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
DIA蛋白质组学原理与流程解析：以SWATH-MS为例
在后基因组时代，研究人员越来越关注蛋白质层面的动态变化，以弥补基因组和转录组信息的不足。质谱（Mass Spectrometry, MS）作为现代蛋白质组学研究的核心工具，不断推动生物医学研究的深度与广度。而在众多质谱采集模式中，数据非依赖采集（Data-Independent Acquisitio
从碎片到完整：AI驱动的蛋白全长测序技术如何解决翻译后修饰难题？
蛋白质的结构与功能不仅由氨基酸序列决定，更受多种翻译后修饰（Post-translational Modifications, PTMs）精细调控。磷酸化、乙酰化、糖基化、泛素化等PTMs在信号传导、转录调控、细胞周期、应激反应等生物过程中发挥着核心作用。然而，这些修饰的多样性和复杂性也使其难以全面