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              當前位置：生物測試 ?  蛋白組學平臺 ? 
              
                
              DIA定量蛋白質組學
              
            
              
            
              
                
              
                    
              
                        
              
                            
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              DIA定量蛋白質組學
              
                                
                                
              
                                    
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                      數據非依賴性采集( Data Independent Acquisition，DIA)定量技術，將整個質譜的掃描質量范圍分為若干窗口，依次對每個窗口的所有離子進行碎裂，采集全部子離子信息。利用業內頂尖的商業化DIA分析軟件Spectronaut比對預先建立的譜圖庫即可實現定性確證和定量離子篩選。DIA是一種真正全景式、高通量的質譜技術，大大提高了定量的重現性、穩定性和準確性,同時也可實現數據回溯分析。
              DIA具有以下特點：       
              (1) 無歧視地獲得所有肽段的信息,不會造成低豐度蛋白信息的丟失。
              (2) 循環時間固定,掃描點數均勻,定量準確度高。
              (3) 肽段的選擇沒有隨機性,數據可以回溯,對于復雜蛋白樣本,特別是低豐度蛋 白具有更優異的重現性。
              與傳統質譜定量“金標準”選擇反應監測 / 多反應監測(SRM/MRM)相比,DIA具有以下特點：
              (1) 無需提前指定目標 肽段,適用于未知蛋白分析;
              (2) 無需優化方法,獲得數據后再基于譜圖庫實現定性確證和定量離子篩選;
              (3) 通量無上限,適合大 規模蛋白定量分析。         
               數據非依賴采集（DIA）：       
              ? 采集所有離子及碎片譜圖，不丟失任何信息，重現性好；
              ? 數據易于追溯，即使目前的水平無法發現某些蛋白/ 化合物，未來可以回溯；
              ? 無需優化方法，對于易降解樣品可以即刻采集，獲得數據后再深入挖掘；
              ? 基于碎片離子（即母子離子對）定量，選擇性好，與 SRM/MRM 相當；
              ? 循環時間固定，掃描點數均勻，定量準確度高；
              ? 通量無上限，同時監測所有目標蛋白/ 化合物；
              ? 相同肽段不同翻譯后修飾位點的定量區分與辨別。

              
                    
              
                    
              
                        
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              送樣詳情請聯系技術經理。
              
                    
              
                    
              
                            
              項目案例
              
                            
              
                                
              
                                                                    
              
                            
              
                        
                                                      
              
                            
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