| 開催日 | 2025年1月24日(金) |
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| 開催地 | Web |
☆ご好評につき、プロテオミクス講座の再開講(アップデート版)が決定いたしました！
☆企業・大学関係者様等々、幅広い方々から高い支持をいただけておりますので、
事前知識に不安がある方につきましても、安心してお申込みください！
【テーマ名】
実施例と共に学ぶ！タンパク質/プロテオーム分析技術のイロハ
～分析計画、試料の準備、LC-MS/MS、情報解析、論文投稿～
【講師】
株式会社メディカル・プロテオスコープ
取締役、生体分子解析部部長（兼任）
博士（薬学）
川上隆雄 氏
【経歴】
埼玉県川越市出身。さいたま市在住。東京理科大学大学院薬学研究科博士後期課程を修了（1997年）。その後、日本グラクソ株式会社（現グラクソ・スミスクライン株式会社） 研究本部、東京医科大学臨床プロテオーム研究寄附講座などを経て現職。
【専門および得意な分野・研究】
・プロテオミクスにおける技術開発全般
・タンパク質化学
【本テーマ関連学協会での活動】
・日本プロテオーム学会研究開発功績賞（共同受賞）（平成25年9月）
・日本プロテオーム学会理事（平成27年1月～平成29年12月、令和3年1月～）
・日本プロテオーム学会編集委員会委員（令和3年1月～）
【日時(オンライン配信)】
2025年1月24日(金) 13:00-17:00
【受講料】
●見逃し視聴なし：1名41,800円(税込（消費税10％）、資料付)
＊1社2名以上同時申込の場合、1名につき30,800円
●見逃し視聴あり：1名47,300円(税込（消費税10％）、資料付)
＊1社2名以上同時申込の場合、1名につき36,300円
※詳細な内容やお申込み要領等は、下段「セミナーホームページを見る」をご参照ください。
【セミナーの内容】
■講座のポイント
プロテオミクス (Proteomics) は、発現タンパク質群の動態（プロテオームProteome）を包括的に分析することによって生命現象の全体像をつかむ学問です。現在のプロテオミクスは基礎研究ばかりでなく医療の分野にもインパクトを与え続けています。
プロテオームの分析技術の中では、ペプチド断片の分離と質量測定を基盤にした方法手順がもっとも普及しています。この方法は微量タンパク質の同定や定量分析にもその長所が活かされています。
本セミナーでは、おもにプロテオミクスの実施例を挙げながら、質量分析を用いたタンパク質分析の一連の流れを把握していただけるような構成にしました。データ解析の解説にも多くの時間を割く予定です。
■受講後、習得できること
本講座を受講すると、次に挙げる事項の理解が容易になります。
・試料調製の勘所
・プロテオミクスで用いられる液体クロマトグラフィーと質量分析
・タンパク質同定計量情報の構造
・タンパク質の翻訳後修飾の分析
・プロテオームデータの解析と視覚化の要領
・医学や生物学におけるプロテオミクスの活用
・分析計画の立て方
・論文投稿の注意点
■講演中のキーワード
・Bottom-up proteomics
・Label-free proteomics, LFQ
・MAプロット
・ボルケーノプロット Volcano plot
・False discovery rate, FDR
・jPOST
■プログラム項目
1. 質量測定を基盤とした分析
1.1. 質量分析の威力
1.2. ペプチド断片を測る
1.3. 液体クロマトグラフィーとタンデム質量分析を連結した測定系 (LC-MS/MS)
1.4. 試料調製における注意点
1.5. プロテアーゼによるタンパク質の分解
1.6. 標識法と非標識法
1.7. 翻訳後修飾の分析：リン酸化とNグリコシル化を中心に
2. 質量分析と液体クロマトグラフィー
2.1. 質量分析部のいろいろ：イオントラップ、三連四重極、qTOF、他
2.2. 測定データの取得方法：DDA、DIA、選択イオンモニタリング
2.3. 測定データ取得の高速化と高深度化：プロテオームの「ビッグデータ」
2.4. 逆相液体クロマトグラフィーによるペプチド断片の分離展開
3. LC-MS/MS測定データの処理と解析
3.1. 一般的な処理手順：同定情報と計量情報の統合
3.2. ペプチド/タンパク質の同定
3.2.1. アミノ酸配列データベース検索の原理
3.2.2. 偽陽性ヒットの検証：Target-Decoy検索とFalse discovery rate (FDR)
3.2.3. 複数のタンパク質におけるペプチド同定情報の共有
3.3. タンパク質組成の試料間計量比較
3.3.1. 計量値の正規化
3.3.2. 比較計量値の散布図：MAプロットとボルケーノプロット
4. おもな情報解析の手法
4.1. 膜結合タンパク質の予測
4.2. Gene ontology (GO) の活用：尤度解析
4.3. クラスター解析（階層クラスタリング）
4.4. 主成分分析
4.5. ウェブ上の情報解析ツール
5. 分析実験と情報解析の実例（リン酸化プロテオミクス）
6. プロテオームの分析計画から論文投稿まで
6.1. 計画策定に当たっての注意点
6.2. 選択肢としての分析の外注
6.3. 公共リポジトリへのプロテオームデータの登録
7. 質疑応答＆個別質問・相談
上記のプログラム項目と内容は一部変更する場合があります。
あらかじめご了承いただけると幸いです。
