DIA-MS蛋白质组数据如何赋能多组学整合研究？
多组学整合分析（multi-omics）是当前系统生物学、精准医学和转化研究的核心趋势之一。它通过联通不同分子层级（如转录组、蛋白质组、代谢组、表观组等）数据，刻画生物体系从基因表达到表型形成的全景图谱。而在众多组学中，蛋白质组学是功能执行的核心层，具有不可替代的生物学价值。 近年来，随着DIA-
翻译后修饰蛋白质组学在癌症研究中的应用：探索新靶点
癌症是一种高度异质性的疾病，其发生发展涉及基因组、转录组和蛋白质组多层级的调控变化。近年来，翻译后修饰（Post-Translational Modifications, PTMs）作为调控蛋白质功能、稳定性、定位及相互作用的关键机制，逐渐成为肿瘤研究的焦点。传统蛋白质组学虽已揭示了众多差异表达蛋白
无标记定量蛋白质组学指南：从实验到数据分析
无标记定量蛋白质组学（Label-Free Quantitative Proteomics, LFQ）作为现代生物医学研究的重要工具，因其无需额外标记、样本处理简便、数据量丰富而广泛应用于疾病机制探索、药物靶点筛选及生物标志物发现等领域。通过高分辨质谱结合精确的数据分析，LFQ能够实现对不同生物样本
利用化学蛋白质组学揭示蛋白-配体相互作用
在细胞内，几乎所有的生物过程都离不开蛋白质与配体的相互作用（protein-ligand interactions）。这些配体可以是小分子药物、代谢物、脂类、甚至金属离子。深入理解这些相互作用不仅有助于揭示信号通路、调控机制和疾病机制，更是药物发现、靶点验证以及机制研究的关键一步。然而，蛋白-配体相
如何提高无标记定量蛋白质组学的数据质量与重复性？
无标记定量蛋白质组学（Label-free Quantitative Proteomics, LFQ）因其样本准备简便、适用范围广、成本相对较低，成为当前生物医学研究中的主流定量策略。然而，LFQ数据质量和重复性问题始终是制约其应用深度和可靠性的关键因素。在本文中，我们将系统解析影响LFQ数据表现的
如何提高PPI实验结果的可靠性和可重复性？
蛋白质之间的相互作用（Protein-Protein Interactions, PPI）在细胞信号传导、代谢调控和疾病机制中扮演关键角色。随着组学技术的发展，PPI研究已成为生命科学领域的热点。然而，受限于实验体系的复杂性与非特异性干扰，PPI实验结果常出现重复性差、假阳性高等问题。提升实验的可靠