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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
产品货号：de-novo-sequencing-zh14 产地：中国北京 价格：询价 点击数：2 商家询价
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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一、PROTAC：从“抑制”到“降解”的药物新范式 与传统小分子抑制剂不同，PROTAC（Proteolysis Targeting Chimera，蛋白降解靶向嵌合体）通过招募E3泛素连接酶，实现对靶标蛋白的泛素化并诱导其在细胞内被蛋白酶体降解。这种
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非变性质谱分析（Native Mass Spectrometry, Native MS）是一种能够在接近生理条件下研究蛋白质及其复合物的强大技术，广泛应用于蛋白质组学、结构生物学和药物研发。然而，由于蛋白复合物的复杂性、离子化过程的不稳定性及实验条件的多变性，非变性质谱分析的数据往往存在不准确或难以
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N端测序分析能够揭示蛋白质的起始端序列，从而为理解蛋白质的功能、结构以及相互作用提供关键信息。近年来，随着质谱技术的进步，基于质谱的N端测序在蛋白质组学领域得到了广泛应用。然而，在复杂生物样本中，进行N端序列的分析仍然面临诸多挑战。下面我们将深入探讨这些挑战，并提出相应的解决方案建议。 1、复杂样
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