5款常用蛋白质序列比对工具推荐
引言：为什么蛋白质序列比对如此重要？ 蛋白质的功能往往蕴含在其序列信息中。氨基酸序列中的保守区域、活性位点或修饰位点，都是功能预测的关键线索。通过与数据库中已知蛋白序列进行比对，我们可以：注释未知蛋白功能；发现同源蛋白或进化分支；识别结构域、结合位点或抗原表位；为蛋白结构预测、分子对接和药物筛选打基
De Novo测序常见问题解析
在蛋白质组学与抗体研究中，De Novo测序技术以其不依赖数据库、可还原完整蛋白序列的独特优势，成为科研人员和生物医药企业的重要工具。尤其在抗体序列解析、古蛋白重建、新型抗原发现等场景下，De Novo几乎是唯一可行的解决方案。然而，由于该技术涉及复杂的质谱数据解读与算法重建，许多科研人员在项目初期
下一代De Novo测序算法
De Novo测序，即从头推断肽段氨基酸序列，是蛋白质组学中识别未知蛋白、修饰肽段、抗体片段等的重要工具。相较于数据库搜索方法，De Novo测序不依赖参考数据库，适用于非模式物种、数据库不全、翻译后修饰、多变异样本等复杂场景。然而，传统的De Novo算法（如PEAKS、Novor、PepNovo
通过串联质谱法进行肽从头测序
在蛋白质组学研究中，基于数据库的质谱数据分析（Database Search）已成为主流。然而，随着科研深入非模式物种、天然产物、抗体工程、新肽药物等前沿领域，数据库本身的缺失或不完整，限制了传统方法的有效性。这时，一种不依赖数据库、直接从质谱数据中还原肽段氨基酸序列的方法—&mdash
蛋白质序列比对与同源性分析指南
在蛋白质功能注释、结构预测和进化分析等多个生物学研究领域中，蛋白质序列比对与同源性分析已成为信息获取与假设生成的关键步骤。通过对氨基酸序列的比较，可以快速推测未知蛋白的功能、识别保守结构域、追踪蛋白家族的演化轨迹。背后的核心逻辑是基于“结构和功能的保守性往往体现在序列的保守性上&rdqu
药物发现中的质谱蛋白质定量分析
质谱（Mass Spectrometry, MS）作为高灵敏度、高特异性的分析技术，在生命科学尤其是药物发现领域中发挥着不可替代的作用。特别是结合蛋白质组学的定量分析，质谱为新药靶点筛选、机制研究、药物作用评价提供了强有力的支持。 一、质谱蛋白质定量分析概述 1、什么是质谱蛋白质定量分析 质谱蛋白
SWATH-MS技术原理及优势
蛋白质是生命活动的直接执行者，研究其表达谱的动态变化对揭示生物过程、疾病机制和药物作用路径具有关键意义。随着质谱技术的不断进步，蛋白质组学从“识别为主”的初级阶段，逐步迈入“定量为核心”的高精度时代。在此背景下，SWATH-MS（Sequential
如何识别一级序列中的C和N末端？
蛋白质的一级序列是由氨基酸按照特定顺序通过肽键连接而成的线性结构，在这条多肽链的两端，分别存在N端（氨基末端，N-terminal）和C端（羧基末端，C-terminal）。正确识别N端和C端对于蛋白质鉴定、功能解析、翻译后修饰（PTMs）研究以及生物制药质量控制至关重要。在实验研究和生物信息学分析
化学蛋白组学的实验流程与数据分析
化学蛋白组学（Chemical Proteomics）是一种结合化学探针和高分辨质谱分析的方法，能够在原位、原态条件下系统地解析蛋白质的功能状态、相互作用和小分子靶标。这一策略在药物发现、酶功能研究、翻译后修饰识别等领域具有广泛应用价值。本文将系统梳理化学蛋白组学的实验流程与数据分析思路，帮助科研人
生物信息学如何助力蛋白质测序？
随着数据规模的指数级增长，蛋白质测序实验手段已难以满足蛋白质组学对高通量、精准化和多维度信息挖掘的需求。从序列识别到结构建模，从修饰位点预测到功能注释，生物信息学正在全面重塑蛋白质测序的流程与效率。本文将带你深入了解生物信息学如何赋能蛋白质测序，助力科研团队在更短时间内获取更高质量的蛋白信息。 一