蛋白分析FAQ汇总
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• tmt标记定量蛋白质组学缺点中的比率压缩是怎么产生的,这个特点会有什么影响呢?为什么tmt只能进行相对定量,不能进行绝对定量?
在TMT标记定量蛋白质组学中,比率压缩是一个常见问题。比率压缩主要是由于在质谱分析过程中,多个不同的肽段同时离子化并进入质谱检测器,导致同一m/z值下的离子信号被多个不同肽段的同位素标签共享。因为TMT标签的离子丰度在不同样品间会略有不同,而这些微小的差异在混合分析时往往被平均或削弱,最终导
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DIA(Data-Independent Acquisition,数据非依赖采集)质谱是一种用于定量蛋白质组学研究的先进技术,通过同时捕获所有肽段的碎片离子,提高了数据的覆盖度和重现性。要从DIA质谱数据中分析得到某个特定短肽的峰图,需要经过几个关键步骤,包括数据预处理、特征提取、肽段识别与
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• 同一个蛋白不同位置的短肽定量差异较大,请问这种现象是正常的吗?请问什么原因会造成这种现象呢?
在生物医学研究中,遇到同一个蛋白不同位置的短肽定量差异较大的现象是相对常见的,也是可以理解的。但在实际研究中,我们应尽量通过改善样品处理方法、选择适当的定量策略,以减小这种影响。
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如果你指的是岛津科技(Shimadzu)所生产的科研仪器产生的数据,最合适的处理方式取决于具体的仪器类型和所需的分析。例如,对于岛津的质谱仪器产生的数据,你可以使用如Mascot、Skyline、MaxQuant等软件进行处理。对于色谱数据,LabSolutions, OpenLab, Ch
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用于MALDI质谱成像作图的软件包括SCiLS Lab、FlexImaging、MSI Reader、MALDIquant和HDI (High Definition Imaging),这些工具各有优点,支持多种数据处理、分析和可视化功能,选择合适的软件取决于具体需求和质谱仪型号
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• 请问如果我知道一段多肽的序列,那么我怎么去预测它的响应呢?
要预测一段多肽的响应,您可以采取系统化的步骤,包括序列分析、结构预测、功能预测、实验验证、机器学习和数据挖掘、以及文献查找。
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• 蛋白质质谱鉴定时,质谱显示蛋白样品有污染,请问怎么解决呢?
在进行蛋白质质谱鉴定时,这些污染可能来自样品本身,也可能来自实验过程中的各个步骤。常见的污染通常来自酶切剂、离子源、试剂等。
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• 请问跑胶时看到应该有目标蛋白的聚体,但是送去打质谱的完整分子量却看不到聚体,这是什么原因呢?
在SDS-PAGE上观察到目标蛋白的聚体但质谱分析未能检测到,可能是由于样品处理中的解聚、质谱分析技术限制、样品浓度和纯度低、蛋白质聚体的本身特性以及实验方法选择不当等原因。解决方案包括使用非变性质谱技术、优化样品制备、提高样品浓度和纯度,并结合其他表征方法。
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• 我们可以通过计算来设计特定位点的多肽序列并进行多肽抑制剂筛选吗?
通过计算设计特定位点的多肽序列并筛选多肽抑制剂是可行的,涉及以下步骤:首先识别靶点,然后设计并筛选高亲和力的多肽。接下来,进行虚拟筛选和体外实验验证多肽的效果,并在细胞实验中评估其生物活性。最后,通过优化提高多肽的稳定性和效力。这个过程结合计算和实验,实现多肽抑制剂的有效开发。
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• 标准曲线如果R平方不到0.99,那能不能删除其中一个数据呢?
在科研实验中,标准曲线的质量是评估实验结果准确性和可靠性的一个重要指标。如果一个标准曲线的R² 值不到0.99,意味着数据与拟合模型之间的相关性可能不够强。然而,单纯为了提高R²值而删除数据点是不被推荐的做法,应当基于全面的分析和科学合理性进行决策。
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