无标记定量技术（LFQ）：原理、应用与最新进展

引言：为何越来越多科研人员选择LFQ？

在蛋白组学研究中，“定量”不仅是对蛋白存在与否的判断，更是对其在不同生理或病理状态下表达变化的精准刻画。传统的同位素标记方法如TMT、iTRAQ虽然灵敏度高，但成本较高、流程复杂。无标记定量技术（Label-Free Quantification, LFQ）以其样品处理简便、适合大规模分析、可自由组合样本等优势，逐渐成为蛋白质组定量研究的主流。

 

一、LFQ的基本原理：利用质谱信号强度或谱图数量定量

LFQ依赖高分辨率质谱（如Orbitrap）对样品进行数据采集，无需化学或代谢标记，即可通过以下两种策略进行蛋白定量：

1、MS1信号强度（Intensity-Based Quantification）

每个肽段在一级质谱（MS1）中具有特定的峰面积或离子强度，可以反映其相对丰度。

 

2、谱图计数法（Spectral Counting）

通过统计肽段在MS2中被识别的次数（PSM数量）作为丰度的替代指标，适用于高丰度蛋白的定量比较。

 

百泰派克生物科技基于MaxQuant + Perseus等主流平台，整合信号强度与谱图计数两类策略，为客户提供高重复性、低噪声的无标记定量技术LFQ数据。

 

二、LFQ的技术流程全解析

为了获得可靠的定量结果，LFQ通常包括以下关键步骤：

1、样本制备

（1）统一蛋白浓度

（2）胰蛋白酶酶解成多肽

（3）反应终止后纯化上机

 

2、LC-MS/MS分析

（1）采用高分辨率液相色谱-串联质谱平台（如Q Exactive系列）

（2）保证每个样品独立上机，避免交叉污染

 

3、数据处理

（1）使用MaxQuant或Proteome Discoverer等软件提取肽段强度

（2）去除缺失值、标准化处理

（3）统计显著差异蛋白

 

三、无标记定量技术的优势与局限

1、优势

 



 

2、局限

（1）样本间批次差异较大时，可能出现技术偏倚

（2）对质谱设备稳定性和操作一致性要求高

（3）缺失值处理对统计学方法依赖性强

百泰派克在LFQ服务中设置质控样 + 仿真调控样本，显著提升跨批次稳定性与差异蛋白检出率。

 

四、LFQ的经典应用场景

1、疾病机制研究

LFQ可揭示疾病组织与正常组织在蛋白质表达层面的差异，辅助构建调控通路网络。

 

2、药物作用机制探索

通过比较药物处理前后蛋白组变化，评估靶点表达及下游信号影响。

 

3、环境应激与毒理响应分析

用于研究细胞或微生物在高温、重金属、氧化应激等条件下的蛋白响应模式。

 

4、外泌体蛋白组定量

结合高灵敏度质谱，LFQ成为外泌体功能蛋白谱构建的重要工具。

 

五、最新进展：LFQ正在迈向更高精度与更强适应性

1、DIA（Data-Independent Acquisition）+ LFQ

通过全扫描方式获取MS/MS数据，结合Spectronaut、DIA-NN等算法，实现更高数据完整性和定量一致性。

 

2、AI算法优化定量流程

基于机器学习的缺失值补全、差异蛋白筛选、功能预测技术正在加速LFQ数据从“结果”到“发现”的转化。

 

3、多组学联合分析趋势

LFQ蛋白组数据正越来越多与转录组、代谢组、磷酸化组等多组学数据融合使用，提升机制解析的系统性。

 

百泰派克生物科技：一站式无标记定量蛋白服务平台

作为生命科学CRO服务提供商，百泰派克生物科技深耕蛋白组学领域十余年，构建了完善的LFQ服务体系，服务特色：

• 高通量Orbitrap平台，适配LFQ/DIA全策略

• 提供蛋白提取、质谱上机、数据分析一体化方案

• 融合生物通路富集、PPI分析、GO/KEGG注释等专业生信服务

• 可配套多组学联合方案（如LFQ+转录组），推动科研从“变化”走向“机制”

 

无标记定量技术作为一种兼具成本效率与研究深度的策略，已成为现代蛋白质组学中不可或缺的工具。未来，随着仪器性能、算法水平与数据库质量的持续提升，LFQ将迈入更智能、更系统、更精准的时代。如果您正在开展蛋白表达、疾病机制、药物筛选等相关研究，欢迎联系我们获取LFQ个性化服务方案！百泰派克生物科技助您高效获取可靠数据，推动成果落地！

 

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