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空间蛋白组学(Spatial Proteomics)是一种结合蛋白质表达信息与其空间定位的前沿技术,能够揭示蛋白质在组织、细胞乃至亚细胞水平的分布特征。它在癌症、神经退行性疾病、免疫研究等领域有着广泛的应用价值。 一、样本准备:组织切片是关键起点 空间蛋白组学通常以冰冻或石蜡包埋的组织切片
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• 如何使用FASP或in-gel digestion处理膜蛋白样本?
膜蛋白因其高度疏水性、低溶解度以及易聚集的特性,一直被视为蛋白质组学研究中的技术难题。为了实现对膜蛋白的高效提取、消化与质谱分析,样本前处理策略的选择尤为关键。其中,FASP(Filter-Aided Sample Preparation) 和 in-gel digestion(凝胶内消化)
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定制修饰肽合成(custom modified peptide synthesis)广泛应用于信号转导研究、抗体制备、蛋白互作验证、药物靶点开发等领域。由于天然肽段往往无法满足特定实验需求,因此科研人员通常需要引入磷酸化、甲基化、乙酰化、荧光标记、生物素化等化学修饰,以实现对肽段功能和相互作
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空间蛋白质组学(Spatial Proteomics)结合了蛋白质组学与空间定位信息的前沿技术,旨在在组织、细胞甚至亚细胞层面上揭示蛋白质在空间上的分布、丰度和相互作用关系,空间蛋白质组学强调“蛋白质在哪里、与谁相互作用、在不同位置如何发挥功能”。在蛋白质组学中,研究者通常需要对样本进行匀浆
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定量蛋白质组学(Quantitative Proteomics),作为研究蛋白质表达变化和调控机制的核心手段,正快速演进出多种高分辨率、高灵敏度的策略。那么,蛋白质组学有哪些定量方法?它们分别适用于哪些实验场景?该如何选择?接下来,我们将系统梳理当前主流蛋白质组定量技术,帮助科研人员在实验设
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随着生物制药技术的不断进步,肽类药物(peptide drugs)因其高特异性、生物相容性好及较低的免疫原性,正成为癌症、自身免疫疾病和代谢性疾病治疗的重要方向。然而,在肽药物的开发过程中,一个基础而关键的环节便是分子量分析。肽类分子结构复杂,易受合成杂质、降解产物或修饰形式的干扰,传统的分
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定制肽合成与重组肽生产有什么区别?在当今的生命科学研究和生物制药开发中,人工合成肽扮演着越来越重要的角色。无论是在基础科研中的信号转导研究、蛋白互作验证,还是在应用研究中的疫苗开发、药物递送系统设计,肽段都被广泛应用。而在选择肽的获取方式时,科研人员常常会面临一个核心问题: 我需要的肽段,是
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多肽合成中,长肽(>30个氨基酸残基)因其结构复杂、合成难度高而面临诸多挑战,如缩合效率下降、序列删除、侧链缀合不完全、二级结构形成干扰反应等。这些问题都会严重影响最终产品的纯度和生物学活性。因此,确保长肽合成的高纯度,需要从设计、合成、纯化和质控四个关键环节进行全流程优化。 一、合理设计
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代谢组学(Metabolomics)作为系统生物学的重要组成部分,致力于解析生物体系内的小分子代谢物变化。随着质谱技术和数据分析工具的迅速发展,靶向代谢组学(Targeted Metabolomics) 和 非靶向代谢组学(Untargeted Metabolomics) 成为研究者在疾病机
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一、代谢组学的基本定义 代谢组学(Metabolomics)是指对生物体系中所有小分子代谢物(如氨基酸、有机酸、糖、脂质等)进行定性与定量分析的科学。其目标是通过代谢物水平的变化,揭示生理状态、疾病机制、药物作用或环境影响 背后的生化过程。 代谢组学一般可按照不同维度划分: 按研究策略:
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