靶向代谢组学的技术和优势
在生命科学研究不断深入的今天，代谢组学（Metabolomics）作为研究细胞、组织或体液中代谢物动态变化的重要手段，已经成为揭示疾病机制、生物标志物筛选和药物靶点发现的关键技术。其中，靶向代谢组学（Targeted Metabolomics）因其高度的灵敏度、重复性和定量准确性，正越来越多地被应用
非靶向代谢组学的优缺点分析
在生命科学研究中，代谢组学（Metabolomics）是连接基因型与表型之间的关键桥梁。代谢物作为生命活动的“终端产物”，最直接反映了细胞、组织或机体对遗传调控、环境刺激和疾病状态的综合响应。其中，非靶向代谢组学（Untargeted Metabolomics）以其&ldqu
靶向与非靶向代谢组学方法对比
代谢组学（Metabolomics）作为系统生物学的重要组成部分，致力于解析生物体系内的小分子代谢物变化。随着质谱技术和数据分析工具的迅速发展，靶向代谢组学（Targeted Metabolomics） 和 非靶向代谢组学（Untargeted Metabolomics） 成为研究者在疾病机制研究、
ESI-MS 技术在肽药物分子量分析中的优势
随着生物制药技术的不断进步，肽类药物（peptide drugs）因其高特异性、生物相容性好及较低的免疫原性，正成为癌症、自身免疫疾病和代谢性疾病治疗的重要方向。然而，在肽药物的开发过程中，一个基础而关键的环节便是分子量分析。肽类分子结构复杂，易受合成杂质、降解产物或修饰形式的干扰，传统的分析方法（
蛋白质分子量测定_质谱分析_百泰派克生物
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高效富集磷酸肽的五种策略比较（IMAC/TiO₂等）
蛋白磷酸化作为最常见的翻译后修饰之一，在信号转导、细胞周期、凋亡等生物过程中发挥核心作用。由于磷酸肽在复杂蛋白组中通常丰度极低（<1%），直接进行LC-MS/MS分析难以实现全面覆盖。因此，在质谱分析前进行有效的磷酸肽富集成为揭示磷酸化修饰网络的关键步骤。 一、IMAC（Immobilize
高通量免疫多肽组学分析平台助力药物靶点筛选
在现代药物研发过程中，靶点发现始终是核心挑战之一。尤其是在肿瘤、感染性疾病和自身免疫疾病等复杂病理环境中，精准识别并验证可成药靶点，是决定药物开发成败的关键因素。近年来，免疫多肽组学（Immunopeptidomics）作为质谱驱动的前沿技术，正在成为药物靶点筛选与验证的重要工具。 一、什么是免疫
免疫肽组大数据分析：从HLA绑定预测到个性化免疫图谱
在精准医学时代，如何理解免疫系统“看到”什么，反应“怎么触发”，已成为免疫治疗和疫苗设计中的核心科学问题。免疫肽组学（immunopeptidomics），正是解码这一问题的关键工具。它通过质谱技术直接捕获并鉴定呈递于HLA分子上的肽段，从而勾勒出一幅
构建高质量的免疫肽组数据库：质谱数据的标准化与整合
免疫肽组（Immunopeptidomics）是指从MHC（主要组织相容性复合体）分子上解析出的肽段组成的集合，揭示了细胞如何将内源性或外源性蛋白片段呈递给免疫系统。该领域正快速发展，成为癌症新抗原发现、T细胞免疫治疗设计和个体化疫苗研发的关键技术支撑。 然而，免疫肽组学的研究仍面临两大挑战： 1、
人工智能在免疫肽组学中的应用：预测与识别新抗原
在癌症免疫治疗时代，新抗原（Neoantigen）的发现被认为是个体化癌症疫苗设计和T细胞免疫治疗的关键突破口。新抗原通常来源于肿瘤细胞中的非同义突变，其产物可以通过抗原加工通路被呈递至细胞表面的MHC分子，进而被T细胞识别。然而，新抗原的识别并不简单。由于每个患者的HLA背景、突变谱以及抗原加工机