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DIA磷酸化蛋白质组学

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项目介绍

采用IMAC富集策略提升S/T/Y磷酸化修饰肽段数量的同时，基于数据非依赖采集（Data-Independent Acquisition，DIA）技术，无偏向性采集质谱扫描范围内所有信号，解决磷酸化修饰的定性定量难题，实现低丰度修饰信息采集向“全息扫描”飞跃。

技术路线

技术优势

1. 全扫描模式：数据非依赖性采集模式，大大减少高丰度干扰，全面采集高低丰度信号，数据覆盖度提高近40%。

2. 超高重现性、稳定性：大样本鉴定重复率提升近40%，定量精密度提升近1倍。

3. 超高定量准确度：定量能力接近金标准SRM/MRM靶向技术。

数据分析

1、标准数据分析内容

鉴定分析：鉴定与定量结果统计;单个样本蛋白质鉴定结果统计;韦恩图。

表达差异分析：差异结果统计;差异结果柱状图;火山图;聚类分析图。

多组的比较分析(组别>=3)：mufzz聚类;雷达图;箱线图。

功能分析：亚细胞定位;结构域分析;GO功能分析;KEGG通路分析;互作网络分析。

质量控制分析：肽段离子质量偏差分布、肽段例子得分分布、蛋白质丰度比分布。

2、高级数据分析

功能分析：GSEA富集分析。

临床药物研究：药物靶点注释。

标志物筛选：集成机器学习。

与临床表征的联合分析：热图;弦图;ROC分析;WGCNA分析。

推荐组合产品

1. 临床大队列研究“黄金”联合：DIA蛋白质组+DIA磷酸化蛋白质组；

2. 4D-DIA + 4D-DIA磷酸化蛋白质组；

3. 标志物研究“一站式”解决方案：DIA蛋白质组+PRM。

推荐应用领域

1. 临床大队列样本分析，如肿瘤、心血管等重大疾病精准分型；

2. 作物群体性状等大规模样本研究，如育种品系、胁迫干预等；

3. 临床生物标志物发现：DIA接近MRM的定量能力，实现标志物筛选与初步验证过程合二为一；

4. 生物样本信息库构建：DIA可实现生物信息的完整保存，为后续回溯分析提供保障；

5. 药物应答、基因敲除/过表达的蛋白表达谱分析；

6. 植物、微生物生长发育与胁迫逆境生理研究；

7. 细胞自噬、细胞周期、衰老等信号通路；

8. 疾病生物标志物与药物作用靶点高通量分析；

9. 神经及退行性疾病、肿瘤发病机制等机制研究；

10. 蛋白作用机制与特殊功能蛋白质筛选。

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