无标记定量方法：基于质谱的蛋白质定量分析策略

在现代生命科学研究中，蛋白质定量是深入理解生理功能、疾病机制及药物靶点的关键手段。不同于仅检测蛋白是否存在，定量分析能揭示蛋白表达水平的动态变化，对于生物标志物筛选、疾病亚型分类和机制研究具有重要价值。质谱（Mass Spectrometry, MS）作为蛋白质组学的核心技术，其定量策略大致可分为标记定量（Label-Based）和无标记定量（Label-Free）。其中，无标记定量方法因其流程简化、样本适应性强和成本控制优势，在近年来获得了广泛关注与应用。

 

一、什么是无标记定量（Label-Free Quantification, LFQ）？

1、原理概述

无标记定量是不依赖任何同位素或化学标记的质谱定量策略。研究者直接对不同样本中的蛋白酶解产物进行质谱分析，利用MS1阶段的离子峰强度或肽段谱图数量（spectral counting）来估算蛋白质的相对丰度。与标记定量方法相比，LFQ避免了标记步骤的干扰和成本，提高了实验的灵活性，尤其适合探索性研究和临床大队列样本的初步筛查。

 

2、核心优势

• 无需特殊试剂：省去了标记试剂的采购和优化步骤，简化实验流程。

• 样本类型广泛：适用于细胞、组织、血清、尿液等复杂样品。

• 成本效益高：更适合大样本量、多条件的实验设计。

• 方法重复性强：在稳定仪器平台和优化流程支持下，数据具有良好一致性。

 

二、LFQ实验流程及关键步骤

1、样品处理与蛋白酶解

LFQ对实验前处理的一致性要求较高。样品需在相同条件下提取蛋白、定量、还原烷基化，并使用胰蛋白酶进行规范酶解。实验过程中的每一步都需严格控制批间差异，以避免非生物学变异干扰后续分析。

 

2、LC-MS/MS数据采集

常用的数据采集模式包括DDA（Data-Dependent Acquisition）与DIA（Data-Independent Acquisition）：

• DDA模式依赖于质谱对高强度信号的实时选择，适合标准蛋白质组分析；

• DIA模式将所有肽段离子信息连续采集，提高了低丰度蛋白的覆盖率与数据一致性。

高分辨率质谱平台（如Orbitrap、TIMS-TOF）对无标记定量的准确性和深度具有决定性影响。

 

3、数据处理与定量分析

主流LFQ定量分析软件如MaxQuant、Proteome Discoverer、DIA-NN等，提供从原始数据读取、峰面积提取、归一化到统计分析的一体化流程。

📌数据处理需重点关注以下几个方面：

• 对齐和归一化：不同样本间保留时间的对齐及强度归一化，降低系统偏差；

• 缺失值处理：合理填补或剔除缺失值，避免误判差异蛋白；

• 统计分析：常用t检验、ANOVA等方法识别显著差异蛋白；

• 功能注释：结合GO/KEGG等数据库进行富集分析，挖掘潜在生物学意义。

 

三、无标记定量方法的典型应用场景

无标记定量在生物医学研究中有广泛用途，尤其在以下领域表现突出：

• 肿瘤组织蛋白表达分析：比较癌症患者肿瘤组织与邻近正常组织的蛋白表达差异，初步筛选潜在生物标志物。

• 药物处理前后蛋白变化监测：评估药物干预对细胞蛋白表达的影响，辅助解释药物作用机制与副作用风险。

• 疾病亚型分型研究：分析不同疾病亚型间的蛋白质组差异，为个性化治疗提供数据支持。

 

无标记定量作为蛋白组学中高效、灵活的定量手段，正逐步从实验室研究走向转化医学与产业化应用。它降低了质谱定量的技术门槛，为更多生命科学研究者打开了蛋白表达量化的大门。在研究不断精细化、样本来源日趋复杂的今天，LFQ的策略与工具也在持续演进。科学家需要结合研究目标、样本条件与资源状况，合理选择最适合的定量方法。百泰派克生物科技面向科研与产业客户提供高质量的定量蛋白组分析服务，助力科研从数据走向发现。

 

百泰派克生物科技——生物制品表征，多组学生物质谱检测优质服务商

 

相关服务：

定量蛋白组分析