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在生命科学研究中，单细胞RNA测序（scRNA-seq）和单细胞蛋白质组学（single-cell proteomics）是理解细胞异质性、发育轨迹和疾病机制的两项核心技术。它们分别揭示了基因表达和蛋白表达层面的信息，但各自存在局限。为了获得更全面的分子图谱，研究者越来越倾向于将二者结合，开
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单细胞蛋白质组学（single-cell proteomics, SCP）能够在单个细胞的层面上探索蛋白质的表达、修饰及功能。随着质谱技术的进步，单细胞蛋白质组学已成为揭示细胞异质性、分子机制及疾病生物标志物的重要工具。然而，单细胞蛋白质组学数据的高维度、稀疏性以及多样性使得数据分析成为一项
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单细胞蛋白质组学（single-cell proteomics, SCP）是近年来蛋白质组学领域的一项重要进展，正在成为理解生物系统多样性、细胞功能和疾病机制的强大工具。然而，由于单细胞样本的特殊性，单细胞蛋白质组学仍面临一系列技术与操作上的挑战。如何应对这些挑战，提升数据的精准度和可靠性，
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单细胞蛋白质组学（Single-Cell Proteomics, SCP）是当前生命科学研究中极具突破性的技术之一，它能够在单细胞分辨率下解析蛋白表达状态与功能变化。尤其在肿瘤、免疫、干细胞等高度异质性系统中，SCP提供了从功能层面理解细胞命运、状态转换和疾病发生的关键手段。在SCP实验体系
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生命科学研究不断迈向单细胞层面，单细胞蛋白质组学（single-cell proteomics, SCP）正成为揭示细胞异质性、解析复杂生物过程的重要工具。尽管单细胞转录组已广泛应用，但由于mRNA水平与蛋白表达之间并不总是高度相关，直接在蛋白水平上进行测量对于理解真实的细胞功能状态至关重要
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在癌症研究领域，单细胞层面的分子解析技术正迅速成为推动精准医学发展的关键工具。随着单细胞RNA测序（scRNA-seq）的普及，研究者对细胞异质性和微环境相互作用的理解不断深化。蛋白质作为执行细胞功能的直接参与者，其表达水平、修饰状态与功能活性之间的复杂关系，转录组信息不能完全覆盖。单细胞蛋
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随着单细胞组学的快速发展，单细胞蛋白质组学（Single-Cell Proteomics, SCP）逐步从方法验证迈向规模化应用阶段，成为揭示细胞功能状态、群体异质性和微环境相互作用的核心技术之一。SCP直接从功能层面探测细胞状态，其研究价值在肿瘤、免疫、干细胞和神经科学等领域日益凸显。但S
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在生命科学研究日益精细化的今天，单细胞水平的分子解析能力成为突破细胞异质性研究瓶颈的关键。单细胞RNA测序（scRNA-seq）已广泛应用于发育生物学、免疫学、肿瘤学等领域，揭示了丰富的细胞间表达差异。然而，mRNA并不能直接反映细胞的功能状态，蛋白质才是真正的功能执行者。因此，单细胞蛋白质
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在生命科学研究中，小鼠模型因其遗传背景清晰、实验操作成熟，是解析疾病机制和筛选生物标志物的重要工具。不同组织（如肝脏、脑组织、心脏等）承载着多样的生物功能，其蛋白质表达谱的变化直接反映生理或病理状态。组织样本在蛋白组层面具有高复杂度和广泛的动态范围，依赖性强的采集策略（如DDA）在覆盖率和重
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在蛋白质组学研究中，数据非依赖性采集（Data-Independent Acquisition, DIA）因其高通量、重现性强、数据完整性好等优势，正在迅速取代数据依赖性方法，成为主流技术之一。尤其是近年来兴起的Direct DIA（Library-Free DIA）模式，更是在不依赖谱图库
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