脱靶分析是研究药物、化学分子或生物制剂在体内或体外可能与非预期靶点发生相互作用的技术。作为药物开发和安全性评价的关键环节，脱靶分析旨在识别药物潜在的非特异性作用以降低副作用风险，优化药物设计并提高临床用药的安全性。许多小分子药物、抗体药物及核酸药物在设计时往往针对特定靶点，但由于生物系统的复杂性，它

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数据依赖采集（Data-Dependent Acquisition, DDA）是蛋白质组学质谱分析中最经典、最广泛应用的一种数据采集策略。它通过对样本中所有离子进行一次全扫描（MS1），随后选择强度最高的若干个前体离子进行碎裂扫描（MS2），从而获得其肽段序列信息，用于后续的蛋白质鉴定与定量。数据依

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靶向药物发现是现代药物研发体系中的关键环节，该技术旨在识别疾病发生、发展过程中发挥核心作用的分子靶点，并据此设计具有高度特异性的治疗药物。与传统依赖经验筛选的药物开发方式不同，靶向药物发现以分子机制为基础，强调对疾病关键路径的精准干预。通过深入理解细胞内信号通路、蛋白质功能、基因表达调控等生物学过程

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小分子靶点识别是指通过实验手段或计算方法确定小分子化合物在生物体系中的作用对象，通常是蛋白质、DNA或RNA等生物大分子。小分子药物是现代药物开发的组成部分，其主要作用方式是通过与特定靶点结合，调控生物过程，从而实现治疗效果。然而在小分子药物筛选过程中，其具体作用靶点往往不明确，因此如何准确、快速地

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视觉蛋白质组学是一门融合蛋白质组学与视觉科学的交叉学科，它旨在系统研究视觉系统中蛋白质的组成、功能、调控机制及其动态变化规律。视觉系统作为人体中极为复杂而精密的感知系统，依赖成千上万种蛋白质在感光、信号传导、能量代谢、细胞支持与免疫防御等多环节中协同工作。传统的分子生物学手段难以全面刻画视觉系统中蛋

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Scaffold蛋白质组学是一种基于质谱技术的研究方法，它旨在对复杂生物样本中的蛋白质进行系统性鉴定和定量分析。它通过特定的软件平台，结合高通量质谱数据帮助研究人员揭示细胞内或组织中的蛋白质组成及其变化。Scaffold蛋白质组学的核心优势在于其能够处理大量、复杂的数据，并通过精确的算法来提供高质量

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在生命科学研究中，蛋白互作的精准识别对于揭示细胞信号通路、疾病机制及药物靶点具有重要意义。免疫共沉淀（Co‑IP）作为经典的互作捕获技术，广泛应用于各类生物样本中。然而，低表达蛋白的Co‑IP实验由于信号微弱、背景干扰严重，常常成为研究者的“卡点”。如何在保持互作真实性的前提

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蛋白质间相互作用是构建细胞功能图谱的核心环节。共免疫沉淀（Co-immunoprecipitation, Co-IP）作为研究蛋白互作经典技术，因其操作简便、结果直观而被广泛使用。随着分子生物学技术的发展，绿色荧光蛋白（GFP）标签在蛋白功能研究中的应用逐渐普及，GFP-tag Co-IP成为一种兼

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芽殖酵母蛋白质定位的全局分析旨在全面解析芽殖酵母中各种蛋白质在细胞内的具体定位。芽殖酵母因其简单的细胞结构和高效的遗传操作能力，成为研究细胞生物学的理想对象。通过对芽殖酵母蛋白质定位进行全局分析，科研人员能够更有效地研究细胞内复杂的生物过程。这种分析方法不仅能够识别特定条件下蛋白质的亚细胞定位，还能

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生物信息学中的蛋白质结构分析是利用计算方法对蛋白质的三维结构进行研究和解析的过程。蛋白质在细胞中承担着多种生物学功能，其结构与功能密切相关，生物信息学中的蛋白质结构分析通常分为多个方面，首先是蛋白质的三级结构和二级结构的解析。蛋白质的结构包括一级结构（氨基酸序列）、二级结构（如α-螺旋和

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