基于计算机的蛋白质分析
基于计算机的蛋白质分析是指利用计算技术对蛋白质组数据进行系统性处理与生物学意义解析的研究方法，涵盖了从质谱原始数据的识别与定量到蛋白质功能注释、结构预测及信号通路分析等多个层面。它是蛋白质组学发展的技术支柱，核心在于以高性能计算和算法模型为驱动，实现对复杂生物信息的整合分析和深度挖掘。传统蛋白质研究
药物研发中的蛋白质组学
药物研发中的蛋白质组学是指通过对生物体内所有蛋白质的全面分析，研究其在药物研发过程中扮演的关键角色。蛋白质是生命体内的主要执行分子，参与细胞内几乎所有生物过程，从基因表达调控到信号传导、代谢等都离不开蛋白质。药物研发中的蛋白质组学技术可以帮助科研人员在药物发现、药物靶点筛选、疗效评估等多个环节中提供
宿主细胞 DNA 测定
宿主细胞 DNA 测定是一种用于检测生物制药产品中残留 DNA 含量的关键分析技术。在生物制药生产过程中，重组蛋白、单克隆抗体、疫苗等生物制品通常依赖宿主细胞（如CHO 细胞、大肠杆菌或酵母等）进行表达。然而在纯化过程中，宿主细胞的 DNA 可能会残留在最终产品中，若残留量超标可能引发潜在的安全风险
用于诊断的血浆氨基酸分析
用于诊断的血浆氨基酸分析是指通过精确测量血浆中各类氨基酸的浓度和比例，识别个体体内可能存在的代谢异常或潜在疾病状态的一种实验室检测方法。氨基酸作为蛋白质的基本结构单元，同时也独立参与了诸多生理过程，如能量代谢、神经信号传导、激素合成及免疫调节等，其动态变化在一定程度上能够反映机体的健康状况。由于氨基
生物信息学中的蛋白质组学
生物信息学中的蛋白质组学是指利用计算方法和信息技术手段对蛋白质组学实验中获得的大规模数据进行采集、分析、整合与解释的一门交叉学科。蛋白质组学本身关注的是一个生物体、细胞或组织在特定时间点表达的全部蛋白质，其研究核心包括蛋白质的鉴定、定量、结构与功能预测、相互作用网络解析等。而在实验手段（如质谱）获得
蛋白质组学中的错误发现率
蛋白质组学中的错误发现率（False Discovery Rate, FDR）是指在蛋白质组学研究中，通过质谱等技术进行蛋白质鉴定时，错误鉴定的蛋白质占所有被认为显著的鉴定结果的比例。蛋白质组学中的错误发现率是衡量蛋白质鉴定结果可靠性的统计指标，其目的是降低假阳性结果对研究结论的影响。在蛋白质组学中
骨髓单细胞 RNA 测序
骨髓单细胞 RNA 测序是一种以单细胞为分析单位，深入探究骨髓内各类细胞基因表达特征的高通量转录组技术。该方法通过对每个单个细胞中的mRNA进行逆转录、扩增和测序，揭示细胞在转录水平的异质性，能够精确描绘复杂骨髓组织中不同类型细胞的状态、功能及其相互关系。与传统群体水平RNA测序相比，骨髓单细胞 R
单细胞DNA和RNA测序
单细胞DNA和RNA测序能够对单个细胞的基因组和转录组进行详尽的分析。单细胞DNA测序主要用于揭示个体细胞的基因组变异，如染色体拷贝数变化、点突变、插入缺失以及基因组重排等复杂的基因组结构变异。这对于探究癌症等疾病的发生机制至关重要，因为癌细胞通常表现出高度的基因组不稳定性。通过单细胞DNA测序，研
定量蛋白质组学技术（二）
引言：为什么需要定量蛋白质组学？ 在现代生命科学研究中，仅仅知道蛋白质的存在已远远不够。科学家更关注的是：这些蛋白表达多少？变化趋势如何？是否参与疾病发生？这就需要定量蛋白质组学（Quantitative Proteomics）技术的加持。定量蛋白质组学不仅能够全面识别样本中的蛋白质种类，更能精准测
腺相关病毒载体的制备及鉴定
腺相关病毒载体的制备及鉴定是基因治疗领域中的步骤。腺相关病毒（AAV）是一种非致病性病毒，能够感染多种哺乳动物细胞，同时由于其低致病性和免疫原性，被认为是基因治疗中最理想的载体之一。因此，腺相关病毒载体的制备及鉴定十分重要。制备高质量的腺相关病毒载体需要经过一系列严格的工艺流程，包括病毒的生产、纯化