蛋白质分子量测定_质谱分析_百泰派克生物
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SWATH蛋白组学在农业研究中的应用与突破
在现代农业科学中,精准解析生物体内的分子机制已成为推动作物改良、病害防控和农业可持续发展的关键路径。其中,SWATH(Sequential Window Acquisition of All Theoretical Mass Spectra)蛋白组学作为基于数据独立采集(DIA)模式的质谱技术,正在
高通量SWATH-MS蛋白质定量助力生物标志物发现
生物标志物在疾病早期筛查、分型诊断、个体化治疗和疗效监测中发挥着核心作用。随着临床研究日趋精细化,标志物筛选面临的技术门槛不断提高,尤其是在低丰度蛋白的准确识别与跨批次数据一致性方面。质谱是蛋白质组研究的基础工具,其中DDA(Data-Dependent Acquisition)模式由于其随机采集机
DIA与DDA有何不同?一文看懂两大蛋白质组学技术
在蛋白质组学研究中,质谱技术是揭示细胞内蛋白质种类、丰度变化和翻译后修饰的核心工具。特别是基于液相色谱-串联质谱(LC-MS/MS)的分析方法,已广泛应用于基础研究、临床研究、生物标志物发现等多个领域。其中,DDA(Data-Dependent Acquisition,数据依赖采集)和DIA(Dat
DIA-MS蛋白质组数据如何赋能多组学整合研究?
多组学整合分析(multi-omics)是当前系统生物学、精准医学和转化研究的核心趋势之一。它通过联通不同分子层级(如转录组、蛋白质组、代谢组、表观组等)数据,刻画生物体系从基因表达到表型形成的全景图谱。而在众多组学中,蛋白质组学是功能执行的核心层,具有不可替代的生物学价值。 近年来,随着DIA-
翻译后修饰蛋白质组学在癌症研究中的应用:探索新靶点
癌症是一种高度异质性的疾病,其发生发展涉及基因组、转录组和蛋白质组多层级的调控变化。近年来,翻译后修饰(Post-Translational Modifications, PTMs)作为调控蛋白质功能、稳定性、定位及相互作用的关键机制,逐渐成为肿瘤研究的焦点。传统蛋白质组学虽已揭示了众多差异表达蛋白
无标记定量蛋白质组学指南:从实验到数据分析
无标记定量蛋白质组学(Label-Free Quantitative Proteomics, LFQ)作为现代生物医学研究的重要工具,因其无需额外标记、样本处理简便、数据量丰富而广泛应用于疾病机制探索、药物靶点筛选及生物标志物发现等领域。通过高分辨质谱结合精确的数据分析,LFQ能够实现对不同生物样本
利用化学蛋白质组学揭示蛋白-配体相互作用
在细胞内,几乎所有的生物过程都离不开蛋白质与配体的相互作用(protein-ligand interactions)。这些配体可以是小分子药物、代谢物、脂类、甚至金属离子。深入理解这些相互作用不仅有助于揭示信号通路、调控机制和疾病机制,更是药物发现、靶点验证以及机制研究的关键一步。然而,蛋白-配体相
如何提高无标记定量蛋白质组学的数据质量与重复性?
无标记定量蛋白质组学(Label-free Quantitative Proteomics, LFQ)因其样本准备简便、适用范围广、成本相对较低,成为当前生物医学研究中的主流定量策略。然而,LFQ数据质量和重复性问题始终是制约其应用深度和可靠性的关键因素。在本文中,我们将系统解析影响LFQ数据表现的
DIA与DDA在无标记定量蛋白质组学中的应用对比
无标记定量蛋白质组学(Label-Free Quantitative Proteomics)作为研究生物系统中蛋白表达动态变化的重要工具,已广泛应用于疾病机制研究、药物靶点发现及生物标志物筛选。在无标记定量策略中,数据依赖采集(Data-Dependent Acquisition, DDA)与数据独