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蛋白质分子量测定_质谱分析_百泰派克生物

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如何选择合适的抗体用于Co‑IP实验?

在生命科学研究中,蛋白质-蛋白质相互作用(PPI)的解析对理解细胞信号转导、疾病机制乃至药物靶点筛选具有重要意义。作为PPI研究的经典方法,共免疫沉淀(Co‑Immunoprecipitation, 简称 Co‑IP)因其操作相对简便、特异性强而被广泛采用。然而,Co‑IP 实验的成功与否,往往取决

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代谢组学有哪些类型?

一、代谢组学的基本定义 代谢组学(Metabolomics)是指对生物体系中所有小分子代谢物(如氨基酸、有机酸、糖、脂质等)进行定性与定量分析的科学。其目标是通过代谢物水平的变化,揭示生理状态、疾病机制、药物作用或环境影响背后的生化过程。 代谢组学一般可按照不同维度划分: 按研究策略:非靶向代谢组

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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

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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

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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、

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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(

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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

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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

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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

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