蛋白质分子量测定_质谱分析_百泰派克生物
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基于LC-MS的无标记定量蛋白质组学：高效鉴定与定量分析
在生命科学研究中，全面、准确地揭示蛋白质的表达变化对于理解生物过程和疾病机制至关重要。无标记定量蛋白质组学（Label-Free Quantitative Proteomics, LFQ）凭借其灵活性高、样本需求少、成本较低等优势，正逐渐成为蛋白质定量分析的重要手段。液相色谱-质谱联用技术（LC-M
如何利用AI与机器学习提升无标记蛋白质组学数据分析效率？
近年来，蛋白质组学已成为理解生命过程与疾病机制的重要技术手段。其中，无标记定量蛋白质组学（Label-Free Quantitative Proteomics, LFQ）以其实验设计灵活、样本需求量低等优势，在基础研究与临床应用中被广泛采用。然而，LFQ的一个突出问题是数据分析流程复杂、计算量庞大、
抗体药物开发指南：全长测序能解决CDR区识别中的哪些难题？
在抗体药物研发中，CDR（互补决定区）序列的精准识别至关重要。CDR决定了抗体的抗原特异性，是亲和力工程、候选筛选与专利布局的关键依据。然而，由于CDR序列本身的多样性和结构复杂性，其准确解析长期面临技术瓶颈。 随着质谱技术和序列重建算法的不断进步，基于蛋白质水平的全长抗体测序技术，正成为突破CD
Edman降解 vs 全长测序：从N端到C端的完整分析策略
在蛋白质功能研究、重组蛋白验证以及抗体药开发过程中，一级结构的精确确认（即氨基酸的线性序列）是最基础也是最关键的一步。为实现这一目标，科研人员常用两种技术路径： Edman降解：一种经典的化学方法，专注于N端氨基酸的逐个解析； 蛋白全长de novo测序：基于高分辨质谱与AI算法，可还原从N端到C
De Novo单克隆抗体测序：技术解析、优势与应用
一、什么是De Novo单克隆抗体测序？ De Novo抗体测序是指不依赖参考数据库，通过高分辨率质谱（LC-MS/MS）对酶解抗体肽段进行MS/MS碎片分析，利用算法从碎片峰图中逐步推断氨基酸序列，并拼接出完整的单克隆抗体序列的技术。 与传统的数据库比对型测序不同，De Novo测序不需要任何已
如何选择合适的蛋白质定量技术：iTRAQ vs SILAC
在蛋白质组学研究中，准确的蛋白质定量技术是揭示生物过程变化的核心。iTRAQ和SILAC作为两种广泛应用的蛋白质定量方法，各自具备独特优势与局限。理解两者的技术原理、适用场景与关键差异，对于制定高效可靠的实验方案至关重要。 一、iTRAQ与SILAC的基本原理解析 1、iTRAQ技术简介 iTRA
SWATH-MS在血浆蛋白质组学中的应用与优势解析
血浆是生命体最复杂且最具研究价值的样本类型之一。它不仅承载着全身组织释放的蛋白质信息，还因其采样简便、稳定性高而被广泛用于生物标志物筛选、疾病早期诊断及精准医学研究。然而，血浆蛋白组面临两大挑战： 1、动态范围极大（>10¹⁰）——少数高丰度蛋白（如白蛋白、球
Edman降解如何实现N端蛋白质测序？步骤与机制解析
Edman降解如何实现N端蛋白质测序？Edman降解的核心原理是基于N端氨基酸的化学选择性降解，通过环化裂解逐步去除蛋白质N端的氨基酸，并以稳定的衍生物形式进行检测。该方法基于化学反应，利用异硫氰酸苯酯（PITC）特异性地与N端氨基酸结合，通过逐级切除并鉴定多肽链N端的氨基酸，实现N端蛋白质测序。E
无标记定量蛋白质组学 vs. 标记定量蛋白质组学：如何选择？
在蛋白质组学研究中，“定量”技术的选择决定了实验的分辨率、可靠性与应用广度。面对多样化的样本类型与科研目标，研究人员往往在“无标记定量蛋白质组学（Label-Free）”与“标记定量蛋白质组学（Labeling，如TMT、iTRAQ）&rd