蛋白质是生命活动的直接执行者,研究其表达谱的动态变化对揭示生物过程、疾病机制和药物作用路径具有关键意义。随着质谱技术的不断进步,蛋白质组学从“识别为主”的初级阶段,逐步迈入“定量为核心”的高精度时代。在此背景下,SWATH-MS(Sequential
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蛋白质的一级序列是由氨基酸按照特定顺序通过肽键连接而成的线性结构,在这条多肽链的两端,分别存在N端(氨基末端,N-terminal)和C端(羧基末端,C-terminal)。正确识别N端和C端对于蛋白质鉴定、功能解析、翻译后修饰(PTMs)研究以及生物制药质量控制至关重要。在实验研究和生物信息学分析
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化学蛋白组学(Chemical Proteomics)是一种结合化学探针和高分辨质谱分析的方法,能够在原位、原态条件下系统地解析蛋白质的功能状态、相互作用和小分子靶标。这一策略在药物发现、酶功能研究、翻译后修饰识别等领域具有广泛应用价值。本文将系统梳理化学蛋白组学的实验流程与数据分析思路,帮助科研人
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随着数据规模的指数级增长,蛋白质测序实验手段已难以满足蛋白质组学对高通量、精准化和多维度信息挖掘的需求。从序列识别到结构建模,从修饰位点预测到功能注释,生物信息学正在全面重塑蛋白质测序的流程与效率。本文将带你深入了解生物信息学如何赋能蛋白质测序,助力科研团队在更短时间内获取更高质量的蛋白信息。 一
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在蛋白组学从“表达图谱”迈向“功能解析”的演进过程中,化学蛋白组学(Chemical Proteomics)因其独特的分子工具属性,正在成为精准识别功能蛋白的关键手段。化学蛋白组学强调通过小分子探针对活性位点、构象状态或特定反应性残基进行共价标记,再经
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引言:蛋白质结构解析的核心路径 蛋白质的功能由其结构决定,而结构的第一层级便是其氨基酸的线性排列顺序,即一级结构。质谱技术,尤其是液相色谱-串联质谱(LC-MS/MS),已成为解析蛋白质的核心手段。与传统Edman降解不同,质谱具备高通量、自动化和可检测翻译后修饰等优势,广泛应用于基础研究和生物制药
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蛋白质的氨基酸序列是其结构与功能的根本所在。蛋白质序列分析不仅揭示蛋白的分子身份,还为研究其功能机制、疾病相关变异和靶点药物设计提供基础。尤其在组学研究蓬勃发展的当下,如何高效、精准地获取蛋白一级结构,成为功能生物学不可或缺的关键技术环节。本文系统梳理蛋白质序列分析的核心方法、技术演进、实际挑战与未
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一、什么是蛋白全长测序? 蛋白全长测序指的是:通过质谱(Mass Spectrometry)技术,解析蛋白质从N端到C端的完整氨基酸序列,并识别潜在的翻译后修饰(PTMs)、异构体或杂质蛋白。这一过程通常包括: 1、多酶切割与覆盖区域的拼接 2、数据库搜索与De novo测序相结合 3、修饰识别与氨
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一、什么是多肽测序?为何如此关键? 多肽是由2~50个氨基酸残基组成的短链蛋白片段,既可能是蛋白质降解产物,也可能是功能性信号分子、生物活性药物,甚至是疫苗抗原表位或TCR肽段。 多肽测序的主要目的包括: 抗体CDR区的氨基酸顺序确认 内源性活性肽(如激素、细胞因子)的鉴定 生物制剂降解产物的结构
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在生命科学进入AI驱动时代的今天,人工智能(AI)正在重塑蛋白质测序的技术版图。从结构预测到de novo测序、从修饰位点识别到序列重构,AI正逐步渗透到蛋白质分析的各个层面,提升效率、降低错误率,并助力科研人员应对大规模复杂样本带来的挑战。本文将带你系统了解AI在蛋白质测序中的最新应用方向、技术原
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