无标记蛋白质组学必备分析工具：MaxQuant、DIA-NN全解析
无标记定量（Label-Free Quantification, LFQ）技术因其流程简便、成本相对低廉、适用范围广泛，在基础生物学研究、疾病机制解析及生物标志物发现中被广泛采用。然而，LFQ数据处理复杂，涉及大规模质谱数据的特征提取、定量计算、差异分析及功能注释，研究者对数据处理工具的选择与使用尤
使用OpenSWATH进行SWATH蛋白组学定量分析：完整流程解析
SWATH-MS（Sequential Window Acquisition of All Theoretical Mass Spectra）作为基于数据独立采集（DIA）的质谱技术，近年来在蛋白组学研究中获得广泛应用。它以出色的重现性、高通量和广覆盖性，成为大规模样本定量分析的重要技术选择。而Op
蛋白质定量分析方法：iTRAQ、SILAC、Label-Free与AQUA的比较
在现代生命科学研究中，蛋白质定量分析是揭示生物过程机制、疾病标志物筛选、药物作用机制解析等研究的重要手段。相较于蛋白质表达检测方法，定量蛋白组学（Quantitative Proteomics）具备高通量、灵敏度高、可实现多样本对比等优势。当前主流的蛋白质定量技术主要分为四类：iTRAQ、SILAC
无标记定量蛋白质方法：优势与局限性
在现代生命科学研究中，蛋白质组学正从“定性识别”迈向“定量解析”的新阶段。定量蛋白质组学可以揭示不同处理条件下蛋白表达水平的动态变化，帮助科研人员从功能层面深入理解生物过程。在众多定量蛋白质组学方法中，无标记定量（Label-Free Quantifi
DIA数据分析常见误区与处理建议
数据独立采集（Data-Independent Acquisition, DIA）作为近年来质谱技术的重要进展，正在逐步取代数据依赖采集（DDA）方法，成为蛋白质定量研究的主流选择。DIA具有高通量、低缺失率和高重复性等显著优势，特别适合复杂生物样本的大规模蛋白组学研究。然而，DIA数据分析流程也存
Direct DIA：无需谱图库的高效蛋白质组分析流程
在蛋白质组学研究中，数据非依赖性采集（Data-Independent Acquisition, DIA）因其高通量、重现性强、数据完整性好等优势，正在迅速取代数据依赖性方法，成为主流技术之一。尤其是近年来兴起的Direct DIA（Library-Free DIA）模式，更是在不依赖谱图库的前提下