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              DIA磷酸化蛋白質組學
              
            
              
            
              
                
              
                    
              
                        
              
                            
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              DIA磷酸化蛋白質組學
              
                                
                                
              
                                    
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              項目介紹
              
                        
                    采用IMAC富集策略提升S/T/Y磷酸化修飾肽段數量的同時，基于數據非依賴采集（Data-Independent Acquisition，DIA）技術，無偏向性采集質譜掃描范圍內所有信號，解決磷酸化修飾的定性定量難題，實現低豐度修飾信息采集向“全息掃描”飛躍。
              技術路線
              技術優勢
              1. 全掃描模式：數據非依賴性采集模式，大大減少高豐度干擾，全面采集高低豐度信號，數據覆蓋度提高近40%。
              2. 超高重現性、穩定性：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。
              數據分析
              1、標準數據分析內容
              鑒定分析：鑒定與定量結果統計;單個樣本蛋白質鑒定結果統計;韋恩圖。
              表達差異分析：差異結果統計;差異結果柱狀圖;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;結構域分析;GO功能分析;KEGG通路分析;互作網絡分析。
              質量控制分析：肽段離子質量偏差分布、肽段例子得分分布、蛋白質豐度比分布。
              2、高級數據分析
              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。
              與臨床表征的聯合分析：熱圖;弦圖;ROC分析;WGCNA分析。
              推薦組合產品
              1. 臨床大隊列研究“黃金”聯合：DIA蛋白質組+DIA磷酸化蛋白質組；
              2. 4D-DIA + 4D-DIA磷酸化蛋白質組；
              3. 標志物研究“一站式”解決方案：DIA蛋白質組+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模樣本研究，如育種品系、脅迫干預等；
              3. 臨床生物標志物發現：DIA接近MRM的定量能力，實現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可實現生物信息的完整保存，為后續回溯分析提供保障；
              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. 神經及退行性疾病、腫瘤發病機制等機制研究；
              10. 蛋白作用機制與特殊功能蛋白質篩選。

              
                    
              
                    
              
                        
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