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DIA磷酸化蛋白質(zhì)組學

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DIA磷酸化蛋白質(zhì)組學

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項目介紹

     采用IMAC富集策略提升S/T/Y磷酸化修飾肽段數(shù)量的同時，基于數(shù)據(jù)非依賴采集（Data-Independent Acquisition，DIA）技術(shù)，無偏向性采集質(zhì)譜掃描范圍內(nèi)所有信號，解決磷酸化修飾的定性定量難題，實現(xiàn)低豐度修飾信息采集向“全息掃描”飛躍。

技術(shù)路線

技術(shù)優(yōu)勢

1. 全掃描模式：數(shù)據(jù)非依賴性采集模式，大大減少高豐度干擾，全面采集高低豐度信號，數(shù)據(jù)覆蓋度提高近40%。

2. 超高重現(xiàn)性、穩(wěn)定性：大樣本鑒定重復率提升近40%，定量精密度提升近1倍。

3. 超高定量準確度：定量能力接近金標準SRM/MRM靶向技術(shù)。

數(shù)據(jù)分析

1、標準數(shù)據(jù)分析內(nèi)容

鑒定分析：鑒定與定量結(jié)果統(tǒng)計;單個樣本蛋白質(zhì)鑒定結(jié)果統(tǒng)計;韋恩圖。

表達差異分析：差異結(jié)果統(tǒng)計;差異結(jié)果柱狀圖;火山圖;聚類分析圖。

多組的比較分析(組別>=3)：mufzz聚類;雷達圖;箱線圖。

功能分析：亞細胞定位;結(jié)構(gòu)域分析;GO功能分析;KEGG通路分析;互作網(wǎng)絡分析。

質(zhì)量控制分析：肽段離子質(zhì)量偏差分布、肽段例子得分分布、蛋白質(zhì)豐度比分布。

2、高級數(shù)據(jù)分析

功能分析：GSEA富集分析。

臨床藥物研究：藥物靶點注釋。

標志物篩選：集成機器學習。

與臨床表征的聯(lián)合分析：熱圖;弦圖;ROC分析;WGCNA分析。

推薦組合產(chǎn)品

1. 臨床大隊列研究“黃金”聯(lián)合：DIA蛋白質(zhì)組+DIA磷酸化蛋白質(zhì)組；

2. 4D-DIA + 4D-DIA磷酸化蛋白質(zhì)組；

3. 標志物研究“一站式”解決方案：DIA蛋白質(zhì)組+PRM。

推薦應用領(lǐng)域

1. 臨床大隊列樣本分析，如腫瘤、心血管等重大疾病精準分型；

2. 作物群體性狀等大規(guī)模樣本研究，如育種品系、脅迫干預等；

3. 臨床生物標志物發(fā)現(xiàn)：DIA接近MRM的定量能力，實現(xiàn)標志物篩選與初步驗證過程合二為一；

4. 生物樣本信息庫構(gòu)建：DIA可實現(xiàn)生物信息的完整保存，為后續(xù)回溯分析提供保障；

5. 藥物應答、基因敲除/過表達的蛋白表達譜分析；

6. 植物、微生物生長發(fā)育與脅迫逆境生理研究；

7. 細胞自噬、細胞周期、衰老等信號通路；

8. 疾病生物標志物與藥物作用靶點高通量分析；

9. 神經(jīng)及退行性疾病、腫瘤發(fā)病機制等機制研究；

10. 蛋白作用機制與特殊功能蛋白質(zhì)篩選。


樣品要求

項目案例
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