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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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引言：为什么抗体测序越来越重要？ 抗体，作为适应性免疫系统的核心执行者，其多样性和特异性使其在基础研究、诊断开发、生物制药等多个领域都发挥着举足轻重的作用。从单克隆抗体的开发，到新型疫苗的评估，再到肿瘤免疫治疗的机制解析，获取抗体的全序列信息成为关键第一步。 然而，传统的抗体测序方法往往依赖已知数
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在后基因组时代，系统性地识别和定量蛋白质成为理解生物过程和疾病机制的关键步骤。蛋白质组学发展迅速，从二维凝胶电泳到高分辨率质谱技术的兴起，定量策略也逐渐演化为更精准、可重复性更高的形式。其中，SWATH-MS（Sequential Window Acquisition of All Theoreti
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随着蛋白质组学研究的不断深入，无标记定量技术因其高通量、无需复杂预处理等优点，在疾病机制解析、生物标志物筛选及药物研发等方向中得到广泛关注。其中，SWATH（Sequential Windowed Acquisition of All Theoretical Fragment Ion Spectra
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在后基因组时代，蛋白质组学已成为深入解析疾病发生机制、发现生物标志物、优化治疗决策的重要工具。质谱技术凭借其高通量、无标记、动态范围广等优势，在临床研究中展现出巨大潜力。其中，DIA（Data-Independent Acquisition，数据非依赖采集）作为新一代质谱采集模式，因其卓越的数据重现
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在多细胞生物体中，尽管基因组几乎完全相同，但细胞的形态、功能和命运却各不相同。这种现象被称为细胞异质性，是发育、疾病进展以及药物响应等复杂生物过程的核心。为了深入理解这种异质性，科研人员逐步从群体平均测量迈向单细胞分辨率的多组学研究。其中，单细胞蛋白质组学（single-cell proteomic
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由于基因表达水平与蛋白功能之间的关系并不总是一一对应，因此对蛋白质的直接测定和分析至关重要。蛋白质全长测序（Full-Length Protein Sequencing）技术的出现，为科学家提供了一种能够解析蛋白一级结构的强大工具，使得生物医学研究、精准医疗和药物开发等领域受益匪浅。在过去的几十年里
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