资源中心

• • 什么是无标签分析？

  在蛋白质组学和代谢组学等多组学研究领域，定量分析始终是解读生物学差异的核心。随着质谱技术的飞速发展，无标签分析（Label-Free Quantification, LFQ）因其高通量、低成本、流程简洁等优势，正逐渐成为科研人员进行定量蛋白质组分析的首选方案。无标签分析是指在不借助稳定同位素

• • 膜蛋白组学在细胞通讯研究中的应用

  在多细胞生物体中，细胞间的通讯构建了复杂的信号网络，调控着增殖、分化、免疫反应等生命过程。而位于细胞膜上的膜蛋白，则是这一网络中的“信号枢纽”——它们承担着接收外界信号、识别配体、激活下游通路等关键功能。膜蛋白种类繁多，功能多样，包括G蛋白偶联受体（GPCRs）、离子通道、酪氨酸激酶受体、整

• • 蛋白糖基化分析完整指南（基于 LC‑MS/MS 的工作流程）

  蛋白质糖基化（Glycosylation）是一种关键的翻译后修饰（PTM），广泛存在于真核生物细胞中，影响蛋白质的折叠、稳定性、细胞定位及其与其他分子的相互作用。在生物制药、癌症生物标志物发现、疫苗研发等领域，糖基化研究正发挥日益重要的作用。与磷酸化、乙酰化等常见PTM相比，糖基化具有结构多

• • 质谱亚细胞蛋白质组学：优势、挑战与应用

  蛋白质组学提供了全细胞层面的蛋白质表达谱信息，但无法解析蛋白质在细胞内部的精确定位。实际上，蛋白质的功能与其亚细胞定位密切相关。线粒体、内质网、高尔基体、细胞核等亚细胞结构各自承担特定的生物学功能，蛋白质的误定位往往意味着细胞功能异常乃至疾病发生。亚细胞蛋白质组学（Subcellular P

• • 膜蛋白–分子相互作用分析

  膜蛋白（membrane proteins）占人体编码蛋白的近30%，在药物靶点中所占比例更高达60%以上。它们不仅参与物质转运、信号转导、细胞识别等核心生理过程，更是病毒入侵、癌细胞转移、神经退行性疾病等多种疾病的关键节点。膜蛋白与配体、信号分子、其他蛋白等的相互作用关系（protein–

• • 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