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蛋白质组学作为生命科学领域的重要分支，致力于全面解析细胞、组织或机体中蛋白质的表达、修饰与相互作用。定量蛋白质组学则进一步推动了生物医学、药物开发及疾病机制研究的发展。其中，液相色谱-质谱联用技术（Liquid Chromatography-Mass Spectrometry, LC-MS/MS）因
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在定量蛋白质组学（Quantitative Proteomics）领域，准确、可重复地测量不同样本间蛋白质丰度变化，是揭示生物学机制的关键。稳定同位素标记氨基酸细胞培养（SILAC, Stable Isotope Labeling by Amino acids in Cell culture）作为一
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引言：为何越来越多科研人员选择LFQ？ 在蛋白组学研究中，“定量”不仅是对蛋白存在与否的判断，更是对其在不同生理或病理状态下表达变化的精准刻画。传统的同位素标记方法如TMT、iTRAQ虽然灵敏度高，但成本较高、流程复杂。无标记定量技术（Label-Free Quantific
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蛋白质是细胞执行各种生命活动的核心分子。然而，蛋白质在合成完成后并不立刻“投入使用”，它们往往还需经历一系列精细调控的翻译后修饰（Post-Translational Modifications, PTMs）。这些修饰对蛋白质的结构、功能乃至其在细胞中的命运具有深远影响。本文
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在现代生命科学研究中，理解细胞间的异质性对于解析疾病机制、开发精准治疗和重建组织发育图谱具有重要意义。单细胞RNA测序已在转录水平提供了丰富信息，但蛋白质作为直接执行功能的分子，更能真实反映细胞状态。因此，单细胞蛋白质组学（Single-Cell Proteomics, SCP）逐步成为探索细胞命运
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无标记蛋白质组学（Label-Free Quantitative Proteomics）因其样本通量高、操作流程相对简洁、无需昂贵试剂而被广泛应用于疾病机制研究、生物标志物发现和药物作用靶点筛选。然而，随着大规模项目的不断推进，研究者也逐渐意识到——重现性差是制约无标记定量深
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蛋白质组学的研究深度与广度不断拓展，在多样本、多条件和复杂表型的研究中，数据的稳定性、覆盖度和重现性成为蛋白质定量分析的核心关注点。数据依赖采集（Data-Dependent Acquisition, DDA）技术虽然已被广泛应用于蛋白质组学研究，但随着研究复杂性的提升，DDA逐渐暴露出检测偏倚、低
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精准医学致力于根据患者的个体特征制定更科学的诊疗策略，其本质依赖于对疾病机制的深入理解和对治疗响应的动态监测。在组学技术推动下，基因测序、转录组分析和单细胞RNA测序等手段为精准医学构建了基础框架。然而，精准医学不只是“看基因”，还需“读功能”。蛋白质
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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 样本制备质量直接决定下
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De Novo测序，指的是在缺乏任何数据库参考的前提下，通过高分辨率质谱仪采集到的MS/MS碎片离子数据，直接从蛋白质推断出氨基酸序列。这一技术的关键在于将蛋白酶解为大量可覆盖全序列的短肽段，通过算法解析这些片段的碎片谱图，并在之后进行序列拼接，从而获得抗体轻链与重链的全长序列。与依赖数据库比对的方
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