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在代谢研究的传统视角中，科学家通常聚焦于代谢通路本身——如糖酵解、TCA循环、脂肪酸氧化等。然而，越来越多的研究表明：这些通路的关键酶并非“静态工作”，而是受到翻译后修饰（PTMs）的精细调控。其中，酰基化修饰（Acylation），尤其是赖氨酸残基的可逆酰基化，正成为连接代谢状态与蛋白功能
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高分辨率质谱（High-Resolution Mass Spectrometry, HRMS）是一种能够以极高质量分辨率精确测定离子质量的分析技术，常用于分析复杂生物样本中的微量组分，广泛应用于蛋白组学、代谢组学、药物代谢和生物标志物发现等领域。它的核心优势在于：能够准确测量离子的质量，分辨
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膜蛋白鉴定（membrane protein identification）旨在系统识别和分析细胞膜相关蛋白的种类、表达量以及功能特征。膜蛋白在细胞通讯、信号转导、物质转运和病理过程调控中扮演着核心角色，其研究成果直接推动了新药开发、疾病诊断和靶点验证的进展。然而，与胞质蛋白相比，膜蛋白因其
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在生命科学研究中，代谢物是最贴近生理状态的终端读数。相比基因组、转录组和蛋白组，代谢组学（Metabolomics）直接反映了细胞和机体对内外环境变化的响应，成为研究疾病机制、生物标志物发现和药物作用机制的关键工具。而在代谢组学家族中，靶向代谢组学（Targeted Metabolomics
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共免疫沉淀（Co-immunoprecipitation, Co-IP）是研究蛋白质相互作用的经典方法之一，但实验中常常受到非特异性结合的干扰，导致假阳性结果，影响数据可靠性。为了获得高特异性、高信噪比的Co-IP数据，科学地设计实验、优化条件、严格控制变量尤为关键。本文将从实验设计、样本处
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优化膜蛋白样本前处理步骤，是实现高效、高覆盖度蛋白质组学分析的关键之一。由于膜蛋白具有疏水性强、溶解难、丰度低、易降解等特点，其提取和消化过程远比可溶性蛋白复杂。因此，构建一套针对膜蛋白的高效前处理策略，不仅能显著提升质谱鉴定数量，还对药靶筛选、信号转导研究等方向具有重要意义。 一、膜蛋白
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在后基因组时代，蛋白质组学已成为解码生命过程、疾病机制及生物标志物发现的重要工具。其中，无标记定量蛋白质组学（Label-Free Quantitative Proteomics, LFQ）凭借其高通量、无需昂贵标记试剂的优势，广泛应用于基础研究和临床转化研究。随着质谱技术的飞速发展，基于4
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• 多组学整合：TMT蛋白质组学结合转录组、代谢组的研究趋势
在生命科学研究日益精细化的今天，单一组学技术已难以满足对生物系统全面理解的需求。尤其在复杂疾病机制解析、药物靶点发现和精准医学研究中，多组学整合（Multi-omics Integration） 正成为主流趋势。 一、什么是TMT蛋白质组学？ Tandem Mass Tags（TMT）蛋白
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在精准医学迅速发展的今天，生物标志物（Biomarkers）已成为疾病早筛、疗效预测和靶向治疗的关键。尽管基因组层面的标志物研究已取得巨大进展，但蛋白质作为功能的最终执行者，其动态变化更能直接反映疾病状态。因此，基于蛋白质组学的生物标志物发现成为当前研究热点。而在众多蛋白质定量技术中，TMT
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蛋白质组学（Proteomics）作为揭示生命活动机制的重要工具，正在从“发现”迈向“精准定量”的阶段。在大规模定量分析中，TMT（Tandem Mass Tag）标记定量和无标记定量（Label-Free Quantification, LFQ）是最常用的两种策略。尽管它们都依赖于高分辨率
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