资源中心

• • 适用于单细胞分析的CUT&Tag数据处理工具合集

  在表观遗传学领域，Cleavage Under Targets and Tagmentation（CUT&Tag）技术已迅速崛起为解析染色质修饰与蛋白-DNA互作的重要方法。相比ChIP-seq，CUT&Tag具备信噪比高、上样量少、实验流程简洁等优势，尤其适用于稀有细胞群体的研究。而在单细

• • 基于 TIMS 的 4D 蛋白组分析如何提升鉴定深度？

  蛋白组学作为解析生命过程和疾病机制的重要技术手段，近年来取得了显著进展。尤其是在探索低丰度蛋白、生物标志物发现、信号通路解析等方面，研究者对蛋白质鉴定深度提出了更高要求。所谓鉴定深度，不仅关乎能识别多少蛋白质，更体现了对复杂样本中低丰度、短肽段、翻译后修饰蛋白等关键信息的捕获能力。尽管近年来

• • 如何进行非靶向代谢组学？

  非靶向代谢组学是在不预先设定目标化合物的前提下，通过高分辨质谱（如 LC-MS/MS 或 GC-MS）分析生物样本中上千种代谢物，以捕捉在疾病、环境变化或药物干预等条件下的代谢扰动。非靶向代谢组学（Untargeted Metabolomics）是一种系统地分析生物样本中尽可能多代谢物的小分

• • 如何选择合适的PPI检测技术？

  蛋白质互作（Protein-Protein Interactions, PPI）构成了细胞内大部分生命活动的基础。从信号转导、转录调控到代谢网络，PPI网络揭示了蛋白功能和生物通路的动态调控机制。因此，准确地检测和解析PPI，对于疾病机制研究、新靶点发现和药物开发具有重要意义。然而，PPI检

• • 什么是4D蛋白质组学？

  在蛋白质组学技术快速发展的今天，科研人员对数据的深度、广度和准确性提出了更高要求。基于三维质谱的分析手段虽已实现大规模蛋白质鉴定和定量，但在面对复杂样本、低丰度蛋白或结构相似肽段时，仍存在分辨率不足、信噪比偏低等技术瓶颈。为打破这一限制，4D蛋白质组学（4D Proteomics）应运而生。

• • 如何选择最适合的TMT定量平台？

  随着蛋白质组学研究的深入，科研人员面临的样本数量不断增加，尤其是在多组学联合分析、疾病队列研究和药物筛选等应用场景中，对高通量、高准确性的定量技术需求愈发迫切。在众多定量策略中，TMT（Tandem Mass Tag）定量凭借其出色的多重通道标记能力（可实现最多18通道样本并行分析）、高重复

• • 如何利用SPS-MS3优化TMT工作流程并减少比值压缩？

  TMT（Tandem Mass Tags）是一种广泛应用于高通量蛋白质定量分析的同位素标签技术，可实现多样本并行检测（目前最多可支持18-plex），在疾病机制研究、药物作用机制解析和临床生物标志物筛选中显示出强大优势。然而，比值压缩（Ratio Compression）是TMT定量中最主要

• • HRMS和LC-MS有什么区别？

  HRMS（高分辨率质谱）和LC-MS（液相色谱-质谱联用）是现代分析化学和生命科学中最常见的两类质谱技术。它们并非完全对立的概念，而是从不同维度定义的技术体系，可以存在交集（例如，HRMS + LC联用 = LC-HRMS）。理解它们的区别，有助于科研人员根据实验目标选择最合适的分析策略。

• • 微流控单细胞测序

  微流控单细胞测序是以微流控芯片作为核心部件，通过微小通道和腔室，能够在微米尺度上操作单个细胞，实现对单个细胞的捕获和操控，从而完成对单一细胞的精确的分离和操控，有效帮助每个细胞都能被独立分析。通过微流控单细胞测序，研究人员可以详细解析细胞间的异质性，进一步解析单一细胞水平解析基因组、转录组、

• • 4D蛋白组学在肿瘤标志物发现中的应用

  肿瘤早期诊断和个性化治疗成为精准医疗领域的核心挑战。寻找特异性高、灵敏度强的肿瘤标志物，是推动早期筛查和疗效监测的关键途径。蛋白质组学手段虽已为生物标志物发现奠定基础，但在灵敏度、覆盖度和数据深度上仍存在局限。4D蛋白组学（Four-Dimensional Proteomics） 为这一难题