬を用いて、比較された。親和性試薬のサブセット(300個のうち0個、300個のうち1個、300個のうち50個、300個のうち100個、300個のうち200個、もしくは300個のうち300個)は、1個、4個、または40個のいずれかの、追加の余分な結合部位を有しており、該部位はそれぞれ、無作為な三量体に対して0.05、0.1、または0.25の結合確率を有していた。分析の結果は、表5に示される。
いくつかの場合において、存在していない、アノテーションされたいくつかの結合エピトープ(たとえば、余分な予想される結合部位)を用いて、不適切に特徴付けされている親和性試薬が、存在し得る。つまり、親和性試薬に関して予想される結合確率を生成するために使用されるモデルは、存在しない、余分な予想される部位を含む。親和性試薬結合測定を用いる、打ち切りのタンパク質同定アプローチおよび非打ち切りのタンパク質同定アプローチの感度は、無作為な三量体部位(たとえば、1つの標的三量体、および4つの無作為なオフターゲット部位)に、タンパク質同定アルゴリズムに入力される0.25の確率でそれぞれ結合する親和性試薬を用いて、比較された。親和性試薬のサブセット(300個のうち0個、300個のうち1個、300個のうち50個、300個のうち100個、300個のうち200個、もしくは300個のうち300個)は、1個、4個、または40個のいずれかの、余分な予想される結合部位を有しており、該部位はそれぞれ、無作為な三量体に対して結合確率0.05、0.1、または0.25を有し、タンパク質推定アルゴリズムによって使用される親和性試薬についてのモデルに追加された。分析の結果は、表6に示される。
本明細書において記載される方法は、確率のさまざまなスケール変換戦略との組み合わせで親和性試薬結合測定を用いる、タンパク質のアイデンティティの推定(たとえば未知のタンパク質の同定)に、適用され得る。実施例3に記載される打ち切りの推定アプローチは、タンパク質における潜在的な結合部位の数(タンパク質の長さ - 2)、および観測された結合アウトカムの数(M)に基づき、タンパク質に関する観測されたアウトカムの確率をスケール変換する:
ここで、P(三量体j)は、プロテオーム中のすべての8,000個の三量体の合計数と比較した、三量体が存在する頻度である。長さkの任意のタンパク質に関して、プローブiがタンパク質に結合する確率は、以下のように表され得る:
P(タンパク質の結合 | プローブi, k) = 1 - (1 - P(三量体の結合 | プローブi))k-2
pプローブ, k = [P(結合 | プローブ1, k), P(結合 | プローブ2, k), P(結合 | プローブ3, k) … P(結合 | プローブn, k)]
P(N個の結合イベント | プローブ, k) = PMFPoiBin (N, pプローブ, k)
本明細書において記載される方法は、親和性試薬の任意のセットに適用され得る。たとえば、タンパク質同定アプローチは、プロテオーム中で最も豊富な三量体を標的とする親和性試薬に、または無作為な三量体を標的とする親和性試薬に、適用され得る。プロテオーム中で最上位の最も豊富な三量体300個を標的とする親和性試薬、プロテオーム中で無作為に選択された三量体300個を標的とする親和性試薬、またはプロテオーム中で最も乏しい三量体300個を標的とする親和性試薬を用いるヒトタンパク質推定分析からの結果は、表7a~表7cに示される。
本明細書において記載される方法は、異なるタイプのオフターゲット結合部位(エピトープ)を有する親和性試薬を用いる親和性試薬結合実験に、適用され得る。この実施例においては、親和性試薬の2つのクラスの性能が比較される:無作為な親和性試薬、および「バイオシミラー」親和性試薬。これらの評価からの結果は、表8a~表8dに示される。
1) 選択される親和性試薬(AR)の空のリストを、初期化する。
2) 候補ARのセット(たとえば、そのそれぞれが、無作為なオフターゲット部位を有しつつ独特な三量体を標的とする、8,000個のARの集団)を、初期化する。
3) (たとえばUniprotリファレンスプロテオーム中のすべてのヒトタンパク質)に対して最適化するために、タンパク質配列のセットを選択する。
4) 所望の数のARが選択されるまで、以下を繰り返す:
a. 各候補ARに関して:
i. タンパク質セットに対する候補ARの結合をシミュレートする。
ii. 候補ARからシミュレートされた結合測定、および以前に選択されたすべてのARからシミュレートされた結合測定を用いて、各タンパク質についてタンパク質推定を実施する。
iii. タンパク質推定によって決定される、各タンパク質についての正確なタンパク質同定の確率を合計することによって、候補ARについてスコアを算定する。
b. 最高のスコアを有するARを選択されるARのセットへ追加し、そしてそれを候補ARリストから除去する。
本明細書において記載される方法は、親和性試薬の混合物を用いて測定されたタンパク質を、分析および/または同定するために、適用され得る。親和性試薬の混合物によってアッセイされた場合に、ある特定のタンパク質が結合アウトカムを生成する確率は、以下のように計算され得る:
1) 混合物中の各親和性試薬の、非特異的エピトープ結合の平均の確率
を、算定する。
2) タンパク質における結合部位の数を、タンパク質の長さ(L)および親和性試薬のエピトープの長さ(K)に基づいて算定する:結合部位の数 = L - K + 1。非特異的結合イベントが生じない確率は、
である。
3) 混合物中の各親和性試薬に関して、エピトープ特異的結合イベントが生じない確率を、以下のように算定する:
4) タンパク質に関して、混合物が非結合アウトカムを生成する確率は、以下である:
5) 混合物が結合アウトカムを生成する確率は、以下である:
P(結合 | タンパク質) = 1 - P(非結合 | タンパク質)
ここでSOTは、オフターゲット部位と標的部位との間のBLOSUM62類似性であり、かつSselfは、標的配列とそれ自身との間のBLOSUM62類似性である。2.45 x 108を下回る結合確率を有するオフターゲット部位はいずれも、結合確率2.45 x 108を有するように調整される。非特異的エピトープ結合確率は、この例においては2.45 x 108である。
1) 選択される親和性試薬(AR)混合物の空のリストを、初期化する。
2) 候補親和性試薬(この例においては、実施例10に詳細が記載される貪欲法アプローチを用いて計算された、300個のもっとも最適なものからなる)のリストを、初期化する。
3) (たとえばUniprotリファレンスプロテオーム中のすべてのヒトタンパク質)に対して最適化するために、タンパク質配列のセットを選択する。
4) 所望の数のAR混合物が生成されるまで、以下を繰り返す:
a. 空の混合物を初期化する。
b. 各候補ARに関して:
i. それに追加された候補ARを有する現在の混合物を用いて、結合アウトカムをシミュレートする。
ii. i.からシミュレートされた結合測定、および以前に生成された混合物からシミュレートされた結合測定を用いて、各タンパク質についてタンパク質推定を実施する。
iii. タンパク質推定によって決定される、各タンパク質についての正確なタンパク質同定の確率を合計することによって、この候補ARを有する混合物についてスコアを算定する。
c. 最高のスコアが付けられた候補ARを、混合物へ追加する。
d. それまでに混合物になかった各候補ARに関して、該ARが追加された混合物に、i~iiiにおけるようにスコアを付け、そして、最高のスコアが付けられた候補が、混合物に追加された以前の候補よりも高いスコアを有する場合、それを混合物に追加し、そして、この工程を繰り返す。混合物は、最高のスコアが付けられた候補ARが、以前に追加された候補と比べて、混合物のスコアを減少させる場合に、またはすべての候補ARが混合物に追加された場合に、完成する。
1. 未知のタンパク質の試料中の候補タンパク質を反復して同定するための、コンピューターによって遂行される方法であって、以下の工程を含む、方法:
(a) 前記試料中の前記未知のタンパク質に対する複数の親和性試薬プローブのそれぞれについての結合測定の情報を、前記コンピューターによって受信する工程であって、親和性試薬プローブそれぞれが、複数の候補タンパク質の中の1つまたは複数の候補タンパク質に選択的に結合するように設定されている、工程;
(b) 前記結合測定の情報の少なくとも一部分を、複数のタンパク質配列を含むデータベースに対して、前記コンピューターによって比較する工程であって、各タンパク質配列が、前記複数の候補タンパク質の中の1つの候補タンパク質に対応する、工程;および
(c) 前記複数の候補タンパク質中の1つまたは複数の候補タンパク質のそれぞれに関して、前記1つまたは複数の候補タンパク質のそれぞれが前記試料中に存在する確率を、前記1つまたは複数の候補タンパク質のそれぞれの前記結合測定の情報の前記少なくとも一部分の、前記複数のタンパク質配列を含む前記データベースに対する前記比較に基づいて、前記コンピューターによって反復して生成する工程。
2. 前記複数の確率を生成する工程が、
複数の追加の親和性試薬プローブのそれぞれについての結合測定の追加の情報を、反復して受信すること
をさらに含み、追加の親和性試薬プローブそれぞれが、前記複数の候補タンパク質の中の1つまたは複数の候補タンパク質に選択的に結合するように設定されている、項目1記載の方法。
3. 前記1つまたは複数の候補タンパク質のそれぞれについて、前記候補タンパク質が前記試料中の前記未知のタンパク質の1つに整合する信頼水準を生成する工程
をさらに含む、項目1記載の方法。
4. 前記確率を生成する工程が、
前記結合測定の情報に関連する、検出器の誤り率を考慮に入れること
を含む、項目1記載の方法。
5. 前記検出器の誤り率が、前記結合測定の情報を入手するために使用される1つまたは複数の検出器の仕様書から得られる、項目4記載の方法。
6. 前記検出器の誤り率が、検出器の推測誤り率にセットされる、項目4記載の方法。
7. 前記検出器の推測誤り率が、前記コンピューターのユーザーによってセットされる、項目6記載の方法。
8. 前記検出器の推測誤り率が、約0.001である、項目6記載の方法。
9. 前記複数の確率を反復して生成する工程が、
続く反復から、前記複数の候補タンパク質からの1つまたは複数の候補タンパク質を除去すること
をさらに含み、それにより、前記確率の前記反復した生成を実施するために必要ないくつかの反復を減少させる、項目1記載の方法。
10. 前記1つまたは複数の候補タンパク質を除去することが、前記候補タンパク質に関連する前記結合測定の所定の基準に少なくとも基づいている、項目9記載の方法。
11. 前記所定の基準が、
前記複数の親和性試薬プローブの中の第一の複数に対する所定の閾値を下回る結合測定を有する、前記1つまたは複数の候補タンパク質
を含む、項目10記載の方法。
12. 前記確率のそれぞれが、前記候補タンパク質の長さに対して正規化される、項目1記載の方法。
13. 前記確率のそれぞれが、前記複数の候補タンパク質の確率の総和に対して正規化される、項目1記載の方法。
14. 前記複数の親和性試薬プローブが、50個以下の親和性試薬プローブを含む、項目1記載の方法。
15. 前記複数の親和性試薬プローブが、100個以下の親和性試薬プローブを含む、項目1記載の方法。
16. 前記複数の親和性試薬プローブが、500個以下の親和性試薬プローブを含む、項目1記載の方法。
17. 前記複数の親和性試薬プローブが、500個超の親和性試薬プローブを含む、項目1記載の方法。
18. 前記確率が、所定の条件が満たされるまで反復して生成される、項目1記載の方法。
19. 前記所定の条件が、少なくとも90%の信頼度で複数の確率のそれぞれを生成することを含む、項目18記載の方法。
20. 前記所定の条件が、少なくとも95%の信頼度で前記複数の確率のそれぞれを生成することを含む、項目19記載の方法。
21. 前記所定の条件が、少なくとも99%の信頼度で前記複数の確率のそれぞれを生成することを含む、項目20記載の方法。
22. 前記試料中の1つまたは複数の未知のタンパク質を同定する紙のまたは電子的なレポートを生成する工程
をさらに含む、項目1記載の方法。
23. 前記試料が生物学的試料を含む、項目1記載の方法。
24. 前記生物学的試料が、対象から得られる、項目23記載の方法。
25. 前記複数の確率に少なくとも基づいて、前記対象における疾患の状態を同定する工程
をさらに含む、項目24記載の方法。
26. 未知のタンパク質の試料中の候補タンパク質を同定するための、コンピューターによって遂行される方法であって、以下の工程を含む、方法:
(a) 前記試料中の前記未知のタンパク質に対する複数の親和性試薬プローブのそれぞれについての結合測定の情報を、前記コンピューターによって受信する工程であって、親和性試薬プローブそれぞれが、複数の候補タンパク質の中の1つまたは複数の候補タンパク質に選択的に結合するように設定されている、工程;
(b) 前記結合測定の情報の少なくとも一部分を、複数のタンパク質配列を含むデータベースに対して、前記コンピューターによって比較する工程であって、各タンパク質配列が、前記複数の候補タンパク質の中の1つの候補タンパク質に対応する、工程;および
(c) 前記結合測定の情報の前記少なくとも一部分の、前記複数のタンパク質配列を含む前記データベースに対する前記比較に少なくとも基づいて、前記複数の候補タンパク質から1つまたは複数の候補タンパク質を除去する工程。
27. 前記1つまたは複数の候補タンパク質を除去する工程が、前記候補タンパク質に関連する前記結合測定の所定の基準に少なくとも基づいている、項目26記載の方法。
28. 前記所定の基準が、
前記複数の親和性試薬プローブの中の第一の複数に対する所定の閾値を下回る結合測定を有する、前記1つまたは複数の候補タンパク質
を含む、項目27記載の方法。
29. 前記複数の親和性試薬プローブが、50個以下の親和性試薬プローブを含む、項目26記載の方法。
30. 前記複数の親和性試薬プローブが、100個以下の親和性試薬プローブを含む、項目26記載の方法。
31. 前記複数の親和性試薬プローブが、500個以下の親和性試薬プローブを含む、項目26記載の方法。
32. 前記複数の親和性試薬プローブが、500個超の親和性試薬プローブを含む、項目26記載の方法。
33. 前記試料中の1つまたは複数の未知のタンパク質を同定する紙のまたは電子的なレポートを生成する工程
をさらに含む、項目26記載の方法。
34. 前記試料が生物学的試料を含む、項目26記載の方法。
35. 前記生物学的試料が対象から得られる、項目34記載の方法。
36. 前記同定される候補タンパク質に少なくとも基づいて、前記対象における疾患の状態を同定する工程
をさらに含む、項目35記載の方法。
37. 未知のグリカンの試料中の候補グリカンを反復して同定するための、コンピューターによって遂行される方法であって、以下の工程を含む、方法:
(a) 前記試料中の前記未知のグリカンに対する複数の親和性試薬プローブのそれぞれについての結合測定を、前記コンピューターによって受信する工程であって、親和性試薬プローブそれぞれが、複数の候補グリカンの中の1つまたは複数の候補グリカンに選択的に結合するように設定されている、工程;
(b) 結合測定を、複数のグリカン配列を含むデータベースに対して、前記コンピューターによって比較する工程であって、各グリカン配列が、前記複数の候補グリカンの中の1つの候補グリカンに対応する、工程;および
(c) 前記複数の候補グリカン中の1つまたは複数の候補グリカンのそれぞれに関して、前記1つまたは複数の候補グリカンのそれぞれが前記試料中に存在する確率を、前記結合測定の、前記複数の候補グリカンの中の1つの候補グリカンにそれぞれ対応する複数のグリカン配列を含む前記データベースに対する前記比較に基づいて、前記コンピューターによって反復して生成する工程。
38. 前記複数の確率を生成する工程が、
複数の追加の親和性試薬プローブのそれぞれについての結合測定の追加の情報を、反復して受信すること
をさらに含み、追加の親和性試薬プローブそれぞれが、前記複数の候補グリカンの中の1つまたは複数の候補グリカンに選択的に結合するように設定されている、項目37記載の方法。
39. 前記1つまたは複数の候補グリカンのそれぞれについて、前記候補グリカンが前記試料中の前記未知のグリカンの1つに整合する信頼水準を生成する工程
をさらに含む、項目37記載の方法。
40. 前記確率を生成する工程が、
前記結合測定の情報に関連する、検出器の誤り率を考慮に入れること
を含む、項目37記載の方法。
41. 前記検出器の誤り率が、前記結合測定の情報を入手するために使用される1つまたは複数の検出器の仕様書から得られる、項目40記載の方法。
42. 前記検出器の誤り率が、検出器の推測誤り率にセットされる、項目40記載の方法。
43. 前記検出器の推測誤り率が、前記コンピューターのユーザーによってセットされる、項目42記載の方法。
44. 前記検出器の推測誤り率が、約0.001である、項目42記載の方法。
45. 前記複数の確率を反復して生成する工程が、
続く反復から、前記複数の候補グリカンからの1つまたは複数の候補グリカンを除去すること
をさらに含み、それにより、前記確率の前記反復した生成を実施するために必要ないくつかの反復を減少させる、項目37記載の方法。
46. 前記1つまたは複数の候補グリカンを除去する工程が、前記候補グリカンに関連する前記結合測定の所定の基準に少なくとも基づいている、項目45記載の方法。
47. 前記所定の基準が、
前記複数の親和性試薬プローブの中の第一の複数に対する所定の閾値を下回る結合測定を有する、前記1つまたは複数の候補グリカン
を含む、項目46記載の方法。
48. 前記確率のそれぞれが、前記候補グリカンのいくつかの潜在的な結合部位に対して正規化される、項目37記載の方法。
49. 前記確率のそれぞれが、前記複数の候補グリカンの確率の総和に対して正規化される、項目37記載の方法。
50. 前記複数の親和性試薬プローブが、50個以下の親和性試薬プローブを含む、項目37記載の方法。
51. 前記複数の親和性試薬プローブが、100個以下の親和性試薬プローブを含む、項目37記載の方法。
52. 前記複数の親和性試薬プローブが、500個以下の親和性試薬プローブを含む、項目37記載の方法。
53. 前記複数の親和性試薬プローブが、500個超の親和性試薬プローブを含む、項目37記載の方法。
54. 前記確率が、所定の条件が満たされるまで反復して生成される、項目37記載の方法。
55. 前記所定の条件が、少なくとも90%の信頼度で複数の確率のそれぞれを生成することを含む、項目54記載の方法。
56. 前記所定の条件が、少なくとも95%の信頼度で前記複数の確率のそれぞれを生成することを含む、項目55記載の方法。
57. 前記所定の条件が、少なくとも99.999%の信頼度で前記複数の確率のそれぞれを生成することを含む、項目56記載の方法。
58. 前記試料中の1つまたは複数の未知のグリカンを同定する紙のまたは電子的なレポートを生成する工程
をさらに含む、項目37記載の方法。
59. 前記試料が生物学的試料を含む、項目37記載の方法。
60. 前記生物学的試料が対象から得られる、項目59記載の方法。
61. 前記複数の確率に少なくとも基づいて、前記対象における疾患の状態を同定する工程
をさらに含む、項目60記載の方法。
62. 未知のグリカンの試料中の候補グリカンを同定するための、コンピューターによって遂行される方法であって、以下の工程を含む、方法:
(a) 前記試料中の前記未知のグリカンに対する複数の親和性試薬プローブのそれぞれについての結合測定を、前記コンピューターによって受信する工程であって、親和性試薬プローブそれぞれが、複数の候補グリカンの中の1つまたは複数の候補グリカンに選択的に結合するように設定されている、工程;
(b) 前記結合測定の少なくとも一部分を、複数のグリカン配列を含むデータベースに対して、前記コンピューターによって比較する工程であって、各グリカン配列が、前記複数の候補グリカンの中の1つの候補グリカンに対応する、工程;および
(c) 前記結合測定の情報の前記少なくとも一部分の、前記複数のグリカン配列を含む前記データベースに対する前記比較に少なくとも基づいて、前記複数の候補グリカンから1つまたは複数の候補グリカンを除去する工程。
63. 前記1つまたは複数の候補グリカンを除去する工程が、前記候補グリカンに関連する前記結合測定の所定の基準に少なくとも基づいている、項目62記載の方法。
64. 前記所定の基準が、
前記複数の親和性試薬プローブの中の第一の複数に対する所定の閾値を下回る結合測定を有する、前記1つまたは複数の候補グリカン
を含む、項目63記載の方法。
65. 前記複数の親和性試薬プローブが、50個以下の親和性試薬プローブを含む、項目62記載の方法。
66. 前記複数の親和性試薬プローブが、100個以下の親和性試薬プローブを含む、項目62記載の方法。
67. 前記複数の親和性試薬プローブが、500個以下の親和性試薬プローブを含む、項目62記載の方法。
68. 前記複数の親和性試薬プローブが、500個超の親和性試薬プローブを含む、項目62記載の方法。
69. 前記試料中の1つまたは複数の未知のグリカンを同定する紙のまたは電子的なレポートを生成する工程
をさらに含む、項目62記載の方法。
70. 前記試料が生物学的試料を含む、項目62記載の方法。
71. 前記生物学的試料が対象から得られる、項目70記載の方法。
72. 前記同定される候補グリカンに少なくとも基づいて、前記対象における疾患の状態を同定する工程
をさらに含む、項目71記載の方法。
73. 結合測定が、グリカンへの親和性試薬の結合の測定を含む、前記請求項のいずれか一項に記載の方法。
74. 結合測定が、グリカンへの親和性試薬の非結合の測定を含む、前記請求項のいずれか一項に記載の方法。
75. 前記所定の条件が、少なくとも99.999999999999%の信頼度で前記複数の確率のそれぞれを生成することを含む、項目57記載の方法。
76. 前記所定の条件が、少なくとも99.9999999999999%の信頼度で前記複数の確率のそれぞれを生成することを含む、項目57記載の方法。
77. 前記所定の条件が、少なくとも99.99999999999999%の信頼度で前記複数の確率のそれぞれを生成することを含む、項目57記載の方法。
78. 未知の代謝物の試料中の候補代謝物を反復して同定するための、コンピューターによって遂行される方法であって、以下の工程を含む、方法:
(a) 前記試料中の前記未知の代謝物に対する複数の親和性試薬プローブのそれぞれについての結合測定を、前記コンピューターによって受信する工程であって、親和性試薬プローブそれぞれが、複数の候補代謝物の中の1つまたは複数の候補代謝物に選択的に結合するように設定されている、工程;
(b) 結合測定を、複数の代謝物構造を含むデータベースに対して、前記コンピューターによって比較する工程であって、各代謝物構造が、前記複数の候補代謝物の中の1つの候補代謝物に対応する、工程;および
(c) 前記複数の候補代謝物中の1つまたは複数の候補代謝物のそれぞれに関して、前記1つまたは複数の候補代謝物のそれぞれが前記試料中に存在する確率を、前記結合測定の、前記複数の候補代謝物の中の1つの候補代謝物にそれぞれ対応する複数の代謝物構造を含む前記データベースに対する前記比較に基づいて、前記コンピューターによって反復して生成する工程。
79. 前記複数の確率を生成する工程が、
複数の追加の親和性試薬プローブのそれぞれについての結合測定の追加の情報を、反復して受信すること
をさらに含み、追加の親和性試薬プローブそれぞれが、前記複数の候補代謝物の中の1つまたは複数の候補代謝物に選択的に結合するように設定されている、項目78記載の方法。
80. 1つまたは複数の候補代謝物のそれぞれに関して、前記候補代謝物が前記試料中の前記未知の代謝物の1つに整合する信頼水準を生成する工程
をさらに含む、項目78記載の方法。
81. 前記確率を生成する工程が、
前記結合測定の情報に関連する、検出器の誤り率を考慮に入れること
を含む、項目78記載の方法。
82. 前記検出器の誤り率が、前記結合測定の情報を入手するために使用される1つまたは複数の検出器の仕様書から得られる、項目81記載の方法。
83. 前記検出器の誤り率が、検出器の推測誤り率にセットされる、項目81記載の方法。
84. 前記検出器の推測誤り率が、前記コンピューターのユーザーによってセットされる、項目83記載の方法。
85. 前記検出器の推測誤り率が、約0.001である、項目83記載の方法。
86. 前記複数の確率を反復して生成する工程が、
続く反復から、前記複数の候補代謝物からの1つまたは複数の候補代謝物を除去すること
をさらに含み、それにより、前記確率の前記反復した生成を実施するために必要ないくつかの反復を減少させる、項目78記載の方法。
87. 前記1つまたは複数の候補代謝物を除去することが、前記候補代謝物に関連する前記結合測定の所定の基準に少なくとも基づいている、項目86記載の方法。
88. 前記所定の基準が、
前記複数の親和性試薬プローブの中の第一の複数に対する所定の閾値を下回る結合測定を有する、前記1つまたは複数の候補代謝物
を含む、項目87記載の方法。
89. 前記確率のそれぞれが、前記候補代謝物のいくつかの潜在的な結合部位に対して正規化される、項目78記載の方法。
90. 前記確率のそれぞれが、前記複数の候補代謝物の確率の総和に対して正規化される、項目78記載の方法。
91. 前記複数の親和性試薬プローブが、50個以下の親和性試薬プローブを含む、項目78記載の方法。
92. 前記複数の親和性試薬プローブが、100個以下の親和性試薬プローブを含む、項目78記載の方法。
93. 前記複数の親和性試薬プローブが、500個以下の親和性試薬プローブを含む、項目78記載の方法。
94. 前記複数の親和性試薬プローブが、500個超の親和性試薬プローブを含む、項目78記載の方法。
95. 前記確率が、所定の条件が満たされるまで反復して生成される、項目78記載の方法。
96. 前記所定の条件が、少なくとも90%の信頼度で複数の確率のそれぞれを生成することを含む、項目95記載の方法。
97. 前記所定の条件が、少なくとも95%の信頼度で前記複数の確率のそれぞれを生成することを含む、項目96記載の方法。
98. 前記所定の条件が、少なくとも99.999%の信頼度で前記複数の確率のそれぞれを生成することを含む、項目97記載の方法。
99. 前記試料中の1つまたは複数の未知の代謝物を同定する紙のまたは電子的なレポートを生成する工程
をさらに含む、項目78記載の方法。
100. 前記試料が生物学的試料を含む、項目78記載の方法。
101. 前記生物学的試料が対象から得られる、項目100記載の方法。
102. 前記複数の確率に少なくとも基づいて、前記対象における疾患の状態を同定する工程
をさらに含む、項目101記載の方法。
103. 未知の代謝物の試料中の候補代謝物を同定するための、コンピューターによって遂行される方法であって、以下の工程を含む、方法:
(a) 前記試料中の前記未知の代謝物に対する複数の親和性試薬プローブのそれぞれについての結合測定を、前記コンピューターによって受信する工程であって、親和性試薬プローブそれぞれが、複数の候補代謝物の中の1つまたは複数の候補代謝物に選択的に結合するように設定されている、工程;
(b) 前記結合測定の少なくとも一部分を、複数の代謝物構造を含むデータベースに対して、前記コンピューターによって比較する工程であって、各代謝物構造が、前記複数の候補代謝物の中の1つの候補代謝物に対応する、工程;および
(c) 前記結合測定の情報の前記少なくとも一部分の、前記複数の代謝物構造を含む前記データベースに対する前記比較に少なくとも基づいて、前記複数の候補代謝物から1つまたは複数の候補代謝物を除去する工程。
104. 前記1つまたは複数の候補代謝物を除去する工程が、前記候補代謝物に関連する前記結合測定の所定の基準に少なくとも基づいている、項目103記載の方法。
105. 前記所定の基準が、
前記複数の親和性試薬プローブの中の第一の複数に対する所定の閾値を下回る結合測定を有する、前記1つまたは複数の候補代謝物
を含む、項目104記載の方法。
106. 前記複数の親和性試薬プローブが、50個以下の親和性試薬プローブを含む、項目103記載の方法。
107. 前記複数の親和性試薬プローブが、100個以下の親和性試薬プローブを含む、項目103記載の方法。
108. 前記複数の親和性試薬プローブが、500個以下の親和性試薬プローブを含む、項目103記載の方法。
109. 前記複数の親和性試薬プローブが、500個超の親和性試薬プローブを含む、項目103記載の方法。
110. 前記試料中の1つまたは複数の未知の代謝物を同定する紙のまたは電子的なレポートを生成する工程
をさらに含む、項目103記載の方法。
111. 前記試料が生物学的試料を含む、項目103記載の方法。
112. 前記生物学的試料が対象から得られる、項目111記載の方法。
113. 前記同定される候補代謝物に少なくとも基づいて、前記対象における疾患の状態を同定する工程
をさらに含む、項目112記載の方法。
114. 結合測定が、代謝物への親和性試薬の結合の測定を含む、前記項目のいずれかに記載の方法。
115. 結合測定が、代謝物への親和性試薬の非結合の測定を含む、前記項目のいずれかに記載の方法。
116. 前記所定の条件が、少なくとも99.99999%の信頼度で前記複数の確率のそれぞれを生成することを含む、項目98記載の方法。
117. 前記所定の条件が、少なくとも99.999999%の信頼度で前記複数の確率のそれぞれを生成することを含む、項目98記載の方法。
118. 前記所定の条件が、少なくとも99.9999999%の信頼度で前記複数の確率のそれぞれを生成することを含む、項目98記載の方法。
119. 前記所定の条件が、少なくとも99.99999999%の信頼度で前記複数の確率のそれぞれを生成することを含む、項目98記載の方法。
120. 前記所定の条件が、少なくとも99.99999999%の信頼度で前記複数の確率のそれぞれを生成することを含む、項目98記載の方法。
121. 前記所定の条件が、少なくとも99.999999999%の信頼度で前記複数の確率のそれぞれを生成することを含む、項目98記載の方法。
122. 前記所定の条件が、少なくとも99.9999999999%の信頼度で前記複数の確率のそれぞれを生成することを含む、項目98記載の方法。
123. 前記所定の条件が、少なくとも99.99999999999%の信頼度で前記複数の確率のそれぞれを生成することを含む、項目98記載の方法。
124. 前記所定の条件が、少なくとも99.999999999999%の信頼度で前記複数の確率のそれぞれを生成することを含む、項目98記載の方法。
125. 前記所定の条件が、少なくとも99.9999999999999%の信頼度で前記複数の確率のそれぞれを生成することを含む、項目98記載の方法。
126. 前記所定の条件が、少なくとも99.99999999999999%の信頼度で前記複数の確率のそれぞれを生成することを含む、項目98記載の方法。
127. 未知のグリカンの試料中の候補グリカンを反復して同定するための、コンピューターによって遂行される方法であって、以下の工程を含む、方法:
(a) 前記試料中の前記未知のグリカンに対する複数の親和性試薬プローブのそれぞれについての結合測定を、前記コンピューターによって受信する工程であって、親和性試薬プローブそれぞれが、複数の候補グリカンの中の1つまたは複数の候補グリカンに選択的に結合するように設定されている、工程;
(b) 結合測定を、複数のグリカン構造を含むデータベースに対して、前記コンピューターによって比較する工程であって、各グリカン構造が、前記複数の候補グリカンの中の1つの候補グリカンに対応する、工程;および
(c) 前記複数の候補グリカン中の1つまたは複数の候補グリカンのそれぞれに関して、前記1つまたは複数の候補グリカンのそれぞれが前記試料中に存在する確率を、前記結合測定の、前記複数の候補グリカンの中の1つの候補グリカンにそれぞれ対応する複数のグリカン構造を含む前記データベースに対する前記比較に基づいて、前記コンピューターによって反復して生成する工程。
128. 前記複数の確率を生成する工程が、
複数の追加の親和性試薬プローブのそれぞれについての結合測定の追加の情報を、反復して受信すること
をさらに含み、追加の親和性試薬プローブそれぞれが、前記複数の候補グリカンの中の1つまたは複数の候補グリカンに選択的に結合するように設定されている、項目127記載の方法。
129. 前記1つまたは複数の候補グリカンのそれぞれに関して、前記候補グリカンが前記試料中の前記未知のグリカンの1つに整合する信頼水準を生成する工程
をさらに含む、項目127記載の方法。
130. 前記確率を生成する工程が、
前記結合測定の情報に関連する、検出器の誤り率を考慮に入れること
を含む、項目127記載の方法。
131. 前記検出器の誤り率が、前記結合測定の情報を入手するために使用される1つまたは複数の検出器の仕様書から得られる、項目130記載の方法。
132. 前記検出器の誤り率が、検出器の推測誤り率にセットされる、項目130記載の方法。
133. 前記検出器の推測誤り率が、前記コンピューターのユーザーによってセットされる、項目132記載の方法。
134. 前記検出器の推測誤り率が、約0.001である、項目132記載の方法。
135. 前記複数の確率を反復して生成する工程が、
続く反復から、前記複数の候補グリカンからの1つまたは複数の候補グリカンを除去すること
をさらに含み、それにより、前記確率の前記反復した生成を実施するために必要ないくつかの反復を減少させる、項目127記載の方法。
136. 前記1つまたは複数の候補グリカンを除去することが、前記候補グリカンに関連する前記結合測定の所定の基準に少なくとも基づいている、項目135記載の方法。
137. 前記所定の基準が、
前記複数の親和性試薬プローブの中の第一の複数に対する所定の閾値を下回る結合測定を有する、前記1つまたは複数の候補グリカン
を含む、項目136記載の方法。
138. 前記確率のそれぞれが、前記候補グリカンのいくつかの潜在的な結合部位に対して正規化される、項目127記載の方法。
139. 前記確率のそれぞれが、前記複数の候補グリカンの確率の総和に対して正規化される、項目127記載の方法。
140. 前記複数の親和性試薬プローブが、50個以下の親和性試薬プローブを含む、項目127記載の方法。
141. 前記複数の親和性試薬プローブが、100個以下の親和性試薬プローブを含む、項目127記載の方法。
142. 前記複数の親和性試薬プローブが、500個以下の親和性試薬プローブを含む、項目127記載の方法。
143. 前記複数の親和性試薬プローブが、500個超の親和性試薬プローブを含む、項目127記載の方法。
144. 前記確率が、所定の条件が満たされるまで反復して生成される、項目127記載の方法。
145. 前記所定の条件が、少なくとも90%の信頼度で複数の確率のそれぞれを生成することを含む、項目144記載の方法。
146. 前記所定の条件が、少なくとも95%の信頼度で前記複数の確率のそれぞれを生成することを含む、項目145記載の方法。
147. 前記所定の条件が、少なくとも99.999%の信頼度で前記複数の確率のそれぞれを生成することを含む、項目146記載の方法。
148. 前記試料中の1つまたは複数の未知のグリカンを同定する紙のまたは電子的なレポートを生成する工程
をさらに含む、項目127記載の方法。
149. 前記試料が生物学的試料を含む、項目127記載の方法。
150. 前記生物学的試料が対象から得られる、項目149記載の方法。
151. 前記複数の確率に少なくとも基づいて、前記対象における疾患の状態を同定する工程
をさらに含む、項目150記載の方法。
152. 未知のグリカンの試料中の候補グリカンを同定するための、コンピューターによって遂行される方法であって、以下の工程を含む、方法:
(a) 前記試料中の前記未知のグリカンに対する複数の親和性試薬プローブのそれぞれについての結合測定を、前記コンピューターによって受信する工程であって、親和性試薬プローブそれぞれが、複数の候補グリカンの中の1つまたは複数の候補グリカンに選択的に結合するように設定されている、工程;
(b) 前記結合測定の少なくとも一部分を、複数のグリカン構造を含むデータベースに対して、前記コンピューターによって比較する工程であって、各グリカン構造が、前記複数の候補グリカンの中の1つの候補グリカンに対応する、工程;および
(c) 前記結合測定の情報の前記少なくとも一部分の、前記複数のグリカン構造を含む前記データベースに対する前記比較に少なくとも基づいて、前記複数の候補グリカンから1つまたは複数の候補グリカンを除去する工程。
153. 前記1つまたは複数の候補グリカンを除去する工程が、前記候補グリカンに関連する前記結合測定の所定の基準に少なくとも基づいている、項目152記載の方法。
154. 前記所定の基準が、
前記複数の親和性試薬プローブの中の第一の複数に対する所定の閾値を下回る結合測定を有する、前記1つまたは複数の候補グリカン
を含む、項目153記載の方法。
155. 前記複数の親和性試薬プローブが、50個以下の親和性試薬プローブを含む、項目152記載の方法。
156. 前記複数の親和性試薬プローブが、100個以下の親和性試薬プローブを含む、項目152記載の方法。
157. 前記複数の親和性試薬プローブが、500個以下の親和性試薬プローブを含む、項目152記載の方法。
158. 前記複数の親和性試薬プローブが、500個超の親和性試薬プローブを含む、項目152記載の方法。
159. 前記試料中の1つまたは複数の未知のグリカンを同定する紙のまたは電子的なレポートを生成する工程
をさらに含む、項目152記載の方法。
160. 前記試料が生物学的試料を含む、項目152記載の方法。
161. 前記生物学的試料が対象から得られる、項目160記載の方法。
162. 前記同定される候補グリカンに少なくとも基づいて、前記対象における疾患の状態を同定する工程
をさらに含む、項目161記載の方法。
163. 結合測定が、グリカンへの親和性試薬の結合の測定を含む、前記項目のいずれかに記載の方法。
164. 結合測定が、グリカンへの親和性試薬の非結合の測定を含む、前記項目のいずれかに記載の方法。
165. 前記所定の条件が、少なくとも99.99999%の信頼度で前記複数の確率のそれぞれを生成することを含む、項目147記載の方法。
166. 前記所定の条件が、少なくとも99.999999%の信頼度で前記複数の確率のそれぞれを生成することを含む、項目147記載の方法。
167. 前記所定の条件が、少なくとも99.9999999%の信頼度で前記複数の確率のそれぞれを生成することを含む、項目147記載の方法。
168. 前記所定の条件が、少なくとも99.99999999%の信頼度で前記複数の確率のそれぞれを生成することを含む、項目147記載の方法。
169. 前記所定の条件が、少なくとも99.99999999%の信頼度で前記複数の確率のそれぞれを生成することを含む、項目147記載の方法。
170. 前記所定の条件が、少なくとも99.999999999%の信頼度で前記複数の確率のそれぞれを生成することを含む、項目147記載の方法。
171. 前記所定の条件が、少なくとも99.9999999999%の信頼度で前記複数の確率のそれぞれを生成することを含む、項目147記載の方法。
172. 前記所定の条件が、少なくとも99.99999999999%の信頼度で前記複数の確率のそれぞれを生成することを含む、項目147記載の方法。
173. 前記所定の条件が、少なくとも99.999999999999%の信頼度で前記複数の確率のそれぞれを生成することを含む、項目147記載の方法。
174. 前記所定の条件が、少なくとも99.9999999999999%の信頼度で前記複数の確率のそれぞれを生成することを含む、項目147記載の方法。
175. 前記所定の条件が、少なくとも99.99999999999999%の信頼度で前記複数の確率のそれぞれを生成することを含む、項目147記載の方法。
一態様において、本発明は以下を提供する。
[項目1]
未知のタンパク質の試料中の候補タンパク質を反復して同定するための、コンピューターによって遂行される方法であって、以下の工程を含む、方法:
(a) 前記試料中の前記未知のタンパク質に対する複数の親和性試薬プローブのそれぞれについての結合測定を、前記コンピューターによって受信する工程であって、親和性試薬プローブそれぞれが、複数の候補タンパク質の中の1つまたは複数の候補タンパク質に選択的に結合するように設定されている、工程;
(b) 結合測定を、複数のタンパク質配列を含むデータベースに対して、前記コンピューターによって比較する工程であって、各タンパク質配列が、前記複数の候補タンパク質の中の1つの候補タンパク質に対応する、工程;および
(c) 前記複数の候補タンパク質中の1つまたは複数の候補タンパク質のそれぞれに関して、前記1つまたは複数の候補タンパク質のそれぞれが前記試料中に存在する確率を、前記結合測定の、前記複数の候補タンパク質の中の1つの候補タンパク質にそれぞれ対応する複数のタンパク質配列を含む前記データベースに対する前記比較に基づいて、前記コンピューターによって反復して生成する工程。
[項目2]
前記複数の確率を生成する工程が、
複数の追加の親和性試薬プローブのそれぞれについての結合測定の追加の情報を、反復して受信すること
をさらに含み、追加の親和性試薬プローブそれぞれが、前記複数の候補タンパク質の中の1つまたは複数の候補タンパク質に選択的に結合するように設定されている、項目1に記載の方法。
[項目3]
前記1つまたは複数の候補タンパク質のそれぞれに関して、前記候補タンパク質が前記試料中の前記未知のタンパク質の1つに整合する信頼水準を生成する工程
をさらに含む、項目1に記載の方法。
[項目4]
前記確率を生成する工程が、
前記結合測定の情報に関連する、検出器の誤り率を考慮に入れること
を含む、項目1に記載の方法。
[項目5]
前記検出器の誤り率が、前記結合測定の情報を入手するために使用される1つまたは複数の検出器の仕様書から得られる、項目4に記載の方法。
[項目6]
前記検出器の誤り率が、検出器の推測誤り率にセットされる、項目4に記載の方法。[項目7]
前記検出器の推測誤り率が、前記コンピューターのユーザーによってセットされる、項目6に記載の方法。
[項目8]
前記検出器の推測誤り率が、約0.001である、項目6に記載の方法。
[項目9]
前記複数の確率を反復して生成する工程が、
続く反復から、前記複数の候補タンパク質からの1つまたは複数の候補タンパク質を除去すること
をさらに含み、それにより、前記確率の前記反復した生成を実施するために必要ないくつかの反復を減少させる、項目1に記載の方法。
[項目10]
前記1つまたは複数の候補タンパク質を除去することが、前記候補タンパク質に関連する前記結合測定の所定の基準に少なくとも基づいている、項目9に記載の方法。[項目11]
前記所定の基準が、
前記複数の親和性試薬プローブの中の第一の複数に対する所定の閾値を下回る結合測定を有する、前記1つまたは複数の候補タンパク質
を含む、項目10に記載の方法。
[項目12]
前記確率のそれぞれが、前記候補タンパク質の長さに対して正規化される、項目1に記載の方法。
[項目13]
前記確率のそれぞれが、前記複数の候補タンパク質の確率の総和に対して正規化される、項目1に記載の方法。
[項目14]
前記複数の親和性試薬プローブが、50個以下の親和性試薬プローブを含む、項目1に記載の方法。
[項目15]
前記複数の親和性試薬プローブが、100個以下の親和性試薬プローブを含む、項目1に記載の方法。
[項目16]
前記複数の親和性試薬プローブが、500個以下の親和性試薬プローブを含む、項目1に記載の方法。
[項目17]
前記複数の親和性試薬プローブが、500個超の親和性試薬プローブを含む、項目1に記載の方法。
[項目18]
前記確率が、所定の条件が満たされるまで反復して生成される、項目1に記載の方法。
[項目19]
前記所定の条件が、少なくとも90%の信頼度で複数の確率のそれぞれを生成することを含む、項目18に記載の方法。
[項目20]
前記所定の条件が、少なくとも95%の信頼度で前記複数の確率のそれぞれを生成することを含む、項目19に記載の方法。
[項目21]
前記所定の条件が、少なくとも99.999%の信頼度で前記複数の確率のそれぞれを生成することを含む、項目20に記載の方法。
[項目22]
前記試料中の1つまたは複数の未知のタンパク質を同定する紙のまたは電子的なレポートを生成する工程
をさらに含む、項目1に記載の方法。
[項目23]
前記試料が生物学的試料を含む、項目1に記載の方法。
[項目24]
前記生物学的試料が対象から得られる、項目23に記載の方法。
[項目25]
前記複数の確率に少なくとも基づいて、前記対象における疾患の状態を同定する工程をさらに含む、項目24に記載の方法。
[項目26]
未知のタンパク質の試料中の候補タンパク質を同定するための、コンピューターによって遂行される方法であって、以下の工程を含む、方法:
(a) 前記試料中の前記未知のタンパク質に対する複数の親和性試薬プローブのそれぞれについての結合測定を、前記コンピューターによって受信する工程であって、親和性試薬プローブそれぞれが、複数の候補タンパク質の中の1つまたは複数の候補タンパク質に選択的に結合するように設定されている、工程;
(b) 前記結合測定の少なくとも一部分を、複数のタンパク質配列を含むデータベースに対して前記コンピューターによって比較する工程であって、各タンパク質配列が、前記複数の候補タンパク質の中の1つの候補タンパク質に対応する、工程;および
(c) 前記結合測定の情報の前記少なくとも一部分の、前記複数のタンパク質配列を含む前記データベースに対する前記比較に少なくとも基づいて、前記複数の候補タンパク質から1つまたは複数の候補タンパク質を除去する工程。
[項目27]
前記1つまたは複数の候補タンパク質を除去する工程が、前記候補タンパク質に関連する前記結合測定の所定の基準に少なくとも基づいている、項目26に記載の方法。[項目28]
前記所定の基準が、
前記複数の親和性試薬プローブの中の第一の複数に対する所定の閾値を下回る結合測定を有する、前記1つまたは複数の候補タンパク質
を含む、項目27に記載の方法。
[項目29]
前記複数の親和性試薬プローブが、50個以下の親和性試薬プローブを含む、項目26に記載の方法。
[項目30]
前記複数の親和性試薬プローブが、100個以下の親和性試薬プローブを含む、項目26に記載の方法。
[項目31]
前記複数の親和性試薬プローブが、500個以下の親和性試薬プローブを含む、項目26に記載の方法。
[項目32]
前記複数の親和性試薬プローブが、500個超の親和性試薬プローブを含む、項目26に記載の方法。
[項目33]
前記試料中の1つまたは複数の未知のタンパク質を同定する紙のまたは電子的なレポートを生成する工程
をさらに含む、項目26に記載の方法。
[項目34]
前記試料が生物学的試料を含む、項目26に記載の方法。
[項目35]
前記生物学的試料が対象から得られる、項目34に記載の方法。
[項目36]
前記同定される候補タンパク質に少なくとも基づいて、前記対象における疾患の状態を同定する工程
をさらに含む、項目35に記載の方法。
[項目37]
結合測定が、タンパク質への親和性試薬の結合の測定を含む、前記項目のいずれか一項に記載の方法。
[項目38]
結合測定が、タンパク質への親和性試薬の非結合の測定を含む、前記項目のいずれか一項に記載の方法。
[項目39]
前記所定の条件が、少なくとも99.99999%の信頼度で前記複数の確率のそれぞれを生成することを含む、項目21に記載の方法。
[項目40]
前記所定の条件が、少なくとも99.999999%の信頼度で前記複数の確率のそれぞれを生成することを含む、項目21に記載の方法。
[項目41]
前記所定の条件が、少なくとも99.9999999%の信頼度で前記複数の確率のそれぞれを生成することを含む、項目21に記載の方法。
[項目42]
前記所定の条件が、少なくとも99.99999999%の信頼度で前記複数の確率のそれぞれを生成することを含む、項目21に記載の方法。
[項目43]
前記所定の条件が、少なくとも99.99999999%の信頼度で前記複数の確率のそれぞれを生成することを含む、項目21に記載の方法。
[項目44]
前記所定の条件が、少なくとも99.999999999%の信頼度で前記複数の確率のそれぞれを生成することを含む、項目21に記載の方法。
[項目45]
前記所定の条件が、少なくとも99.9999999999%の信頼度で前記複数の確率のそれぞれを生成することを含む、項目21に記載の方法。
[項目46]
前記所定の条件が、少なくとも99.99999999999%の信頼度で前記複数の確率のそれぞれを生成することを含む、項目21に記載の方法。
[項目47]
前記所定の条件が、少なくとも99.999999999999%の信頼度で前記複数の確率のそれぞれを生成することを含む、項目21に記載の方法。
[項目48]
前記所定の条件が、少なくとも99.9999999999999%の信頼度で前記複数の確率のそれぞれを生成することを含む、項目21に記載の方法。
[項目49]
前記所定の条件が、少なくとも99.99999999999999%の信頼度で前記複数の確率のそれぞれを生成することを含む、項目21に記載の方法。
[項目50]
親和性試薬とタンパク質との間の結合を増強する方法であって、以下の工程を含む、方法:
第一の配列を有する1つまたは複数のDNAタグを、親和性試薬に結合させる工程;
第二の配列を有する1つまたは複数のDNAタグを、タンパク質に結合させる工程;
親和性試薬をタンパク質にハイブリダイズさせる工程;
少なくとも1つのDNAリンカーを、親和性試薬とタンパク質とにハイブリダイズさせる工程であって、DNAリンカーが、第一の配列にハイブリダイズする第一の領域を有し、かつ第二の配列にハイブリダイズする第二の領域を有する、工程。
[項目51]
親和性試薬が1個のDNAタグを有する、項目50に記載の方法。
[項目52]
親和性試薬が2個のDNAタグを有する、項目50に記載の方法。
[項目53]
親和性試薬が2個超のDNAタグを有する、項目50に記載の方法。
[項目54]
タンパク質が1個のDNAタグを有する、項目50に記載の方法。
[項目55]
タンパク質が2個のDNAタグを有する、項目50に記載の方法。
[項目56]
タンパク質が2個超のDNAタグを有する、項目50に記載の方法。
[項目57]
タンパク質が10個超のDNAタグを有する、項目50に記載の方法。
[項目58]
親和性試薬およびタンパク質モエティが、5ピコモル濃度~500ナノモル濃度の濃度のDNAリンカーに曝露される、項目50に記載の方法。
Claims (39)
- 試料中の未知のタンパク質を同定するための、コンピューターによって遂行される方法であって、
(a) 複数の親和性試薬プローブを、基材に結合した前記未知のタンパク質に順次適用し、前記未知のタンパク質に対する一連の親和性試薬プローブの結合イベントを検出することで、前記試料中の前記未知のタンパク質に対する一連の複数の親和性試薬プローブのそれぞれについての結合測定を反復して行う工程であって、前記複数の親和性試薬プローブの少なくともいくつかの親和性試薬プローブがそれぞれ、非特異的エピトープ結合親和性よりも高い特異的エピトープ結合親和性をもって、少なくとも2つの異なるエピトープを認識する結合部位を含む、工程;
(b) 前記反復した結合測定に基づく結合測定アウトカムを、複数のタンパク質配列を含むデータベースに対して比較する工程であって、各タンパク質配列が、複数の候補タンパク質の中の1つの候補タンパク質に対応する、工程;および
(c) 前記複数の候補タンパク質中の1つまたは複数の候補タンパク質のそれぞれに関して、前記1つまたは複数の候補タンパク質のそれぞれが前記試料中に存在する確率を、前記データベースに対する前記結合測定アウトカムの比較に一部基づいて、前記コンピューターによって反復して生成し、前記試料中の前記未知のタンパク質の少なくとも1つを同定する工程
を含み、
前記試料中の前記未知のタンパク質に対する親和性試薬プローブの結合測定が、結合測定アウトカムを含み、
前記試料中における候補タンパク質が存在する確率の生成が、未知のタンパク質の結合測定を与えられるとき、候補タンパク質が複数の親和性試薬プローブに供された場合にそのような結合測定が観察される可能性に基づいて、未知のタンパク質が前記候補タンパク質である尤度を推測することを含む、前記方法。 - 前記確率を生成する工程が、
前記試料中の前記未知のタンパク質に対する複数の追加の親和性試薬プローブのそれぞれについての結合測定の追加の情報を、反復して受信することをさらに含み、追加の親和性試薬プローブそれぞれが、前記未知のタンパク質の複数に結合するように設定されている、請求項1に記載の方法。 - 前記1つまたは複数の候補タンパク質のそれぞれに関して、前記候補タンパク質が前記試料中の前記未知のタンパク質の1つに整合する信頼水準を生成する工程
をさらに含む、請求項1に記載の方法。 - 前記確率を生成する工程が、
前記結合測定の情報に関連する、検出器の誤り率を考慮に入れること
を含む、請求項1に記載の方法。 - 前記検出器の誤り率が、前記結合測定の情報を入手するために使用される1つまたは複数の検出器の仕様書から得られる、請求項4に記載の方法。
- 前記検出器の誤り率が、検出器の推測誤り率にセットされる、請求項4に記載の方法。
- 前記検出器の推測誤り率が、前記コンピューターのユーザーによってセットされる、請求項6に記載の方法。
- 前記検出器の推測誤り率が、約0.001である、請求項6に記載の方法。
- 前記確率を反復して生成する工程が、
続く反復から、前記複数の候補タンパク質からの1つまたは複数の候補タンパク質を除去すること
をさらに含み、それにより、前記確率の前記反復した生成を実施するために必要な反復回数を減少させる、請求項1に記載の方法。 - 前記1つまたは複数の候補タンパク質を除去することが、前記候補タンパク質に関連する前記結合測定の所定の基準に少なくとも基づいている、請求項9に記載の方法。
- 前記所定の基準が、
前記複数の親和性試薬プローブの中の第一の複数に対する所定の閾値を下回る結合測定を有する、前記1つまたは複数の候補タンパク質を含む、請求項10に記載の方法。 - 前記確率が、前記候補タンパク質の長さに対して正規化される、請求項1に記載の方法。
- 前記確率が、前記複数の候補タンパク質の確率の総和に対して正規化される、請求項1に記載の方法。
- 前記複数の親和性試薬プローブが、50個以下の親和性試薬プローブを含む、請求項1に記載の方法。
- 前記複数の親和性試薬プローブが、100個以下の親和性試薬プローブを含む、請求項1に記載の方法。
- 前記複数の親和性試薬プローブが、500個以下の親和性試薬プローブを含む、請求項1に記載の方法。
- 前記複数の親和性試薬プローブが、500個超の親和性試薬プローブを含む、請求項1に記載の方法。
- 前記確率が、所定の条件が満たされるまで反復して生成される、請求項1に記載の方法。
- 前記所定の条件が、少なくとも90%の信頼度で複数の確率を生成することを含む、請求項18に記載の方法。
- 前記所定の条件が、少なくとも95%の信頼度で前記複数の確率を生成することを含む、請求項19に記載の方法。
- 前記所定の条件が、少なくとも99.999%の信頼度で前記複数の確率を生成することを含む、請求項20に記載の方法。
- 前記試料中の1つまたは複数の未知のタンパク質を同定する紙のまたは電子的なレポートを生成する工程をさらに含む、請求項1に記載の方法。
- 前記試料が生物学的試料を含む、請求項1に記載の方法。
- 前記生物学的試料が対象から得られる、請求項23に記載の方法。
- 前記確率に少なくとも基づいて、前記対象における疾患の状態を試験する工程をさらに含む、請求項24に記載の方法。
- 結合測定が、タンパク質への親和性試薬の結合の測定を含む、請求項1~25のいずれか一項に記載の方法。
- 結合測定が、タンパク質への親和性試薬の非結合の測定を含む、請求項1~26のいずれか一項に記載の方法。
- 前記所定の条件が、少なくとも99.99999%の信頼度で前記確率を生成することを含む、請求項21に記載の方法。
- 前記所定の条件が、少なくとも99.999999%の信頼度で前記確率を生成することを含む、請求項21に記載の方法。
- 前記所定の条件が、少なくとも99.9999999%の信頼度で前記確率を生成することを含む、請求項21に記載の方法。
- 前記所定の条件が、少なくとも99.99999999%の信頼度で前記確率を生成することを含む、請求項21に記載の方法。
- 前記所定の条件が、少なくとも99.99999999%の信頼度で前記確率を生成することを含む、請求項21に記載の方法。
- 前記所定の条件が、少なくとも99.999999999%の信頼度で前記確率を生成することを含む、請求項21に記載の方法。
- 前記所定の条件が、少なくとも99.9999999999%の信頼度で前記確率を生成することを含む、請求項21に記載の方法。
- 前記所定の条件が、少なくとも99.99999999999%の信頼度で前記確率を生成することを含む、請求項21に記載の方法。
- 前記所定の条件が、少なくとも99.999999999999%の信頼度で前記確率を生成することを含む、請求項21に記載の方法。
- 前記所定の条件が、少なくとも99.9999999999999%の信頼度で前記確率のそれぞれを生成することを含む、請求項21に記載の方法。
- 前記所定の条件が、少なくとも99.99999999999999%の信頼度で前記確率を生成することを含む、請求項21に記載の方法。
- 前記候補タンパク質が親和性試薬プローブに供された場合に観察される結合測定の可能性が、前記候補タンパク質に存在する各エピトープに対する前記親和性試薬プローブのエピトープ結合親和性に依存する、請求項1に記載の方法。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2024017027A JP2024059673A (ja) | 2017-10-23 | 2024-02-07 | タンパク質同定のための方法およびシステム |
Applications Claiming Priority (3)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
US201762575976P | 2017-10-23 | 2017-10-23 | |
US62/575,976 | 2017-10-23 | ||
PCT/US2018/056807 WO2019083856A1 (en) | 2017-10-23 | 2018-10-20 | METHODS AND SYSTEMS FOR PROTEIN IDENTIFICATION |
Related Child Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2024017027A Division JP2024059673A (ja) | 2017-10-23 | 2024-02-07 | タンパク質同定のための方法およびシステム |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2021501332A JP2021501332A (ja) | 2021-01-14 |
JP7434161B2 true JP7434161B2 (ja) | 2024-02-20 |
Family
ID=66247977
Family Applications (2)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2020542714A Active JP7434161B2 (ja) | 2017-10-23 | 2018-10-20 | タンパク質同定のための方法およびシステム |
JP2024017027A Pending JP2024059673A (ja) | 2017-10-23 | 2024-02-07 | タンパク質同定のための方法およびシステム |
Family Applications After (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2024017027A Pending JP2024059673A (ja) | 2017-10-23 | 2024-02-07 | タンパク質同定のための方法およびシステム |
Country Status (7)
Country | Link |
---|---|
US (1) | US20200082914A1 (ja) |
EP (2) | EP4372383A2 (ja) |
JP (2) | JP7434161B2 (ja) |
CN (1) | CN112154230A (ja) |
AU (2) | AU2018353967B2 (ja) |
CA (1) | CA3079832A1 (ja) |
WO (1) | WO2019083856A1 (ja) |
Families Citing this family (15)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2020514746A (ja) | 2016-12-01 | 2020-05-21 | ノーティラス バイオテクノロジー インコーポレイテッド | タンパク質をアッセイする方法 |
US11721412B2 (en) | 2017-10-23 | 2023-08-08 | Nautilus Subsidiary, Inc. | Methods for identifying a protein in a sample of unknown proteins |
KR20200105497A (ko) | 2017-12-29 | 2020-09-07 | 노틸러스 바이오테크놀로지, 인크. | 단백질 식별을 위한 디코딩 접근법 |
EP3775196A4 (en) | 2018-04-04 | 2021-12-22 | Nautilus Biotechnology, Inc. | NANOREWAL AND MICROREWAL GENERATION PROCESSES |
GB2595583A (en) | 2018-11-07 | 2021-12-01 | Seer Inc | Compositions, methods and systems for protein corona analysis and uses thereof |
AU2020247907A1 (en) | 2019-03-26 | 2021-10-28 | Seer, Inc. | Compositions, methods and systems for protein corona analysis from biofluids and uses thereof |
WO2021003470A1 (en) * | 2019-07-03 | 2021-01-07 | Nautilus Biotechnology, Inc. | Decoding approaches for protein and peptide identification |
FI20196004A1 (en) * | 2019-11-22 | 2021-05-23 | Medicortex Finland Oy | Apparatus and method for detecting brain injury in a subject |
WO2021252800A1 (en) | 2020-06-11 | 2021-12-16 | Nautilus Biotechnology, Inc. | Methods and systems for computational decoding of biological, chemical, and physical entities |
EP4204580A2 (en) | 2020-08-25 | 2023-07-05 | Seer, Inc. | Compositions and methods for assaying proteins and nucleic acids |
US11692217B2 (en) | 2020-11-11 | 2023-07-04 | Nautilus Subsidiary, Inc. | Affinity reagents having enhanced binding and detection characteristics |
CA3203106A1 (en) | 2021-01-20 | 2022-07-28 | Parag Mallick | Systems and methods for biomolecule quantitation |
KR20230169143A (ko) | 2021-03-11 | 2023-12-15 | 노틸러스 서브시디어리, 인크. | 생체분자 보유를 위한 시스템 및 방법 |
US20230360732A1 (en) * | 2022-04-25 | 2023-11-09 | Nautilus Subsidiary, Inc. | Systems and methods for assessing and improving the quality of multiplex molecular assays |
US20240094215A1 (en) * | 2022-09-15 | 2024-03-21 | Nautilus Subsidiary, Inc. | Characterizing accessibility of macromolecule structures |
Citations (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20030054408A1 (en) | 2001-04-20 | 2003-03-20 | Ramamoorthi Ravi | Methods and systems for identifying proteins |
US20040002818A1 (en) | 2001-12-21 | 2004-01-01 | Affymetrix, Inc. | Method, system and computer software for providing microarray probe data |
US20040067599A1 (en) | 2001-12-14 | 2004-04-08 | Katz Joseph L. | Separation identification and quantitation of protein mixtures |
US20040126840A1 (en) | 2002-12-23 | 2004-07-01 | Affymetrix, Inc. | Method, system and computer software for providing genomic ontological data |
JP2005017090A (ja) | 2003-06-25 | 2005-01-20 | Hitachi Ltd | タンパク質同定処理方法 |
JP2016502079A (ja) | 2012-11-19 | 2016-01-21 | アプトン バイオシステムズ インコーポレイテッド | 単一分子検出を用いた分子分析物のデジタル分析の方法 |
JP2016518822A (ja) | 2013-03-15 | 2016-06-30 | コスモシド インク.Cosmosid Inc. | アセンブルされていない配列情報、確率論的方法、及び形質固有(trait−specific)のデータベースカタログを用いた生物材料の特性解析 |
Family Cites Families (21)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US6157921A (en) * | 1998-05-01 | 2000-12-05 | Barnhill Technologies, Llc | Enhancing knowledge discovery using support vector machines in a distributed network environment |
DE19802576B4 (de) * | 1998-01-23 | 2004-10-28 | Xerion Pharmaceuticals Ag | Verfahren zur gleichzeitigen Identifizierung von Proteinen und ihren Bindungspartnern |
EP1688987A1 (en) * | 1999-04-06 | 2006-08-09 | Micromass UK Limited | Improved methods of identifying peptides and proteins by mass spectrometry |
WO2000073787A1 (en) * | 1999-05-27 | 2000-12-07 | Rockefeller University | An expert system for protein identification using mass spectrometric information combined with database searching |
WO2002072613A1 (en) * | 2001-03-10 | 2002-09-19 | Kent Ridge Digital Labs | System and method for systematic prediction of ligand/receptor activity |
US7593817B2 (en) * | 2003-12-16 | 2009-09-22 | Thermo Finnigan Llc | Calculating confidence levels for peptide and protein identification |
US9223929B2 (en) * | 2005-03-14 | 2015-12-29 | The California Institute Of Technology | Method and apparatus for detection, identification and quantification of single-and multi-analytes in affinity-based sensor arrays |
US20070218503A1 (en) * | 2006-02-13 | 2007-09-20 | Mitra Robi D | Methods of polypeptide identification, and compositions therefor |
US7764361B2 (en) * | 2006-07-27 | 2010-07-27 | Northwestern University | Systems and methods to analyze multiplexed bead-based assays using backscattered light |
WO2010085548A2 (en) * | 2009-01-22 | 2010-07-29 | Li-Cor, Inc. | Single molecule proteomics with dynamic probes |
US10787701B2 (en) * | 2010-04-05 | 2020-09-29 | Prognosys Biosciences, Inc. | Spatially encoded biological assays |
JP2020514746A (ja) * | 2016-12-01 | 2020-05-21 | ノーティラス バイオテクノロジー インコーポレイテッド | タンパク質をアッセイする方法 |
US11721412B2 (en) * | 2017-10-23 | 2023-08-08 | Nautilus Subsidiary, Inc. | Methods for identifying a protein in a sample of unknown proteins |
KR20200105497A (ko) * | 2017-12-29 | 2020-09-07 | 노틸러스 바이오테크놀로지, 인크. | 단백질 식별을 위한 디코딩 접근법 |
EP3775196A4 (en) * | 2018-04-04 | 2021-12-22 | Nautilus Biotechnology, Inc. | NANOREWAL AND MICROREWAL GENERATION PROCESSES |
EP3884048A4 (en) * | 2018-11-20 | 2022-08-17 | Nautilus Biotechnology, Inc. | DESIGN AND SELECTION OF AFFINITY REAGENTS |
EP3963091A4 (en) * | 2019-04-29 | 2023-07-19 | Nautilus Biotechnology, Inc. | METHODS AND SYSTEMS FOR ON-CHIP INTEGRATED SINGLE MOLECULE DETECTION |
US11692217B2 (en) * | 2020-11-11 | 2023-07-04 | Nautilus Subsidiary, Inc. | Affinity reagents having enhanced binding and detection characteristics |
EP4281775A1 (en) * | 2021-01-21 | 2023-11-29 | Nautilus Subsidiary, Inc. | Systems and methods for biomolecule preparation |
KR20230169143A (ko) * | 2021-03-11 | 2023-12-15 | 노틸러스 서브시디어리, 인크. | 생체분자 보유를 위한 시스템 및 방법 |
WO2023064181A1 (en) * | 2021-10-11 | 2023-04-20 | Nautilus Biotechnology, Inc. | Highly multiplexable analysis of proteins and proteomes |
-
2018
- 2018-10-20 WO PCT/US2018/056807 patent/WO2019083856A1/en unknown
- 2018-10-20 JP JP2020542714A patent/JP7434161B2/ja active Active
- 2018-10-20 EP EP24169318.3A patent/EP4372383A2/en active Pending
- 2018-10-20 CA CA3079832A patent/CA3079832A1/en active Pending
- 2018-10-20 EP EP18871210.3A patent/EP3701066A4/en active Pending
- 2018-10-20 CN CN201880083563.8A patent/CN112154230A/zh active Pending
- 2018-10-20 AU AU2018353967A patent/AU2018353967B2/en active Active
-
2019
- 2019-08-07 US US16/534,257 patent/US20200082914A1/en active Pending
-
2024
- 2024-02-07 JP JP2024017027A patent/JP2024059673A/ja active Pending
- 2024-04-29 AU AU2024202780A patent/AU2024202780A1/en active Pending
Patent Citations (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20030054408A1 (en) | 2001-04-20 | 2003-03-20 | Ramamoorthi Ravi | Methods and systems for identifying proteins |
US20040067599A1 (en) | 2001-12-14 | 2004-04-08 | Katz Joseph L. | Separation identification and quantitation of protein mixtures |
US20040002818A1 (en) | 2001-12-21 | 2004-01-01 | Affymetrix, Inc. | Method, system and computer software for providing microarray probe data |
US20040126840A1 (en) | 2002-12-23 | 2004-07-01 | Affymetrix, Inc. | Method, system and computer software for providing genomic ontological data |
JP2005017090A (ja) | 2003-06-25 | 2005-01-20 | Hitachi Ltd | タンパク質同定処理方法 |
JP2016502079A (ja) | 2012-11-19 | 2016-01-21 | アプトン バイオシステムズ インコーポレイテッド | 単一分子検出を用いた分子分析物のデジタル分析の方法 |
JP2016518822A (ja) | 2013-03-15 | 2016-06-30 | コスモシド インク.Cosmosid Inc. | アセンブルされていない配列情報、確率論的方法、及び形質固有(trait−specific)のデータベースカタログを用いた生物材料の特性解析 |
Non-Patent Citations (3)
Title |
---|
Katherine E. Frato,A DNA-Assisted Binding Assay for Weak ProteinProtein Interactions,J. Mol. Biol.,2009年,394,pp.805-814,doi:10.1016/j.jmb.2009.09.064 |
Miriam H. Huntley,Information capacity of specific interactions,PNAS,2016年05月15日,Vol.113 No.21,pp.5841-5846,www.pnas.org/cgi/doi/10.1073/pnas.1520969113 |
Naoya Ohmura,An Immunoassay for Small Analytes with Theoretical Detection Limits,Analytical Chemistry,2001年07月15日,Vol.73, No.14,pp.3392-3399 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
US20200082914A1 (en) | 2020-03-12 |
CN112154230A (zh) | 2020-12-29 |
JP2024059673A (ja) | 2024-05-01 |
EP3701066A4 (en) | 2021-08-11 |
AU2024202780A1 (en) | 2024-05-16 |
EP4372383A2 (en) | 2024-05-22 |
AU2018353967B2 (en) | 2024-02-29 |
JP2021501332A (ja) | 2021-01-14 |
WO2019083856A1 (en) | 2019-05-02 |
AU2018353967A1 (en) | 2020-06-04 |
EP3701066A1 (en) | 2020-09-02 |
CA3079832A1 (en) | 2019-05-02 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
JP7434161B2 (ja) | タンパク質同定のための方法およびシステム | |
JP7458678B2 (ja) | タンパク質同定のためのデコーディングアプローチ方法 | |
US11721412B2 (en) | Methods for identifying a protein in a sample of unknown proteins | |
US11549942B2 (en) | Methods of assaying proteins | |
JP7295092B2 (ja) | 結合試薬を選択する方法 | |
WO2021003470A1 (en) | Decoding approaches for protein and peptide identification |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
RD04 | Notification of resignation of power of attorney |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A7424 Effective date: 20210118 |
|
RD03 | Notification of appointment of power of attorney |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A7423 Effective date: 20210305 |
|
RD04 | Notification of resignation of power of attorney |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A7424 Effective date: 20210305 |
|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20211019 |
|
A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20220930 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20221101 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20230201 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20230530 |
|
A601 | Written request for extension of time |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A601 Effective date: 20230825 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20231127 |
|
TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20240109 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20240207 |
|
R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 7434161 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |