资源中心

• • 亚细胞蛋白质组学全解析：从基础概念到应用场景

  细胞是结构精密的微型工厂，其内部各个细胞器如线粒体、内质网、高尔基体、溶酶体等承担着独特的功能。蛋白质组学虽然可以对整个细胞或组织样本中的蛋白质进行全面检测，但却难以回答一个关键问题：特定蛋白质在细胞内的精确位置到底在哪里？这正是亚细胞蛋白质组学（Subcellular Proteomics

• • 如何利用定量蛋白质组学研究样本在不同条件下的酰基化差异？

  在后基因组时代，翻译后修饰（PTMs）逐渐成为揭示蛋白质功能多样性与调控机制的研究热点。酰基化（Acylation），尤其是乙酰化、丙酰化、丁酰化、马来酰化等多种形式，作为一类重要的赖氨酸修饰方式，广泛参与调控代谢、信号转导、染色质重构等关键生物过程。然而，这些修饰常常以低丰度、可逆性强、动

• • 蛋白糖基化分类概述

  蛋白质糖基化（Protein Glycosylation）是一种常见而复杂的翻译后修饰（PTM），广泛存在于真核生物和部分原核生物中。它不仅影响蛋白质的折叠、稳定性和亚细胞定位，还参与细胞识别、信号转导、免疫调节等多个生命过程。在疾病状态下（如癌症、自身免疫病、代谢综合征等），糖基化模式往往

• • 什么是无标签分析？

  在蛋白质组学和代谢组学等多组学研究领域，定量分析始终是解读生物学差异的核心。随着质谱技术的飞速发展，无标签分析（Label-Free Quantification, LFQ）因其高通量、低成本、流程简洁等优势，正逐渐成为科研人员进行定量蛋白质组分析的首选方案。无标签分析是指在不借助稳定同位素

• • 膜蛋白组学在细胞通讯研究中的应用

  在多细胞生物体中，细胞间的通讯构建了复杂的信号网络，调控着增殖、分化、免疫反应等生命过程。而位于细胞膜上的膜蛋白，则是这一网络中的“信号枢纽”——它们承担着接收外界信号、识别配体、激活下游通路等关键功能。膜蛋白种类繁多，功能多样，包括G蛋白偶联受体（GPCRs）、离子通道、酪氨酸激酶受体、整

• • 蛋白糖基化分析完整指南（基于 LC‑MS/MS 的工作流程）

  蛋白质糖基化（Glycosylation）是一种关键的翻译后修饰（PTM），广泛存在于真核生物细胞中，影响蛋白质的折叠、稳定性、细胞定位及其与其他分子的相互作用。在生物制药、癌症生物标志物发现、疫苗研发等领域，糖基化研究正发挥日益重要的作用。与磷酸化、乙酰化等常见PTM相比，糖基化具有结构多

• • 质谱亚细胞蛋白质组学：优势、挑战与应用

  蛋白质组学提供了全细胞层面的蛋白质表达谱信息，但无法解析蛋白质在细胞内部的精确定位。实际上，蛋白质的功能与其亚细胞定位密切相关。线粒体、内质网、高尔基体、细胞核等亚细胞结构各自承担特定的生物学功能，蛋白质的误定位往往意味着细胞功能异常乃至疾病发生。亚细胞蛋白质组学（Subcellular P

• • 膜蛋白–分子相互作用分析

  膜蛋白（membrane proteins）占人体编码蛋白的近30%，在药物靶点中所占比例更高达60%以上。它们不仅参与物质转运、信号转导、细胞识别等核心生理过程，更是病毒入侵、癌细胞转移、神经退行性疾病等多种疾病的关键节点。膜蛋白与配体、信号分子、其他蛋白等的相互作用关系（protein–

• • Co‑IP背景信号太高怎么办？

  在进行Co‑IP（Co-immunoprecipitation，共免疫沉淀）实验时，高背景信号是一个常见且令人头痛的问题，常表现为非特异性条带、Western blot干扰严重、靶蛋白不清晰等现象。这不仅影响实验数据的可信度，也可能掩盖真正的蛋白互作信号。那么，Co‑IP背景信号过高该如何优

• • 机器学习如何助力亚细胞蛋白质组学数据分析？

  在后基因组时代，亚细胞蛋白质组学（subcellular proteomics）成为解析细胞功能、蛋白质定位与动态调控机制的核心手段。通过对不同亚细胞区室（如细胞核、线粒体、内质网等）中蛋白质的定量、定性分析，研究人员可以揭示蛋白功能的空间维度。然而，亚细胞蛋白质组学数据具有高维度、噪声大、