蛋白深度覆盖

高深度蛋白质组鉴定

技术服务

蛋白深度覆盖

高深度蛋白质组鉴定

📝 服务介绍

蛋白深度覆盖通过多级色谱分离(高pH反相+低pH nanoLC)和延长梯度(4-8h),最大化蛋白质组鉴定深度,可从单一细胞系鉴定8000-10000+蛋白。

🔬 实验原理

蛋白质作图原理:蛋白质作图(Protein Mapping/Proteogenomics)整合基因组/转录组数据和蛋白质组数据,通过定制蛋白质数据库(包含基因组注释未覆盖的ORF/可变剪接/突变位点)搜索质谱数据,发现新蛋白质/新ORF/突变肽段/可变剪接肽段。

📋 应用领域

  • 蛋白质深度覆盖组学高分辨率图谱
  • 极端蛋白/低丰度蛋白深度覆盖
  • 蛋白修饰全景深度注释
  • 超大蛋白组(蛋白质深度剖面)
  • 组织/细胞蛋白组精细照片
  • 深度蛋白组学驱动生物标志物发现

⭐ 服务优势

  • 超高深度:8000-10000+蛋白
  • 多级分离:2D-LC提高覆盖
  • 长梯度:4-8小时深度分离
  • 适合蛋白图谱构建

🔄 服务流程

  1. 蛋白提取酶切
  2. 高pH反相预分级(20-40个Fraction)
  3. 每级低压nanoLC-MS/MS(2-4h梯度)
  4. 合并数据搜库
  5. 蛋白深度覆盖分析
  6. 低丰度蛋白鉴定

📋 服务详情 / 客户提供

项目要求
样品蛋白>=50ug/样本(高深度需大量蛋白)
物种注明物种
分析模式2D-LC-MS/MS(高pH+低pH分级)
梯度时间4-8h长梯度
分析需求蛋白图谱/低丰度蛋白/全覆盖

📊 结果展示

深度蛋白鉴定列表(8000-10000+蛋白)、蛋白覆盖度统计、低丰度蛋白分析及实验报告。

📦 最终交付

深度蛋白鉴定列表(8000-10000+蛋白)、蛋白覆盖度统计、低丰度蛋白分析及实验报告。

Q: 深度覆盖能鉴定多少蛋白

人源细胞系(如HEK293/HeLa)2D-LC-MS/MS长梯度可鉴定8000-10000+蛋白,覆盖人类蛋白质组的60-70%。组织样品可达6000-8000蛋白。低丰度蛋白(转录因子/激酶)鉴定率提升显著。

Q: 深度覆盖和常规定量蛋白质组有何区别

常规定量蛋白质组1D-LC-MS/MS(2h梯度)鉴定3000-5000蛋白,速度快通量高适合比较;深度覆盖2D-LC-MS/MS(8h+梯度)鉴定8000-10000+蛋白,深度高但耗时长成本高。蛋白图谱构建选深度覆盖,比较实验选常规定量。

Q: 蛋白质作图怎么做

1)基因组/转录组数据(RNA-seq/WGS)→翻译所有可能的ORF(6-frame translation);2)构建定制蛋白质数据库(基因组6-frame翻译+已知蛋白质库+转录组组装);3)质谱数据搜库(匹配定制数据库);4)过滤非已知肽段(去除已知蛋白肽段);5)验证新肽段(基因组定位/转录组表达验证)。需深度蛋白质组(高分肽段)和高质量基因组/转录组数据。

Q: 蛋白质作图能做什么

1)新基因发现(基因组未注释ORF翻译为蛋白质);2)可变剪接验证(外显子跳跃/内含子保留翻译为蛋白质);3)突变肽段检测(体细胞突变翻译为突变蛋白/新抗原);4)非编码区翻译(lncRNA/pseudogene翻译小肽段);5)蛋白质N/C端验证(翻译起始/终止位点修正)。蛋白质组+基因组整合验证基因注释。

Q: 蛋白质作图和常规蛋白质组区别

常规蛋白质组:用已知蛋白质数据库(UniProt/RefSeq)搜索质谱数据→鉴定已知蛋白质。蛋白质作图(proteogenomics):用基因组/转录组翻译的定制数据库搜索→发现新蛋白质/新ORF/突变肽段(已知库中不存在的肽段)。蛋白质作图数据量大(6-frame翻译×3×10^9bp)搜索慢,需高计算资源。需严格过滤假阳性(FDR<1%+基因组定位验证)。

Q: 蛋白质作图需要什么数据

1)高质量基因组数据(WGS测序×30覆盖)→6-frame翻译定制数据库;2)转录组数据(RNA-seq)→转录本翻译数据库(更精简减少假阳性);3)深度蛋白质组数据(高分肽段+多级分馏)→匹配定制数据库;4)计算资源(高性能集群,6-frame数据库搜索耗时)。建议RNA-seq+蛋白质组整合(比WGS+蛋白质组精简高效)。

Q: 蛋白质作图数据分析怎么做

1)定制数据库构建(GeneWise/TransDecoder翻译RNA-seq/6-frame);2)质谱搜库(MaxQuant/MSFragger/Comet搜索定制数据库);3)过滤已知肽段(只保留新肽段/变异肽段);4)基因组定位(肽段→基因组位置/基因注释);5)转录组验证(RNA-seq确认新ORF有转录本支持);6)功能预测(新ORF的功能域/信号肽/亚细胞定位)。建议多组学整合验证新发现。

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