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在真核细胞中，蛋白质的结构和功能不仅由其氨基酸序列决定，更受到翻译后修饰（Post-Translational Modifications, PTMs）的深远影响。PTMs 是指蛋白质在翻译完成后通过酶促作用被化学修饰的过程，这一机制参与了细胞信号转导、基因表达调控、细胞周期、免疫应答等多种

蛋白质是生命活动的执行者，大多数功能性蛋白需要在翻译完成后经历一系列化学修饰过程，即“翻译后修饰（Post-translational Modifications, PTMs）”，以获得空间构象、亚细胞定位、功能状态上的精细调控。这些修饰不仅扩展了蛋白质的结构与功能多样性，更在信号转导、细胞

数据独立采集（Data-Independent Acquisition, DIA）作为近年来质谱技术的重要进展，正在逐步取代数据依赖采集（DDA）方法，成为蛋白质定量研究的主流选择。DIA具有高通量、低缺失率和高重复性等显著优势，特别适合复杂生物样本的大规模蛋白组学研究。然而，DIA数据分析

在生命科学研究中，蛋白质作为细胞功能的直接执行者，承载着生命活动的多种关键任务。然而，蛋白质的功能状态不仅由其氨基酸序列决定，还受到翻译后修饰（Post-Translational Modifications, PTMs）的精细调控。PTMs是指蛋白质合成完成后，在特定氨基酸残基上发生的酶促

蛋白质是生命活动的执行者，从信号转导到细胞结构维持无所不在。但蛋白质在翻译完成后，并非立即具备生物活性，它们通常需要经历一系列“翻译后修饰”（Post-Translational Modifications, PTMs），才能实现功能激活、亚细胞定位调整或降解控制。这些修饰赋予蛋白质更丰富的

在现代生命科学研究中，蛋白质组学正从“定性识别”迈向“定量解析”的新阶段。定量蛋白质组学可以揭示不同处理条件下蛋白表达水平的动态变化，帮助科研人员从功能层面深入理解生物过程。在众多定量蛋白质组学方法中，无标记定量（Label-Free Quantification, LFQ）因其操作简便、样

在蛋白质组学迈向高通量、高精度与大规模队列研究的今天，DDA（Data-Dependent Acquisition，数据依赖采集）采集模式逐渐暴露出瓶颈：扫描效率受限、定量重现性差、低丰度蛋白易丢失。DIA（Data-Independent Acquisition）数据非依赖采集正逐渐成为

随着蛋白质组学技术的不断发展，研究者对于灵敏度和数据解析力的要求日益提高。在临床转化研究、复杂疾病机制探索乃至药物作用机制研究中，高通量且高灵敏度的蛋白质检测手段正成为推动发现的核心工具。近年来，基于离子迁移率的四维数据无依赖采集技术（4D-DIA），因其在检测深度与数据质量方面的表现，受到

多肽从头测序（de novo peptide sequencing）技术，在蛋白质组学研究领域扮演着至关重要的角色。该技术使得研究者能够在缺乏参考序列的前提下，直接对多肽或蛋白质的氨基酸序列进行解析。多肽从头测序的诞生与发展，显著提升了我们对蛋白质多样性和复杂性的理解深度，尤其在分析未知蛋白

蛋白质是细胞功能的核心执行者，而其结构正是功能实现的基础。了解蛋白质的三维结构不仅有助于揭示其分子机制，更是靶点发现、药物筛选及疾病机制研究的重要前提。随着生物信息学和结构生物学的迅猛发展，从氨基酸序列出发预测和识别蛋白质结构，已成为分子生命科学研究中不可或缺的一环。本文将梳理蛋白质结构识别

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