蛋白质组学中的无标记定量是什么？

在研究中，定量分析是揭示生物过程动态变化、识别差异蛋白质以及探索疾病机制的关键手段。与标记定量方法（如SILAC、iTRAQ、TMT）相比，无标记定量（Label-Free Quantification, LFQ）因其操作简便、适应性强和成本较低，近年来逐渐成为主流选择。尤其在处理临床样本、大规模队列或无法标记的珍贵材料时，LFQ展现出不可替代的优势。随着高分辨率质谱技术和数据分析算法的不断发展，无标记定量的准确性与重现性也得到显著提升。

一、什么是无标记定量（LFQ）？

无标记定量是一种基于 质谱信号强度（MS1）或谱图计数（spectral counting） 的蛋白质定量方法。相比于 SILAC、TMT 等标记方法，LFQ 不需要在样本处理前引入任何外源标签，因此具有更大的通量和样本兼容性。

常见的两种无标记定量方法包括：

• MS1峰强度定量：通过提取肽段在 MS1 层级的色谱峰面积，比较不同样本中相同肽段的丰度变化。
• 谱图计数（Spectral Counting）：统计特定蛋白在不同样本中被检测到的 MS/MS 谱图数目，作为蛋白丰度的近似值。

二、无标记定量的核心原理

无标记定量的前提是：在相同的质谱采集条件下，相同肽段的MS信号强度与其在样本中的相对丰度成正比。

关键步骤如下：

1、样本蛋白酶解：将蛋白质裂解为肽段；

2、液相色谱-质谱联用（LC-MS/MS）：在线分离和检测肽段；

3、肽段识别与定量：利用MaxQuant、Proteome Discoverer等软件提取峰面积或谱图数目；

4、跨样本比对与归一化：通过对齐色谱保留时间、质量偏差等，实现不同样本间的精确对比。

三、无标记定量的优势

1、简化样本处理流程

无须同位素标记或试剂标记，降低实验复杂度和成本。

2、样本通量更高

可自由扩展到数十、数百个样本，适合大规模队列研究。

3、样本类型适应性强

适用于细胞、组织、体液等各种样本类型，尤其是临床样本、珍贵样本。

4、灵敏度不断提升

得益于高分辨率质谱平台（如Orbitrap Exploris 480）的进步，LFQ定量的准确性和覆盖度显著提高。

四、无标记定量的挑战与解决方案

尽管LFQ具有诸多优势，但也存在以下挑战：

1、批间差异和数据漂移

不同批次的LC-MS运行会引入系统误差。

解决方案：百泰派克生物科技采用严格的QC策略与内标校准机制，结合Retention Time Alignment 和Normalization算法，提升数据一致性。

2、缺失值与定量准确性

在不同样本中，相同肽段可能未被检测，导致“缺失值”问题。

解决方案：我们使用MaxQuant的Match Between Runs功能，以及数据驱动的缺失值填补策略，最大限度保留定量信息。

3、对仪器稳定性依赖大

LFQ对质谱平台的性能要求更高。

解决方案：百泰派克生物科技配备高通量纳流LC-MS系统，每日进行仪器质控，确保长期运行的一致性和稳定性。

五、LFQ技术流程详解

以下是百泰派克生物科技无标记定量蛋白质组学服务的标准流程：

1、样本处理

• 蛋白抽提 → 定量 → 胶内/胶外酶解
• 可选高pH肽段分级，提高深度

2、 LC-MS/MS分析

• 高分辨率Orbitrap质谱平台
• 采用DDA或DIA模式（支持LFQ定量）

3、数据分析

• 肽段与蛋白鉴定（FDR<1%）
• 基于MS1强度的相对定量
• 差异蛋白筛选（Fold Change, p-value）
• GO/KEGG通路富集分析

六、无标记定量的典型应用场景

• 疾病机制研究：鉴定疾病相关蛋白，挖掘潜在靶点
• 药物作用机制：比较处理组/对照组蛋白表达差异
• 表型关联分析：揭示不同细胞/组织状态下的表达变化
• 临床队列研究： 分析大规模临床样本中的差异表达模式

无标记定量是当前蛋白质组学研究中应用最广泛、最灵活的定量技术之一。凭借简便的流程、高通量的能力和不断优化的数据算法，它正在成为基础研究与临床转化之间的重要桥梁。如果您正在寻找稳定可靠的LFQ蛋白组学服务平台，欢迎联系我们的技术专家，获取个性化方案和项目建议。

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