Label-Free Carbohydrate Expression Profiling

无标记碳水化合物表达谱分析

基本信息

  • 批准号:
    7101004
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 19.91万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    美国
  • 项目类别:
  • 财政年份:
    2005
  • 资助国家:
    美国
  • 起止时间:
    2005-08-01 至 2008-07-31
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

DESCRIPTION (provided by applicant): New methods for studying gene and protein expression, such as DNA and protein microarrays, have revolutionized the study of biological processes. Carbohydrate expression profiling could have a huge impact; however, carbohydrates are exceptionally difficult to analyze. Biopraxis proposes to develop a new, label-free microarray technology for rapidly profiling complex mixtures of glycans. The analysis will produce a three dimensional (3D) profile of sample glycans comprising (1) the specificities of the biomolecules to which the glycans bind; (2) spectral fingerprints of the biomolecule-glycan complexes; and (3) the intensities of those fingerprints. The 3D profiles from different samples can be compared, to detect differences in carbohydrate expression. Ultimately, this new technology will be developed as a platform tool for glycobiology, comprising a 'microarray reader' that can analyze microarrays designed for a variety of applications. For example, 'global' microarrays comprising thousands of different biomolecules can be used to detect differences in carbohydrate expression, and identify carbohydrate biomarkers associated with disease. The known specificities of the biomolecules to which the glycans bind, coupled with the information on glycan structure found in the spectral fingerprints, can be used to help elucidate the reasons for the differences in carbohydrate expression (e.g., the types of enzymes that were involved in carbohydrate synthesis.) Global arrays can also used to rapidly screen carbohydrates or carbohydrate mimetics for binding specificities. 'Content' microarrays comprising a few biomolecule pixels can be designed, e.g., for diagnostics based on multiple carbohydrate biomarkers; or to confirm that recombinant therapeutics are properly glycosylated during manufacture. Analysis will be very rapid, since the fingerprints can be collected in seconds. And because spectra can be collected from micron-sized pixels, traces of biomolecules will be consumed per chip, extremely small samples can be analyzed, and very little waste will be produced. Hence, life cycle costs will be very low.
描述(由申请人提供):研究基因和蛋白质表达的新方法,例如DNA和蛋白质微阵列,已经彻底改变了生物过程的研究。碳水化合物表达谱可能会产生巨大影响;然而,碳水化合物非常难以分析。 Biopraxis 提议开发一种新的无标记微阵列技术,用于快速分析复杂的聚糖混合物。分析将生成样品聚糖的三维 (3D) 概况,包括 (1) 聚糖结合的生物分子的特异性; (2)生物分子-聚糖复合物的光谱指纹; (3) 这些指纹的强度。可以比较不同样品的 3D 图谱,以检测碳水化合物表达的差异。最终,这项新技术将被开发为糖生物学的平台工具,包括一个“微阵列阅读器”,可以分析为各种应用而设计的微阵列。例如,包含数千种不同生物分子的“全局”微阵列可用于检测碳水化合物表达的差异,并鉴定与疾病相关的碳水化合物生物标志物。聚糖结合的生物分子的已知特异性,加上光谱指纹中发现的聚糖结构信息,可用于帮助阐明碳水化合物表达差异的原因(例如,参与碳水化合物表达的酶的类型)碳水化合物合成。)全局阵列还可用于快速筛选碳水化合物或碳水化合物模拟物的结合特异性。可以设计包含一些生物分子像素的“内容”微阵列,例如用于基于多种碳水化合物生物标志物的诊断;或确认重组治疗药物在制造过程中已正确糖基化。分析速度非常快,因为指纹可以在几秒钟内收集完毕。而且由于可以从微米级的像素收集光谱,因此每个芯片都会消耗微量的生物分子,可以分析极小的样品,并且产生的废物也很少。因此,生命周期成本将非常低。

项目成果

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