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在生命科学研究中，小鼠模型因其遗传背景清晰、实验操作成熟，是解析疾病机制和筛选生物标志物的重要工具。不同组织（如肝脏、脑组织、心脏等）承载着多样的生物功能，其蛋白质表达谱的变化直接反映生理或病理状态。组织样本在蛋白组层面具有高复杂度和广泛的动态范围，依赖性强的采集策略（如DDA）在覆盖率和重复性方面
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随着蛋白质组学技术的不断发展，研究者对于灵敏度和数据解析力的要求日益提高。在临床转化研究、复杂疾病机制探索乃至药物作用机制研究中，高通量且高灵敏度的蛋白质检测手段正成为推动发现的核心工具。近年来，基于离子迁移率的四维数据无依赖采集技术（4D-DIA），因其在检测深度与数据质量方面的表现，受到了学术界
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在蛋白质组学迈向高通量、高精度与大规模队列研究的今天，DDA（Data-Dependent Acquisition，数据依赖采集）采集模式逐渐暴露出瓶颈：扫描效率受限、定量重现性差、低丰度蛋白易丢失。DIA（Data-Independent Acquisition）数据非依赖采集 正逐渐成为科研人员
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在生命科学研究中，蛋白质是承载细胞功能的核心分子，而其功能状态不仅取决于氨基酸序列，还受到翻译后修饰（Post-Translational Modifications, PTMs）的精密调控。翻译后修饰指的是蛋白质合成完成后，在特定位点发生的酶促或非酶促的化学修饰过程。这些修饰类型多样，常见的包括磷
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蛋白质是生命活动的执行者，从信号转导到细胞结构维持无所不在。但蛋白质在翻译完成后，并非立即具备生物活性，它们通常需要经历一系列“翻译后修饰”（Post-Translational Modifications, PTMs），才能实现功能激活、亚细胞定位调整或降解控制。这些修饰赋
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在生命科学研究中，全面、准确地揭示蛋白质的表达变化对于理解生物过程和疾病机制至关重要。无标记定量蛋白质组学（Label-Free Quantitative Proteomics, LFQ）凭借其灵活性高、样本需求少、成本较低等优势，正逐渐成为蛋白质定量分析的重要手段。液相色谱-质谱联用技术（LC-M
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近年来，蛋白质组学已成为理解生命过程与疾病机制的重要技术手段。其中，无标记定量蛋白质组学（Label-Free Quantitative Proteomics, LFQ）以其实验设计灵活、样本需求量低等优势，在基础研究与临床应用中被广泛采用。然而，LFQ的一个突出问题是数据分析流程复杂、计算量庞大、
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在抗体药物研发中，CDR（互补决定区）序列的精准识别至关重要。CDR决定了抗体的抗原特异性，是亲和力工程、候选筛选与专利布局的关键依据。然而，由于CDR序列本身的多样性和结构复杂性，其准确解析长期面临技术瓶颈。 随着质谱技术和序列重建算法的不断进步，基于蛋白质水平的全长抗体测序技术，正成为突破CD
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在蛋白质功能研究、重组蛋白验证以及抗体药开发过程中，一级结构的精确确认（即氨基酸的线性序列）是最基础也是最关键的一步。为实现这一目标，科研人员常用两种技术路径： Edman降解：一种经典的化学方法，专注于N端氨基酸的逐个解析； 蛋白全长de novo测序：基于高分辨质谱与AI算法，可还原从N端到C
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一、什么是De Novo单克隆抗体测序？ De Novo抗体测序是指不依赖参考数据库，通过高分辨率质谱（LC-MS/MS）对酶解抗体肽段进行MS/MS碎片分析，利用算法从碎片峰图中逐步推断氨基酸序列，并拼接出完整的单克隆抗体序列的技术。 与传统的数据库比对型测序不同，De Novo测序不需要任何已
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