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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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    如有各類設備采購需求，請聯(lián)系專屬顧問。
    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，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。

    技術路線

    技術優(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。

    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

    DIA磷酸化蛋白質(zhì)組學

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