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单细胞蛋白质组学（Single-Cell Proteomics, SCP）是当前生命科学研究中极具突破性的技术之一，它能够在单细胞分辨率下解析蛋白表达状态与功能变化。尤其在肿瘤、免疫、干细胞等高度异质性系统中，SCP提供了从功能层面理解细胞命运、状态转换和疾病发生的关键手段。在SCP实验体系
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生命科学研究不断迈向单细胞层面，单细胞蛋白质组学（single-cell proteomics, SCP）正成为揭示细胞异质性、解析复杂生物过程的重要工具。尽管单细胞转录组已广泛应用，但由于mRNA水平与蛋白表达之间并不总是高度相关，直接在蛋白水平上进行测量对于理解真实的细胞功能状态至关重要
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在癌症研究领域，单细胞层面的分子解析技术正迅速成为推动精准医学发展的关键工具。随着单细胞RNA测序（scRNA-seq）的普及，研究者对细胞异质性和微环境相互作用的理解不断深化。蛋白质作为执行细胞功能的直接参与者，其表达水平、修饰状态与功能活性之间的复杂关系，转录组信息不能完全覆盖。单细胞蛋
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随着单细胞组学的快速发展，单细胞蛋白质组学（Single-Cell Proteomics, SCP）逐步从方法验证迈向规模化应用阶段，成为揭示细胞功能状态、群体异质性和微环境相互作用的核心技术之一。SCP直接从功能层面探测细胞状态，其研究价值在肿瘤、免疫、干细胞和神经科学等领域日益凸显。但S
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在生命科学研究日益精细化的今天，单细胞水平的分子解析能力成为突破细胞异质性研究瓶颈的关键。单细胞RNA测序（scRNA-seq）已广泛应用于发育生物学、免疫学、肿瘤学等领域，揭示了丰富的细胞间表达差异。然而，mRNA并不能直接反映细胞的功能状态，蛋白质才是真正的功能执行者。因此，单细胞蛋白质
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在生命科学研究中，小鼠模型因其遗传背景清晰、实验操作成熟，是解析疾病机制和筛选生物标志物的重要工具。不同组织（如肝脏、脑组织、心脏等）承载着多样的生物功能，其蛋白质表达谱的变化直接反映生理或病理状态。组织样本在蛋白组层面具有高复杂度和广泛的动态范围，依赖性强的采集策略（如DDA）在覆盖率和重
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在蛋白质组学研究中，数据非依赖性采集（Data-Independent Acquisition, DIA）因其高通量、重现性强、数据完整性好等优势，正在迅速取代数据依赖性方法，成为主流技术之一。尤其是近年来兴起的Direct DIA（Library-Free DIA）模式，更是在不依赖谱图库
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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
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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
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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
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