蛋白质组资讯

新课上架特惠！《蛋白质组数据分析实操》

蛋白质组是一个细胞、组织或生物体中所表达的全部蛋白质，在基础研究、疾病治疗、分子医学、生物进化等多方面的研究中发挥着重要作用。不同样本中的蛋白质种类复杂，想要筛选出核心蛋白质，需要借助生物信息学的分析方法。

衰老，是一个复杂、多阶段、渐进的过程，发生在生命的整个过程。随着时间的流逝，人体的器官、肌肉会逐渐衰老，一些疾病也伴随着年龄的增长而发生，包括癌症、糖尿病、心血管疾病等。

衰老，是一个复杂、多阶段、渐进的过程，发生在生命的整个过程。随着时间的流逝，人体的器官、肌肉会逐渐衰老，一些疾病也伴随着年龄的增长而发生，包括癌症、糖尿病、心血管疾病等。

主要基于近来空间蛋白质组技术在深度和广度方面的提升（主要是multiplexing能力的提升；通过多轮标记、barcoding以及空间分辨质谱等），及其在各种图谱计划中的应用，从而为生物系统复杂性及其生理病理机制带来新见解[1]。

随着全球人口的快速增长和老龄化，健康需求和疾病负担日益增加。疾病预防和治疗面临的主要挑战包括缺乏可靠的个体化风险预测模型以及现有治疗方法的疗效和不良反应仍有待改善，这突显了精准医学的重要性。

大规模蛋白质组学研究能够深化对健康和疾病的理解，但现有研究仍集中于有限的疾病结局，蛋白与健康和疾病之间的关系仍然存在许多未解之谜。疾病相关的蛋白质是特异性的还是共同的？这些蛋白质能否启示疾病的生物学分类？它们能否作为疾病预测和诊断的生物标志物及潜在的治疗靶点？

大规模蛋白质组学研究能够深化对健康和疾病的理解，但现有研究仍集中于有限的疾病结局，蛋白与健康和疾病之间的关系仍然存在许多未解之谜。疾病相关的蛋白质是特异性的还是共同的，这些蛋白质能否启示疾病的生物学分类？它们能否作为疾病预测和诊断的生物标志物及潜在的治疗靶点？

本周二晚的将由香港浸会大学助理教授、集智科学家唐乾元（傅渥成）介绍结合物理学原理解决基于 AlphaFold 预测蛋白质动力学的相关研究。研究[1]利用 AlphaFold 蛋白质结构数据库建立一个统计框架，揭示了蛋白质结构复杂性与生物进化的关联。研究[2]开

近日一项发表在Nature的工作主要通过在胰腺癌（Pancreatic ductal adenocarcinoma (PDAC)；胰管腺癌·）病人样本富集糖基化修饰的蛋白（主要是分泌蛋白和膜蛋白）并用质谱鉴定，结合deconvolution区分来源的细胞类型[