蛋白组学侧重于蛋白质的表达量变化,但这一策略并不能全面揭示蛋白质的“活性状态”或“功能状态”。例如,一种蛋白即使表达量不变,其活性却可能因翻译后修饰或共价修饰而发生显著改变。化学蛋白组学定量分析(Chemical Proteomics) 提供了应对这一
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抗体测序(Antibody Sequencing)作为抗体药研发和抗体表征的重要工具,近年来受到广泛关注。尤其在CDMO委托生产、抗体人源化、专利布局与一致性分析等场景中,对抗体序列的准确率、完整性和功能位点识别能力提出了更高要求。那么,如何实现高精度的抗体测序?测序中需要注意哪些关键步骤和技术细节
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深度学习通过构建多层神经网络结构,具备从复杂数据中自动学习特征的能力,已广泛应用于图像识别、自然语言处理、生物信息等领域。近年来,越来越多研究将其引入肽段序列的分析,从从头测序(de novo sequencing)到功能预测(peptide function prediction),甚至抗原表位识
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蛋白质分子量测定广泛应用于蛋白质结构解析、功能研究、药物开发、疾病诊断等领域。准确的分子量测定不仅有助于理解蛋白质的结构和功能,还能用于鉴定蛋白质的修饰状态、聚集行为和复合物组成。目前,已开发出多种测定蛋白质分子量的方法,包括凝胶电泳、质谱分析、超速离心、凝胶过滤色谱、光散射技术和核磁共振等。不同方
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N端测序是蛋白质组学研究的技术之一,其中艾德曼降解法(Edman Degradation)长期以来被认为是测定蛋白或多肽N端序列的经典方法。该方法基于苯硫酰异氰酸酯(PITC)对N端氨基酸的选择性标记,并通过逐步降解实现氨基酸序列的解析。尽管近年来基于质谱的测序技术迅速发展,但艾德曼降解法仍在某些特
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在生命科学研究与生物医药开发中,蛋白质的结构与功能密切相关,而蛋白的全长序列信息则是解析其功能、突变位点修饰及翻译后加工等过程的关键数据基础。传统质谱方法往往依赖酶解将蛋白“打碎”成肽段进行识别,可能导致序列信息缺失。蛋白全长测序(Full-Length Protein Se
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一、PROTAC:从“抑制”到“降解”的药物新范式 与传统小分子抑制剂不同,PROTAC(Proteolysis Targeting Chimera,蛋白降解靶向嵌合体)通过招募E3泛素连接酶,实现对靶标蛋白的泛素化并诱导其在细胞内被蛋白酶体降解。这种
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非变性质谱分析(Native Mass Spectrometry, Native MS)是一种能够在接近生理条件下研究蛋白质及其复合物的强大技术,广泛应用于蛋白质组学、结构生物学和药物研发。然而,由于蛋白复合物的复杂性、离子化过程的不稳定性及实验条件的多变性,非变性质谱分析的数据往往存在不准确或难以
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N端测序分析能够揭示蛋白质的起始端序列,从而为理解蛋白质的功能、结构以及相互作用提供关键信息。近年来,随着质谱技术的进步,基于质谱的N端测序在蛋白质组学领域得到了广泛应用。然而,在复杂生物样本中,进行N端序列的分析仍然面临诸多挑战。下面我们将深入探讨这些挑战,并提出相应的解决方案建议。 1、复杂样
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C端测序和N端测序是蛋白质分析中解析蛋白末端氨基酸序列的关键技术。由于蛋白C端和N端的化学特性、修饰方式及稳定性存在显著差异,这两种测序技术在方法选择、技术难点及适用场景上各具特色。本文将对比C端测序与N端测序的核心技术,解析其主要难点,并探讨它们在不同研究领域的应用场景。 一、技术原理概述 1、
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