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在生命科学进入AI驱动时代的今天，人工智能（AI）正在重塑蛋白质测序的技术版图。从结构预测到de novo测序、从修饰位点识别到序列重构，AI正逐步渗透到蛋白质分析的各个层面，提升效率、降低错误率，并助力科研人员应对大规模复杂样本带来的挑战。本文将带你系统了解AI在蛋白质测序中的最新应用方向
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蛋白质测序是研究蛋白质结构与功能的核心技术，广泛应用于靶点发现、机制解析、生物标志物筛选、抗体表征等生物医学研究和药物开发领域。然而，随着质谱技术和化学测序手段的不断发展，市面上可选的蛋白质测序技术越来越多，不同技术的适用场景、分辨率、成本和通量也有所差异。那么，面对众多测序方案，科研人员应
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引言：为什么蛋白质序列比对如此重要？ 蛋白质的功能往往蕴含在其序列信息中。氨基酸序列中的保守区域、活性位点或修饰位点，都是功能预测的关键线索。通过与数据库中已知蛋白序列进行比对，我们可以：注释未知蛋白功能；发现同源蛋白或进化分支；识别结构域、结合位点或抗原表位；为蛋白结构预测、分子对接和药物
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什么是蛋白质序列分析？ 蛋白质序列分析是指对蛋白质氨基酸序列及其特征区域（如信号肽、跨膜结构域、功能位点等）进行系统性的比对、注释、结构预测与功能推断。该过程通常基于以下几类分析方法： 序列比对（如 BLAST、Clustal Omega）：用于发现与已知蛋白相似的序列，推测功能或家族归属
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在质谱技术主导蛋白质组学的时代，Edman降解似乎成了“过去式”。但事实并非如此。作为一种经典且精准的N端蛋白质测序方法，Edman降解在多个关键场景中依然有着不可替代的价值，尤其是在蛋白质结构验证、药物质量控制以及非模式生物的研究中。本文将深入解析Edman降解的原理与优势，剖析其在现代科
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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
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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
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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
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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
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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
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