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DIA磷酸化蛋白质组学

DIA磷酸化蛋白质组学

采用IMAC富集策略高效提升S, T, Y磷酸化修饰肽段数量的同时,基于数据非依赖采集(Data-Independent Acquisition,DIA)技术,无偏向性采集质谱扫描范围内所有信号,有效解决磷酸化修饰的定性定量难题,实现低丰度...

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采用IMAC富集策略高效提升S, T, Y磷酸化修饰肽段数量的同时,基于数据非依赖采集(Data-Independent Acquisition,DIA)技术,无偏向性采集质谱扫描范围内所有信号,有效解决磷酸化修饰的定性定量难题,实现低丰度修饰信息采集向“全息扫描”飞跃。




实验流程:
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技术优势:

 全扫描模式:数据非依赖性采集模式,大大减少高丰度干扰,全面采集高低丰度信号,数据覆盖度提高近40%;


 超高重现性、稳定性:大样本鉴定重复率提升近40%,定量精密度提升近1倍;


 超高定量准确度:定量能力接近金标准SRM/MRM靶向技术。




推荐组合产品:

(1)临床大队列研究“黄金”联合:DIA蛋白质组+DIA磷酸化蛋白质组;


(2)大样本分型研究优选,大分子专属平台,质量与效率双重保障:4D-DIA + 4D-DIA磷酸化蛋白质组;


(3)标志物研究“一站式”解决方案:DIA蛋白质组+PRM。




应用方向:

 临床大队列样本分析,如肿瘤、心血管等重大疾病精准分型;


 作物群体性状等大规模样本研究,如育种品系、胁迫干预等;


 临床生物标志物发现:DIA接近MRM的定量能力,实现标志物筛选与初步验证过程合二为一;


 生物样本信息库构建:DIA可实现生物信息的完整保存,为后续回溯分析提供保障;


 药物应答、基因敲除/过表达的蛋白表达谱分析;


 植物、微生物生长发育与胁迫逆境生理研究;


 细胞自噬、细胞周期、衰老等信号通路;


 疾病生物标志物与药物作用靶点高通量分析;


 神经及退行性疾病、肿瘤发病机制等机制研究;


 蛋白作用机制与特殊功能蛋白质筛选。




据分析:


标准数据分析内容

鉴定结果统计与分析

样本蛋白质及肽段鉴定柱状图、PCA分布图、定量差异统计分析

生物信息学分析

GO及GO富集、KEGG及KEGG富集分析、PPI互作网络与module分析

差异上下调蛋白KEGG蝴蝶图、KEGG通路功能归属等

高级数据分析内容

标志物筛选

集成机器学习、LASSO回归分析、标志物panel、ROC分析

分子分型分析

无监督聚类分型分析、蛋白质组+转录组联合分析、激酶分析

临床表征与组学结果联合分析

疾病相关功能模块分析

WGCNA共表达分析

生存曲线分析

临床分型与生存曲线分析