资源中心

• • 基于质谱的全蛋白组分析（Shotgun Proteomics）

  在系统生物学的时代，理解一个细胞、组织甚至整个生物体的生理状态，已不再仅依赖基因组或转录组数据。蛋白质组这一直接执行生物功能的分子群体，成为揭示生命奥秘的关键线索。而其中，基于质谱的全蛋白组分析（Shotgun Proteomics），已成为科研人员探索复杂生物体系中蛋白质表达、修饰和功能关

• • 如何处理无标记定量蛋白质组学数据中的缺失值？

  在无标记定量蛋白质组学研究中，缺失值是数据分析过程中不可忽视的一环。它们广泛存在于原始质谱数据中，若处理不当，不仅会降低统计分析的准确性，还可能导致对生物学结论的误判。因此，科学系统地识别与处理缺失值，是保障数据质量与研究可信度的关键。 一、缺失值在无标记定量蛋白质组学数据中的成因与分类

• • LFQ和iBAQ有什么区别？

  在定量蛋白质组学研究中，LFQ（Label-Free Quantification） 与 iBAQ（intensity-Based Absolute Quantification） 是两种常见但本质不同的定量策略。两者虽都基于 DDA（Data-Dependent Acquisition）质

• • 如何分析Shotgun数据中的肽段覆盖率和蛋白得分？

  在Shotgun蛋白组学中，我们往往会面对成百上千个被鉴定的蛋白和肽段。然而，如何判断这些结果是否可信？哪些蛋白值得深入分析？哪些数据可以用于差异分析或功能注释？要回答这些问题，肽段覆盖率和蛋白得分是两个必须优先评估的关键参数。 一、肽段覆盖率分析：如何从覆盖程度判断Shotgun鉴定质量

• • 如何通过TurboID邻近标记研究低丰度蛋白相互作用？

  在细胞复杂的蛋白质网络中，低丰度蛋白扮演着关键调控角色，例如转录因子、信号通路调节因子和表观遗传调控因子。然而，由于其天然丰度低、表达时空特异、与互作伴侣结合弱或瞬时，免疫共沉淀（Co-IP）和拉下（pull-down）等方法往往难以捕获其真实的互作网络。邻近标记（Proximity Lab

• • 蛋白–蛋白互作网络分析工具与可视化教程

  在生命系统中，蛋白质从不“单打独斗”，而是通过相互作用构建起复杂的信号转导网络、调控网络及代谢网络。蛋白–蛋白互作（Protein–Protein Interactions, PPI）网络分析，不仅有助于识别关键功能蛋白和通路节点，还常常揭示隐藏的生物学机制，推动疾病标志物或药物靶点的发现。

• • iTRAQ与TMT、无标记蛋白质组学的核心差异

  在现代蛋白质组学研究中，蛋白定量方法的选择至关重要。随着质谱技术的发展，iTRAQ（Isobaric Tags for Relative and Absolute Quantitation）、TMT（Tandem Mass Tag）与无标记（Label-Free）定量成为三种主流定量策略，广

• • 免疫沉淀与共免疫沉淀的区别

  在生命科学研究中，理解蛋白质如何彼此协作，是揭示信号转导、转录调控、疾病机制等核心生物学过程的基础。免疫沉淀（Immunoprecipitation, IP）与共免疫沉淀（Co-immunoprecipitation, Co-IP）是研究蛋白互作网络的经典工具，尤其在蛋白组学和细胞信号通路研

• • 为什么Co‑IP实验失败？常见问题及解决方案

  免疫共沉淀（Co-immunoprecipitation, 简称Co‑IP）是研究蛋白-蛋白相互作用的经典技术，因其操作相对简便、特异性强、可用于天然状态下的互作验证，广泛应用于信号通路解析、复合物构建与功能机制研究等领域。然而，尽管Co‑IP在文献中应用频繁，实验失败率却不容忽视。许多科研

• • 如何提高PPI实验结果的可靠性和可重复性？

  蛋白质之间的相互作用（Protein-Protein Interactions, PPI）在细胞信号传导、代谢调控和疾病机制中扮演关键角色。随着组学技术的发展，PPI研究已成为生命科学领域的热点。然而，受限于实验体系的复杂性与非特异性干扰，PPI实验结果常出现重复性差、假阳性高等问题。提升实