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              當前位置：生物測試 ?  蛋白組學平臺 ? 
              
                
              蛋白質乙?；揎?/p>
            
              
            
              
                
              
                    
              
                        
              
                            
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              蛋白質乙?；揎?/p>
                                
              
                                
              
                                    
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              如有各類設備采購需求，請聯系專屬顧問。
              
                            
              
                        
              

                        
                        
                        
                        
                        
                        
                        
                    
              

                    
                    
                    
                    

                    
              
                        
              項目介紹
              
                        
                    蛋白質乙?；揎椨梢阴；D移酶和去乙?；腹餐{節，通過感應代謝環境變化而變化，同時其常在代謝酶上發生修飾，進而調控代謝通路及代謝酶的活性，參與下游代謝物變化。蛋白質乙?；╝cetylation）是最常見的?；揎楊愋?，是指在乙?；D移酶的催化下把乙酰基團（如乙酰輔酶A等供體）共價結合到底物蛋白質的賴氨酸殘基上的過程，主要發生在蛋白質賴氨酸殘基的ε-NH2位，其分子質量會相應增加42.01Da，質譜能夠準確地測定分子量是否發生相應的質量偏移，實現?；揎楇亩渭拔稽c的分析。 4D-label free乙?；揎椀鞍捉M學是基于timsTOF Pro質譜儀，通過數據依賴性采集-同步累積連續碎裂（ddaPASEF）掃描模式進行乙酰化差異蛋白質組學分析。4D-label free修飾組，利用了離子淌度分離，能根據分子的形狀、截面積屬性，可有效區分修飾同分異構多肽，極大提高修飾的鑒定深度，以更少上樣量、更快掃描速度，實現蛋白質組學在覆蓋深度、靈敏度、通量方面的全面性提升。
              技術路線
              技術優勢
              1. 4D技術加持，提高定量的準確性、鑒定深度，更加適合微量樣本；
              2. 克服標記定量蛋白質組學技術在樣本數量上的限制，靈活方便；
              3. 基于質譜平臺（Bruker timsTOF pro），檢測速度提升近一倍；
              4. 經驗豐富——超18年蛋白平臺服務經驗，擁有豐富的高水平項目文章；
              5. 數據保證——采用進口金標抗體，數據結果穩定可靠；
              6. 系統解決方案——提供修飾組學至驗證、上下游聯合分析，實現快捷”一站式”服務。
              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
              打通表型-機制研究：乙?；M+代謝組。
               推薦應用領域
              能量代謝調控；
              代謝綜合征研究；
              真菌細菌研究。
              
                    
              
                    
              
                        
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              學術文章
              
                            
              
                                                            
              
                        
                              
              
                
            
              
        
              
        
        
              
            
              
                
              
                    
              蛋白質乙?；揎?/p>
                                                                        
              
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