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-
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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
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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
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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
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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
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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
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蛋白质翻译后修饰(Post-Translational Modifications, PTMs)在调控细胞功能、信号转导、代谢过程及疾病发生中扮演着核心角色。磷酸化、乙酰化、泛素化、甲基化等修饰形式,为蛋白质赋予了时空特异性和功能多样性,是理解蛋白功能状态的重要线索。随着质谱技术的发展,数据独立采集
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在生命科学研究和生物医学领域,蛋白质的定量分析对于理解生物过程、发现疾病标志物及开发新型疗法具有重要意义。多反应监测(Multiple Reaction Monitoring, MRM)作为基于质谱技术的高特异性、高灵敏度定量方法,已成为目标蛋白质定量分析的重要工具。 一、多反应监测(MRM)技术
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在蛋白组学研究中,样本复杂性是影响数据质量的关键因素。无论是组织样本、体液样本,还是固定保存的临床材料,其共同特点都是蛋白种类繁多、丰度跨度大、干扰物多,给蛋白质识别和定量带来巨大挑战。数据非依赖采集(DIA)技术虽然具备高重现性和高通量,但在面对复杂背景时仍存在蛋白识别率偏低、低丰度蛋白难以覆盖等
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Circular Dichroism(CD)光谱是一种基于手性分子对圆偏振光选择性吸收的光谱学技术,广泛应用于蛋白质二级结构的快速定性和定量分析。相比X射线晶体学或核磁共振等高分辨方法,CD光谱具有快速、无需结晶、样品消耗低等显著优势,特别适用于蛋白质结构初筛、构象变化监测及蛋白质稳定性评估。在本文
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