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                當前位置：生物測試 ?  蛋白組學平臺 ? 
                
                
                蛋白質磷酸化修飾（Phosphorylation）
                
            
                
            
                
                
                
                    
                
                        
                
                            
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                蛋白質磷酸化修飾（Phosphorylation）
                
                                
                                
                
                                    
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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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                      蛋白質磷酸化修飾（Phosphorylation）是生物體內最重要的共價修飾方式之一，是目前分布最多、也是最廣泛研究的修飾，其發生過程是在激酶（kinase）催化下，將ATP的磷酸根基團轉移到蛋白的氨基酸（Ser、Tyr、Thr）側鏈上。蛋白質的磷酸化和去磷酸化這一可逆過程調節著包括細胞增殖、發育、分化、信號轉導、細胞凋亡、神經活動、肌肉收縮及腫瘤發生等過程在內的所有生命活動。發生磷酸化修飾的氨基酸上共價連接磷酸基團，其分子質量會增加發生79.97Da。利用質譜可測定分子量是否發生79.97Da的質量偏移，從而檢測磷酸化修飾肽段及位點。 4D-label free磷酸化蛋白質組學是基于timsTOF Pro質譜儀，通過數據依賴性采集-同步累積連續碎裂（ddaPASEF）掃描模式進行差異磷酸化蛋白質組學分析。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17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
                1. 蛋白質組+磷酸化組：全面剖析機體調控網絡。
                2. 磷酸化組+代謝組：打通機體表型-機制研究通路。
                 推薦應用領域
                1. 神經及退行性疾病；
                2. 腫瘤發病機制研究；
                3. 藥理藥靶研究。

                
                    
                
                    
                
                        
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                蛋白質磷酸化修飾（Phosphorylation）
                
                                                                        
                
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