资源中心
-
蛋白表达定量是现代生物学研究的核心任务,广泛应用于信号转导机制解析、药物靶点发现、疾病标志物筛选等领域。随着质谱技术的发展,多种定量策略被提出。其中,SILAC(Stable Isotope Labeling by Amino acids in Cell culture)因其内源性标记方式、
-
精准定量蛋白表达水平是理解细胞信号转导、疾病发生机制和药物作用靶点的关键。然而,蛋白表达调控复杂,涉及多层次的动态变化,单靠传统免疫印迹(Western blot)等方法,往往难以满足高通量、定量准确和跨样本比较的需求。SILAC(Stable Isotope Labeling by Ami
-
在使用 Olink Explore 或 Explore HT 平台进行蛋白组学研究后,科研人员最终获得的核心结果通常是 NPX(Normalized Protein eXpression)矩阵。然而,NPX 数据并非即插即用,要获得可靠的差异蛋白、通路信息和整合结果,需要系统的数据处理与分析
-
在现代生命科学研究中,精确的蛋白质定量是揭示生物学机制、筛选疾病标志物、推动药物研发的核心环节。相比 label-free 定量技术,TMT(Tandem Mass Tag)标记定量因其高通量、多样本并行分析和较低批间偏差,已成为蛋白质组学研究的主流选择之一。本文将从原理、优势、应用到实验设
-
在现代生命科学研究中,蛋白质组学已成为探索生物体系动态变化、疾病机制和药物作用靶点的重要工具。串联质谱标签(Tandem Mass Tag, TMT)技术,凭借其高通量、多样本并行分析能力,已逐渐成为蛋白质定量研究的主流方案之一。本文将系统解析 TMT 技术的原理、优势及其在蛋白质组学研究中
-
在生物标志物研究、临床队列项目和药物开发中,Olink基于PEA(Proximity Extension Assay)技术的蛋白组学平台,以低样本需求、高灵敏度和大规模通量,为科研人员提供了可靠的数据支持。然而,要确保研究效率和结果可靠性,科研团队需要在项目设计、实验执行和数据分析等多个环节
-
定量策略的选择直接决定了蛋白质组学研究实验结果的准确性与可重复性。SILAC(Stable Isotope Labeling by Amino acids in Cell culture)作为一种代谢性稳定同位素标记方法,因其标记效率高、定量偏差小而被广泛用于哺乳动物细胞系的定量蛋白质组学研
-
SILAC因其高准确性、低批次误差、原位标记的优势,广泛用于细胞蛋白质组定量、蛋白互作研究以及动态调控机制探索。但不少科研人员在实际操作过程中会遭遇标记效率低、质谱背景高、数据偏离生理状态等问题,导致实验重复、进展延迟甚至数据报废。本文将结合实验实践与质谱数据经验,总结SILAC实验中最常见
-
细胞在面对外界环境刺激(如氧化应激、热休克、DNA损伤、营养剥夺等)时,会迅速启动一系列信号通路和转录翻译调控机制,以维持内稳态或诱导凋亡。这一过程被统称为细胞应激反应(cellular stress response),在疾病发生、药物响应和衰老等领域具有重要研究价值。 然而,应激反应
-
肿瘤发生发展是一个复杂的多阶段过程,涉及基因表达重编程、信号通路失衡、微环境重塑等多重机制。蛋白质组学技术为揭示这些过程提供了系统化工具,但如何实现不同状态下的蛋白定量比较,依然是当前研究的核心难题之一。在这一背景下,多重SILAC标记(Multi-plexed SILAC)技术应运而生。作
How to order?