服務內容
一、定量蛋白組學
蛋白組學是研究整體水平上蛋白質的組成與調控的學科，分析蛋白質的組成成分（定性），表達水平（定量），以及修飾狀態（修飾），了解蛋白之間的相互作用與聯系，獲得蛋白水平上關于疾病、代謝等生物學過程的變化信息。
定量蛋白組學技術流程
1. Label Free定量蛋白組
一種基于質譜的無標記定量蛋白組學方法，用于對樣本中的蛋白進行定性和相對定量分析。與傳統的標記技術相比，Labelfree技術不需要對蛋白質樣品進行化學標記，因此更加簡便和靈活。
2. DIA定量蛋白組
DIA是將整個質譜掃描質量范圍分為若干小窗口，依次對每個窗口的所有離子進行碎裂。因此,DIA能夠對復雜樣品中幾乎所有可檢測的分子進行定量測定，解決了DDA方法中TOPN原則中低豐度蛋白被抑制從而檢測不到的問題。
3. 微量蛋白質組
使用基本無多肽/蛋白損失的特殊化前處理配合高靈敏度和最小離子損失率的質譜分析方法，實現微量樣本的正常數據分析。
4. 4D定量蛋白組
常規的質譜數據包含保留時間、質荷比和離子強度三維信息，4D在此基礎上增加了碰撞截面積(CCS)即離子淌度(mobility)的結果。硬件上，離子淌度增加了離子化肽段的分離，實現了離子積累與聚焦，可提高鑒定深度與靈敏度。在數據上，增加了CCS信息，也提高了鑒定結果的可靠性。
5. TMT定量蛋白組
TMT技術采用多個穩定同位素標簽，特異性標記多肽的氨基基團進行串聯質譜分析，能夠同時分析最多18個不同樣本的蛋白質相對含量差異。因為不同標記的相同肽段是同時進入質譜分析，因此有著非常好的定量準確性。
6. PRM靶蛋白相對/絕對定量
PRM（平行反應監測）方法只選取和檢測目標蛋白相關的信號，通過采集目標肽段的高分辨率MS2質譜圖，排除其他離子的干擾。可以實現高特異性、高準確性地對目標蛋白定量，借助合成標準肽，可絕對定量。
7. 宏蛋白組
對樣本中所有菌的蛋白進行鑒定，正常需要宏基因組結果或者提供主要菌的種屬信息。
二、修飾定量蛋白組
翻譯后修飾(Post-translational modification,PTM)是指對翻譯后的蛋白質進行共價加工的過程，通過在一個或多個氨基酸殘基加上修飾基團，可以改變蛋白質的理化性質，進而影響蛋白質的空間構象和活性狀態，亞細胞定位等。由于修飾的蛋白質在樣本中的含量低且動態范圍廣，檢測前需要對修飾的蛋白質或肽段進行富集，然后進行質譜鑒定。
基于質譜的修飾蛋白組學流程
1. 磷酸化定量蛋白組
常見修飾點：Ser/Thr/Tyr
相關應用范圍：信號轉導、細胞周期、調控機理、抗逆、生長發育及癌癥機理等。
2. 二硫鍵蛋白組
常見修飾點：Cys
相關應用范圍：蛋白結構穩定、蛋白活性、生物藥設計、藥效和安全性評價等。
3. SUMO化定量蛋白組
常見修飾點：Lys
相關應用范圍：胚胎發育、心臟和顱面發育、植物免疫反應、DNA損傷修飾、腫瘤耐藥性等。
4. 甲基化定量蛋白組
常見修飾點：Arg/Lys
相關應用范圍：表觀遺傳、癌癥機理、衰老、神經退行性疾病、蛋白轉位及信號轉導、組蛋白功能。
5. 乙酰化定量蛋白組
常見修飾點：Lys
相關應用范圍：基因表達調控、細胞防御機制、細胞凋亡與代謝、細胞周期、轉錄激活與沉默、蛋白質穩定性、神經退行性病變等。
6. 糖基化定量蛋白組
常見修飾點：Asn(N)、Ser/Thr(O)
相關應用范圍：細胞識別、分化、脅迫應答、信號傳導、免疫應答、神經退行性疾病、代謝性疾病及感染性疾病研究。
7. 乳酸化定量蛋白組
常見修飾點：Lys
相關應用范圍：糖酵解相關細胞功能、巨噬細胞極化、神經系統調控、腫瘤發生、敗血癥和免疫疾病發生發展、水稻谷粒發育等重要生命活動。
8. 泛素化定量蛋白組
常見修飾點：Lys
相關應用范圍：細胞周期、細胞凋亡、蛋白降解、防御機制、光形態發生、信號轉導、植物生長發育、癌癥和神經退行性疾病。
三、化學蛋白質組
現代新藥研究與開發的關鍵首先是尋找和確定分子藥靶。做藥物與靶點蛋白結合,需要先進行靶蛋白篩選，而后進行潛在位點篩選，最后進行位點驗證。
常用方法有藥物親和反應靶標穩定性(DARTS,Drugaffinity responsive targetstability)，限制性酶解-質譜分析(Lip-MS,Limited proteolysis mass spectrometry)、細胞熱轉移實驗以及衍生的熱蛋白組。
四、多肽組學
多肽組學指的是對2至50個氨基酸（0.2至10kDa）的內源性肽的定性和定量研究。多肽存在于細胞和生物體液中，有著特定的生理和生物功能。例如血管舒張、氧化應激等。因此特定肽或肽表達模式的變化可以作為正常生理或疾病特異性病理過程或治療干預的潛在生物標志物。常規多肽組是對樣本做提取，收集小于10kDa的肽段并進行質譜分析。
多肽組學流程
活性多肽組
生物活性肽(Biologicallyactive peptides or bioactive peptides)是含有2-20個氨基酸殘基，通過肽鍵連接的蛋白質片段，具有積極的生物效應。百泰派克基于機器學習方法構建不同活性模型（抗氧化、抗菌、降壓、降血糖、抗炎、致敏性、潛在毒性、鮮味肽和苦味肽）進行預測，并提供分子對接服務。
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