Edman降解服务是用于确定蛋白质氨基酸序列的经典方法。该技术最早由Pehr Edman于20世纪50年代开发，是蛋白质组学研究中的工具。Edman降解的基本原理是通过化学方法逐步从多肽链的N-末端切割氨基酸，并通过对切割下来的氨基酸进行鉴定，最终得到蛋白质的氨基酸序列。在生物医学研究中，了解蛋白质

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高通量蛋白质相互作用（High-throughput Protein-Protein Interaction, HT-PPI）是指通过高效、自动化的实验技术，快速检测和分析大量蛋白质之间相互作用的过程。蛋白质是生物体中执行几乎所有功能的核心分子，它们之间的相互作用在细胞功能、信号传导、代谢过程和基因

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DIA蛋白质组学服务是一种先进的质谱数据采集模式，近年来在生命科学研究中备受关注。在蛋白质组学研究中，数据采集模式的选择直接影响到蛋白质鉴定的深度和准确性。传统DDA模式的主要限制在于采集依赖于预设的质谱筛选规则，这容易导致低丰度蛋白未被检测到，特别是在复杂样本（如血液、组织或单细胞样本）中数据覆盖

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抗体从头测序是指在不依赖抗体基因序列信息已知模板的情况下，仅仅通过对抗体蛋白本身的分析来确定其氨基酸序列。质谱技术（Mass Spectrometry）是抗体从头测序的核心技术之一。随着质谱技术的发展，如 eclipse 质谱的 ethcd 碎裂模式，可以使亮氨酸（Leu）和异亮氨酸（Ile）的侧链

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C-末端蛋白测序的主要目的是对蛋白质分子链的羧基末端进行氨基酸序列解析。蛋白质是由氨基酸通过肽键连接而成的生物大分子，其功能和性质在很大程度上依赖于其氨基酸序列。C-末端序列信息对于理解蛋白质的功能、翻译后修饰和降解途径具有重要作用。例如，许多蛋白质的生物活性和稳定性都与其C-末端序列相关。某些蛋白

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药物靶点识别方法在现代医学研究中扮演着至关重要的角色。这些技术方法不仅有助于揭示疾病的分子机制，还为新药开发提供了核心基础。药物靶点识别方法主要包括计算生物学、蛋白质组学、化学生物学以及系统生物学等多种技术。计算生物学通过大规模的数据分析和算法模型来预测潜在的药物靶点。它在药物筛选、药效预测和毒性分

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高通量蛋白质测序（High-throughput Protein Sequencing）是通过先进的质谱技术快速分析和鉴定大量蛋白质的方法。与传统的蛋白质测序技术相比，高通量蛋白质测序能够在更短的时间内分析更大的样本量，达到了“质”和“量”的双重突破。

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免疫共沉淀相互作用（Co-Immunoprecipitation, Co-IP）是一种用于研究蛋白质相互作用的经典技术。作为一种生物化学实验方法，其主要用于从细胞提取物中分离并检测相互作用的蛋白质复合物。通过使用特异性抗体识别目标蛋白质，免疫共沉淀相互作用可以帮助科学家们了解蛋白质之间的相互作用关系

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蛋白质相互作用测定是生物化学和分子生物学领域中的一项技术，用于研究蛋白质之间如何相互作用及其在细胞内的功能。这种测定方法有助于理解细胞信号传导、代谢途径、基因表达调控以及疾病的分子机制。蛋白质作为生命活动的执行者，其功能往往依赖于与其他蛋白质或生物大分子的相互作用。这些相互作用不仅影响蛋白质的结构和

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SILAC质谱分析即细胞培养中氨基酸的稳定同位素标记质谱分析技术，广泛应用于探究细胞内蛋白质动态变化及其功能。SILAC（Stable Isotope Labeling with Amino acids in Cell Culture）即细胞培养中氨基酸的稳定同位素标记技术。SILAC质谱分析通过在

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