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                當前位置：生物測試 ?  蛋白組學平臺 ? 
                
                
                蛋白泛素化修飾（Ubiquitination）
                
            
                
            
                
                
                
                    
                
                        
                
                            
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                蛋白泛素化修飾（Ubiquitination）
                
                                
                                
                
                                    
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                如有各類設備采購需求，請聯系專屬顧問。
                
                            
                
                        
                

                        
                        
                        
                        
                        
                        
                        
                    
                

                    
                    
                    
                    

                    
                
                        
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                      蛋白泛素化修飾（Ubiquitination）常伴隨泛素-蛋白酶體降解，引起蛋白穩定性變化，參與增殖凋亡、內吞、免疫等各種生物調控過程。其發生過程是通過一個三酶級聯 (E1-E2-E3)反應，使得單或多個泛素分子連接到蛋白氨基酸（Lys）側鏈上，并常伴隨蛋白酶體降解，調控蛋白表達水平變化。發生泛素化修飾的賴氨酸共價連接泛素分子，即兩個甘氨酸K-ε-GG殘基，使分子量產生114.1 Da的質量偏移。利用質譜可準確測定分子量是否發生114.1Da的質量偏移，從而檢測泛素化修飾肽段及位點。 4D-label free泛素化蛋白組學是基于timsTOF Pro質譜儀，通過數據依賴性采集-同步累積連續碎裂（ddaPASEF）掃描模式進行泛素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
                蛋白表達水平全面解析：轉錄組+蛋白組+泛素化組。
                 推薦應用領域
                1. 植物發育與抗逆；
                2. 感染與免疫研究；
                3. 衰老再生及退行性疾病。

                
                    
                
                    
                
                        
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                蛋白泛素化修飾（Ubiquitination）
                
                                                                        
                
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