蛋白质作为生命活动的直接参与者，其种类、丰度和翻译后修饰状态直接决定细胞的功能表现。与DNA测序侧重于“潜在编码信息”不同，蛋白质测序致力于揭示“实际表达与功能状态”。通过精确测定蛋白质序列与修饰信息，研究人员能够全面理解细胞行为、疾病机制和药物响应过

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蛋白质定量分析（Protein Quantification）是指测量样本中蛋白质含量或相对丰度的实验过程，在蛋白组学、疾病标志物研究、药物作用机制解析等领域具有广泛应用。通过定量分析，科研人员可以揭示不同条件下蛋白质表达的变化，从而深入理解细胞功能、疾病机制乃至药物响应过程。 一、蛋白质定量的主

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细胞是生命活动的基本单元，而细胞表面则是其感知、识别和响应外界环境的前沿阵地。细胞表面蛋白广泛参与信号转导、物质转运、细胞识别和黏附等过程，是连接细胞内外环境的关键桥梁。细胞表面蛋白质组学（surface proteomics）可以系统了解这些蛋白在不同生理和病理状态下的变化。通过高通量手段对细胞表

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在蛋白质组学飞速发展的今天，质谱（Mass Spectrometry, MS）已成为主流蛋白测序手段。然而，Edman降解（Edman degradation）作为一种经典的N端测序技术，依旧在特定场景中具有不可替代的价值。尤其是在确认蛋白质N端修饰、验证重组蛋白表达正确性或新型肽段结构鉴定方面，E

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蛋白组学侧重于蛋白质的表达量变化，但这一策略并不能全面揭示蛋白质的“活性状态”或“功能状态”。例如，一种蛋白即使表达量不变，其活性却可能因翻译后修饰或共价修饰而发生显著改变。化学蛋白组学定量分析（Chemical Proteomics） 提供了应对这一

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抗体测序（Antibody Sequencing）作为抗体药研发和抗体表征的重要工具，近年来受到广泛关注。尤其在CDMO委托生产、抗体人源化、专利布局与一致性分析等场景中，对抗体序列的准确率、完整性和功能位点识别能力提出了更高要求。那么，如何实现高精度的抗体测序？测序中需要注意哪些关键步骤和技术细节

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深度学习通过构建多层神经网络结构，具备从复杂数据中自动学习特征的能力，已广泛应用于图像识别、自然语言处理、生物信息等领域。近年来，越来越多研究将其引入肽段序列的分析，从从头测序（de novo sequencing）到功能预测（peptide function prediction），甚至抗原表位识

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蛋白质分子量测定广泛应用于蛋白质结构解析、功能研究、药物开发、疾病诊断等领域。准确的分子量测定不仅有助于理解蛋白质的结构和功能，还能用于鉴定蛋白质的修饰状态、聚集行为和复合物组成。目前，已开发出多种测定蛋白质分子量的方法，包括凝胶电泳、质谱分析、超速离心、凝胶过滤色谱、光散射技术和核磁共振等。不同方

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N端测序是蛋白质组学研究的技术之一，其中艾德曼降解法（Edman Degradation）长期以来被认为是测定蛋白或多肽N端序列的经典方法。该方法基于苯硫酰异氰酸酯（PITC）对N端氨基酸的选择性标记，并通过逐步降解实现氨基酸序列的解析。尽管近年来基于质谱的测序技术迅速发展，但艾德曼降解法仍在某些特

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在生命科学研究与生物医药开发中，蛋白质的结构与功能密切相关，而蛋白的全长序列信息则是解析其功能、突变位点修饰及翻译后加工等过程的关键数据基础。传统质谱方法往往依赖酶解将蛋白“打碎”成肽段进行识别，可能导致序列信息缺失。蛋白全长测序（Full-Length Protein Se

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