资源中心

• • Co‑IP背景信号太高怎么办？

  在进行Co‑IP（Co-immunoprecipitation，共免疫沉淀）实验时，高背景信号是一个常见且令人头痛的问题，常表现为非特异性条带、Western blot干扰严重、靶蛋白不清晰等现象。这不仅影响实验数据的可信度，也可能掩盖真正的蛋白互作信号。那么，Co‑IP背景信号过高该如何优

• • 机器学习如何助力亚细胞蛋白质组学数据分析？

  在后基因组时代，亚细胞蛋白质组学（subcellular proteomics）成为解析细胞功能、蛋白质定位与动态调控机制的核心手段。通过对不同亚细胞区室（如细胞核、线粒体、内质网等）中蛋白质的定量、定性分析，研究人员可以揭示蛋白功能的空间维度。然而，亚细胞蛋白质组学数据具有高维度、噪声大、

• • 如何将Shotgun蛋白组学与定向蛋白组学联合分析？

  在生命科学研究中，蛋白质作为生物功能执行的核心分子，其表达水平、修饰状态与相互作用网络，常常直接决定着细胞命运与疾病进程。为了全面解析这些动态变化，科研人员发展出多种质谱技术，其中最常用的两种方法分别是Shotgun蛋白组学（Data-Dependent Acquisition, DDA）与

• • 如何评估定制合成肽的质量？

  在进行抗体制备、蛋白互作研究、质谱分析或疫苗开发等实验时，定制合成肽（custom peptide synthesis）的质量直接关系到实验的可靠性和可重复性。随着多肽在功能研究、分子靶向和创新药物研发中的广泛应用，科研人员越来越关注合成肽的纯度、准确性与稳定性等核心参数。尤其在高通量筛选、

• • 膜蛋白组学如何加速药物靶点筛选？

  膜蛋白（Membrane proteins）在细胞生理和信号转导中发挥关键作用，是当前药物研发中最重要的靶点类别之一。据统计，超过 60% 的FDA批准药物作用于膜蛋白，尤其是 G 蛋白偶联受体（GPCRs）、离子通道和转运体。然而，由于膜蛋白的疏水性、低丰度和结构复杂性，其系统性的研究长期

• • 如何将空间蛋白组学与多组学方法相结合？

  随着单细胞组学、空间转录组学和高通量质谱技术的飞速发展，生命科学研究已步入一个高维数据融合的新阶段。蛋白组学虽然可以提供蛋白丰度变化的信息，但却难以回答一个关键问题：这些蛋白质在组织或细胞中的具体“空间位置”是怎样的？空间蛋白组学（Spatial Proteomics）应运而生，允许研究者在

• • 如何将空间蛋白组学应用于癌症研究和生物标志物发现？

  癌症的发生并非孤立事件，而是一个高度空间化、异质化的生物过程。传统的蛋白组学技术尽管揭示了大量潜在生物标志物，但由于缺乏空间背景信息，往往难以解析肿瘤微环境中的关键动态。而空间蛋白组学（Spatial Proteomics），作为蛋白组学与空间成像的结合体，正在为癌症研究打开全新的视角。

• • 膜蛋白与整合膜蛋白有何区别？如何分别进行鉴定？

  膜蛋白（Membrane proteins）和整合膜蛋白（Integral membrane proteins）是细胞膜系统中至关重要的组成部分，在信号转导、物质运输、细胞识别等方面发挥核心作用。它们虽都与生物膜相关联，但在结构特征、膜结合方式及功能属性上存在显著区别，进而导致在实验鉴定策略

• • 如何进行酰基化蛋白的功能注释和信号通路分析？

  酰基化蛋白（Acylated Proteins）的功能注释和信号通路分析对于理解其在细胞生物学、代谢调控、疾病机制等方面的作用至关重要。 一、什么是酰基化蛋白？为什么要研究？ 酰基化是蛋白质翻译后修饰中一类重要形式，常见包括： 乙酰化（Acetylation） 丙酰化（Propio

• • 利用Shotgun蛋白质组学进行膜蛋白鉴定

  膜蛋白（membrane proteins）广泛分布于细胞内外膜系统，在信号转导、物质运输、细胞识别等过程中发挥关键作用。尽管膜蛋白仅占人类基因组编码蛋白的约30%，却是药物作用靶点的60%以上。然而，由于其疏水性强、易聚集、提取困难等特点，膜蛋白始终是蛋白质组学研究中的“硬骨头”。在众多蛋