资源中心

• • 蛋白质质谱分析：如何提高准确性和灵敏度？

  蛋白质质谱（Mass Spectrometry, MS）分析作为现代蛋白组学研究的核心技术，已广泛应用于疾病机制研究、药物靶点发现、生物标志物筛选等多个领域。然而，在实际应用中，如何提升蛋白质质谱的准确性与灵敏度，始终是研究者关注的关键问题。   一、样本制备：高质量数据的基础 样本制备质量

• • 蛋白质序列分析用什么工具？一文汇总常用方法与技巧

  在蛋白质组学、结构生物学、功能注释与新药研发等研究中，蛋白质序列分析几乎是所有工作的第一步。它不仅揭示蛋白的一级结构，还能预测功能结构域、信号肽、跨膜区、修饰位点甚至免疫原性，是挖掘潜在靶点和设计候选分子的基础。那么，常用的蛋白质序列分析工具有哪些？各类工具适合解决什么样的问题？本文将系统梳

• • 如何确定N或C末端？

  在蛋白质研究中，N端（氨基末端）和C端（羧基末端）的精确定义是理解蛋白质结构与功能的基础步骤。无论是进行翻译起始位点验证、信号肽识别、翻译后修饰研究，还是构建表达载体或开发靶向药物，末端信息的正确注释都至关重要。本文将系统解析N/C末端的生物学意义与实验鉴定策略，帮助科研人员设计更精准的研究

• • 蛋白质测序：技术方法和应用

  蛋白质是细胞活动的执行者，其功能取决于精确的氨基酸序列。一旦序列发生改变，蛋白的结构、相互作用和生物学功能都可能受到显著影响。蛋白质测序（Protein Sequencing）不仅有助于解析蛋白功能机制，更在疾病研究、抗体开发、新药靶点筛选等方面发挥着基础性作用。自20世纪中期以来，蛋白质测

• • DNA测序和蛋白质测序有什么区别？

  在现代生命科学研究中，DNA测序和蛋白质测序是两类基础而关键的技术，但二者的研究目标、技术路线和生物学意义存在显著差异。简而言之，DNA测序揭示的是遗传信息的“蓝图”，而蛋白质测序揭示的是生物功能的“执行者”状态。随着精准医学和多组学融合的推进，理解这两种测序技术的核心差异，对于构建系统性

• • 基于质谱的蛋白质测序：原理与优势

  在精准医学、生物制药、基础研究不断深化的当下，获取高质量的蛋白质序列信息已成为生命科学研究不可或缺的一环。蛋白质作为生物体功能执行的直接承担者，其一级结构（氨基酸序列）是理解蛋白功能、研究疾病机制、开发靶向药物的基础。随着质谱技术的飞跃式发展，基于质谱的蛋白质测序（Mass Spectrom

• • 通过串联质谱法进行肽从头测序

  在蛋白质组学研究中，基于数据库的质谱数据分析（Database Search）已成为主流。然而，随着科研深入非模式物种、天然产物、抗体工程、新肽药物等前沿领域，数据库本身的缺失或不完整，限制了传统方法的有效性。这时，一种不依赖数据库、直接从质谱数据中还原肽段氨基酸序列的方法——肽从头测序（D

• • 从头测序的关键技术与挑战

  在蛋白质组学研究中，数据依赖于已有的蛋白质数据库进行谱图匹配。然而，在非模式物种研究、新蛋白修饰探索、单细胞蛋白组学以及抗体表征等前沿应用中，数据库往往无法提供足够支持。从头测序（de novo peptide sequencing）技术应运而生，成为解析未知蛋白序列的关键工具。   从头测

• • 抗体的N端和C端是什么？精准测序帮您解决结构难题

  抗体（Antibody）作为免疫系统的核心效应分子，在疾病诊断、药物开发及靶向治疗等领域中发挥着越来越重要的作用。随着抗体药物市场的快速扩张，研究者对其结构的认知与解析也提出了更高要求。本文将聚焦抗体分子的N端和C端结构，并深入探讨如何借助精准蛋白测序技术解决抗体结构解析中的关键难题。  

• • 下一代De Novo测序算法

  De Novo测序，即从头推断肽段氨基酸序列，是蛋白质组学中识别未知蛋白、修饰肽段、抗体片段等的重要工具。相较于数据库搜索方法，De Novo测序不依赖参考数据库，适用于非模式物种、数据库不全、翻译后修饰、多变异样本等复杂场景。然而，传统的De Novo算法（如PEAKS、Novor、Pep