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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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