资源中心

• • 不同HCP抗体覆盖率分析方法的优势与局限对比

  在生物药物开发与质量控制中，宿主细胞蛋白（Host Cell Proteins, HCPs）作为潜在免疫原性和活性干扰源，其检测必须基于科学、合规的方法体系。尽管ELISA是当前主流的HCP检测手段，但其准确性高度依赖于所用抗体的识别广度。抗体覆盖率分析正是用于评估该抗体是否能有效识别目标体

• • 宿主细胞蛋白分析的基本原理

  在重组蛋白药物（如单克隆抗体、重组酶、疫苗）生产过程中，宿主细胞（通常是CHO细胞、大肠杆菌或酵母）会表达大量自身蛋白。这些宿主细胞蛋白（Host Cell Proteins, HCP）在生产、纯化和制剂过程中即便经过多轮纯化，也可能以低至ppb级别的浓度残留在最终药物中。一旦超标或免疫原性

• • SILAC技术优缺点全解析

  蛋白表达定量是现代生物学研究的核心任务，广泛应用于信号转导机制解析、药物靶点发现、疾病标志物筛选等领域。随着质谱技术的发展，多种定量策略被提出。其中，SILAC（Stable Isotope Labeling by Amino acids in Cell culture）因其内源性标记方式、

• • SILAC标记结合质谱技术在蛋白表达研究中的优势解析

  精准定量蛋白表达水平是理解细胞信号转导、疾病发生机制和药物作用靶点的关键。然而，蛋白表达调控复杂，涉及多层次的动态变化，单靠传统免疫印迹（Western blot）等方法，往往难以满足高通量、定量准确和跨样本比较的需求。SILAC（Stable Isotope Labeling by Ami

• • Olink 数据分析教程：常见工具、软件和 R 包推荐

  在使用 Olink Explore 或 Explore HT 平台进行蛋白组学研究后，科研人员最终获得的核心结果通常是 NPX（Normalized Protein eXpression）矩阵。然而，NPX 数据并非即插即用，要获得可靠的差异蛋白、通路信息和整合结果，需要系统的数据处理与分析

• • 蛋白质定量技术‑TMT标记定量

  在现代生命科学研究中，精确的蛋白质定量是揭示生物学机制、筛选疾病标志物、推动药物研发的核心环节。相比 label-free 定量技术，TMT（Tandem Mass Tag）标记定量因其高通量、多样本并行分析和较低批间偏差，已成为蛋白质组学研究的主流选择之一。本文将从原理、优势、应用到实验设

• • 串联质谱标签（TMT）技术在蛋白质组学中的应用

  在现代生命科学研究中，蛋白质组学已成为探索生物体系动态变化、疾病机制和药物作用靶点的重要工具。串联质谱标签（Tandem Mass Tag, TMT）技术，凭借其高通量、多样本并行分析能力，已逐渐成为蛋白质定量研究的主流方案之一。本文将系统解析 TMT 技术的原理、优势及其在蛋白质组学研究中

• • 如何高效开展 Olink 蛋白组学

  在生物标志物研究、临床队列项目和药物开发中，Olink基于PEA（Proximity Extension Assay）技术的蛋白组学平台，以低样本需求、高灵敏度和大规模通量，为科研人员提供了可靠的数据支持。然而，要确保研究效率和结果可靠性，科研团队需要在项目设计、实验执行和数据分析等多个环节

• • 深入理解SILAC标记对质谱灵敏度的影响

  定量策略的选择直接决定了蛋白质组学研究实验结果的准确性与可重复性。SILAC（Stable Isotope Labeling by Amino acids in Cell culture）作为一种代谢性稳定同位素标记方法，因其标记效率高、定量偏差小而被广泛用于哺乳动物细胞系的定量蛋白质组学研

• • SILAC实验常见问题与解决方案大全

  SILAC因其高准确性、低批次误差、原位标记的优势，广泛用于细胞蛋白质组定量、蛋白互作研究以及动态调控机制探索。但不少科研人员在实际操作过程中会遭遇标记效率低、质谱背景高、数据偏离生理状态等问题，导致实验重复、进展延迟甚至数据报废。本文将结合实验实践与质谱数据经验，总结SILAC实验中最常见