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表型相关功能蛋白和通路筛选

本解决方案专为表型调控的分子机制研究设计，适用于不同表型（如衰老/年轻、诱导/未诱导自噬、疾病/正常等）的细胞或组织样品。通过高分辨液质联用系统进行深度蛋白质组定量分析，比较不同表型组间的蛋白表达谱，系统筛选差异表达蛋白，结合GO、KEGG、Reactome、WikiPathway等多数据库联合功能注释与GSEA分析，综合差异显著性、功能相关性及互作网络重要性等多维度指标，锁定与表型密切相关的核心蛋白及功能通路。

产品简介

本解决方案专为表型调控的分子机制研究设计，适用于具有不同表型（如衰老/年轻、诱导/未诱导自噬、疾病/正常等）的细胞、组织、体液等样品。研究者只要观察到明确的表型并保存好实验材料，即可启动本实验，以深入探究其分子机制。您只需提供两类或多类表型对应的样本，我们将采用高分辨液质联用系统进行深度蛋白质组定量分析，通过比较不同表型组间的蛋白表达谱，系统筛选差异表达蛋白，并结合多维度的生物信息学分析，精准锁定与表型密切相关的核心蛋白及功能通路。

适用场景

探究不同表型（如衰老/年轻、疾病/正常、诱导表型/未诱导）的蛋白质组全景响应
筛选参与表型转换的关键效应蛋白及核心信号通路
解析不同疾病进展、发育阶段的动态蛋白调控网络
锁定潜在生物标志物或干预靶点

实验设计类型

研究目的	实验设计分组	方案	分析方案（比较足及筛选方向）
锁定参与表型调控的关键蛋白及信号通路。	表型组 vs 对照组二分类表型（如衰老/年轻、诱导自噬/未诱导自噬等）	1	差异蛋白筛选：表型组/对照组全部差异蛋白
			生物信息学分析：功能注释与富集分析、GSEA分析、蛋白互作分析、重要相关蛋白和功能注释条目、关键蛋白特征分析
锁定不同时序阶段（早期、中期、晚期）相对于对照的特异性及持续变化的关键蛋白与信号通路。	时序型多分类表型（如肿瘤分级、临床分期、年轻/早衰/老年）	2.1	差异蛋白筛选：与对照比较，取并集进行Mfuzz聚类
			生物信息学分析：功能注释与富集分析、GSEA分析、蛋白互作分析、重要相关蛋白和功能注释条目、关键蛋白特征分析
		2.2	差异蛋白筛选：两两比较取并集，进行Mfuzz聚类
			生物信息学分析：功能注释与富集分析、GSEA分析、蛋白互作分析、重要相关蛋白和功能注释条目、关键蛋白特征分析
		2.3	差异蛋白筛选：单因素ANOVA后显著的蛋白集合，进行Mfuzz聚类
			生物信息学分析：功能注释与富集分析、GSEA分析、蛋白互作分析、重要相关蛋白和功能注释条目、关键蛋白特征分析
通过比较不同乱序表型与对照组的蛋白质组，识别出区分或关联各表型的关键蛋白与信号通路。	乱序型多分类表型（如表型1、表型2、无表型）	3.1	差异蛋白筛选：表型1/NC 与表型2/NC的共有差异蛋白交集（相同趋势、不同趋势）
			生物信息学分析：功能注释与富集分析、GSEA分析、蛋白互作分析、重要相关蛋白和功能注释条目、关键蛋白特征分析
		3.2	差异蛋白筛选：表型1/NC 与表型2/NC 差异蛋白的不同部分（各自特有差异蛋白+共有差异的不同趋势）
			生物信息学分析：功能注释与富集分析、GSEA分析、蛋白互作分析、重要相关蛋白和功能注释条目、关键蛋白特征分析

技术优势

多数据库联合功能注释——同时调用GO、KEGG、Reactome、WikiPathway、Pfam、亚细胞定位、转录因子等数据库，从功能、通路、结构域、定位等多角度注释差异蛋白，有效避免单一数据库可能带来的分析偏倚。
多维度筛选关键蛋白——综合差异倍数、P值、功能富集显著性及PPI网络拓扑指标（如Degree/MCC等），通过多算法交叉筛选，精准锁定表型调控的核心蛋白，显著缩小后续实验验证的范围。
蛋白互作网络深度解析——构建全局PPI网络并提取核心子网络，识别hub蛋白与功能模块，揭示表型相关蛋白之间的协同调控关系。
GSEA分析揭示整体趋势——无需设定硬性差异阈值，基于全部蛋白的定量变化排序，从基因集层面评估与表型相关的信号通路的整体激活或抑制趋势。
候选蛋白多维特征分析——对关键蛋白进行亲疏水性、分泌潜能、相分离无序区及翻译后修饰位点预测，为后续功能验证方案的设计提供理论线索。
提供参考组图与论文文案——分析内容包含完整组图，并提供结果描述与方法部分的中英文文案，可直接用于论文撰写或补充材料。

示例报告

1、全局数据概览

通过高分辨质谱检测和数据库检索，展示每个样本中鉴定到的蛋白与肽段数目分布（图1A）。联合分析与定量热图展示不同组别间共有/特有的蛋白及其丰度分布趋势（图1B、1C）。主成分分析（PCA）和皮尔逊相关性分析结果显示：组内样本紧密聚集、组间明显分离，表明数据重复性优异，组间差异显著（图1D、1E）。本部分旨在系统获取蛋白质组鉴定与定量信息，验证数据质量，为后续差异分析奠定可靠基础。

Figure 1. Overview of global proteomics.

(A) 每个分组样品中检测定量到的肽段及蛋白质数量。(B) 各组的定量蛋白数量联合分析。(C) 蛋白定量热图。(D) 通过主成分分析（PCA）进行的样品重复性分析。(E) 蛋白质定量的皮尔逊相关性分析。

2、差异表达分析

通过设定差异倍数与P值阈值，系统筛选表型组与对照组之间的差异表达蛋白。火山图直观展示差异蛋白的上/下调全局分布（图2A），热图揭示其在不同样本中的表达模式（图2B）。随后，对各比较组的差异蛋白数量进行统计与联合分析，呈现不同条件下共享与特有的差异蛋白（图2C、2D）。Mfuzz聚类分析进一步揭示蛋白随表型变化的动态轨迹。（图2E）。本部分旨在系统筛选差异表达蛋白，解析其在不同组别间的关联与动态模式，为后续功能富集和机制研究提供候选分子基础。

Figure 2. Analysis of differentially expressed proteins.

(A) 差异表达蛋白的火山图。(B) 差异表达蛋白的热图。(C) 不同比较组的差异表达蛋白的数量统计。(D) 不同比较组间差异表达蛋白的联合分析。(E) 差异表达蛋白的Mfuzz聚类图。

3、功能富集分析

通过GO、KEGG富集及GSEA分析，系统探究差异蛋白参与的生物学过程与信号通路。气泡图与和弦图揭示差异蛋白在特定GO条目中的显著富集（图3A、3B）；KEGG分析显示其参与的关键信号通路（图3C、3D）。GSEA分析则从全局视角评估功能改变趋势，蝴蝶图与富集曲线图展示了关键通路的上调/下调趋势及富集得分（图3E、3F）。本部分旨在系统解析差异蛋白的功能特征与通路调控网络，为机制研究提供重要线索。

Figure 3. Functional enrichment analysis.

(A) GO富集气泡图。(B) GO富集和弦图。(C) KEGG富集气泡图。(D) KEGG富集桑基图。(E) GSEA富集分析蝴蝶图。(F) GSEA代表性富集条目。

4、蛋白互作网络

基于STRING数据库构建差异蛋白互作（PPI）网络，聚焦Top100蛋白构建核心网络，可识别出多个高度连接的hub蛋白（图4A）。综合分析不同拓扑算法Top20蛋白的交集，进一步明确核心蛋白在网络中的枢纽地位（图4B）。最后，综合多维度筛选结果，输出与表型关联最强的关键蛋白及信号通路候选清单，并以网络图展示重要富集条目（图4C），为解析表型调控的分子机制提供全景式网络视角。本部分旨在系统解析差异蛋白的相互作用网络及核心调控节点，为后续机制验证提供理论基础。

Figure 4. Protein-protein interaction (PPI) network analysis.

(A) Top100差异表达蛋白质的蛋白互作网络。(B) Top20差异表达蛋白质的互作网络venn图。(C) 富集条目网络图。

5、候选蛋白和功能条目

基于差异显著性、功能注释富集结果及网络核心地位等多项指标的综合权重评分，最终筛选出与表型相关性最强、最值得优先验证的Top10关键蛋白和Top10核心信号通路。推荐用于后续分析的部分重要相关蛋白列表如下

表1 关键蛋白

表2 核心信号通路

6、候选蛋白特征分析

对筛选出的关键蛋白进行多维特征预测：亲疏水性分析定位跨膜结构域，为膜蛋白功能研究提供线索（图5A）；分泌蛋白预测识别潜在的细胞间通讯因子（图5B）；内在无序区预测显示可能参与液-液相分离的蛋白区域（图5C）；翻译后修饰分析揭示关键蛋白可能存在的磷酸化、泛素化、乙酰化等修饰位点。本部分旨在多维度获取关键蛋白的结构与功能特征，为后续验证实验提供理论指导。

Figure 5. Characterization of key proteins.

(A)关键蛋白的亲疏水性分析。(B)关键蛋白的分泌蛋白预测。(C)关键蛋白的内在无序区预测。(D)关键蛋白的翻译后修饰分析。

送样要求

为保证统计学效力，建议细胞实验每组至少设置3个生物学重复，动物实验每组至少设置5个生物学重复。

细胞	动物组织
（1）样品应为预冷PBS清洗后的细胞沉淀，置于EP管中冻存和寄送。（2）细胞数不少于1×10⁶；或细胞沉淀体积不少于10μL；或不少于6孔板一个孔（细胞培养密度>80%）的细胞量。（3）-20℃以下低温冻存，干冰寄送。	（1）样品应来源于单一部位组织，剪碎后以预冷生理盐水或PBS清洗至清洗液中不见血色，用干净滤纸吸干残留液体后，置于EP管中冻存和寄送。（2）组织重量不少于10mg。（3）-20℃以下低温冻存，干冰寄送。

选择理由

专注

二十年时间专注于利用质谱技术解决蛋白质研究的具体科研难题;

高阳性率

从实验设计到数据分析的全流程上经历几十轮方法学优化研发;

金牌售后

不限次数的咨询指导，直至数据被完全理解和利用;

记录规范

实验记录完整规范，全程留痕，数据可追溯;

常见问题

更多Q&A

客户文章

更多客户文章

客户评价

1

质谱相关的工作，我一直同谱度众合合作。他们是国内为数不多的专业背景出身并且数十年专注于自己领域的质谱公司，我感觉很专业。

蒋白山教授海外优青

武汉大学

2

市面上主要质谱公司我基本上都有过尝试。谱度众合的数据是最精准的，验证成功率明显高一些，这可能源于他们的创始人和主要负责人都是技术背景出身，根据研究目的对产品进行了针对性优化。

邱洋研究员国家优青

中国科学院武汉病毒研究所

3

我合作过很多组学公司，现在主要同谱度众合合作。他们是目前为数不多的以解决具体研究目的为导向的科技服务公司，很有特色。他们公司不仅数据质量可靠，而且更重要的是他们不像测序工厂，只是产出一堆数据，而是可以依据研究者的研究目的完善实验方案，并且注重数据分析手段的多重整合，从而将数据价值充分挖掘出来。

谢彦杰教授国家青拔

南京林业大学

4

我觉得质谱是一个非常强大的科研工具，作为一名科研人员，我需要一个技术过硬的质谱技术团队。谱度众合就是我的顾问，碰到不好解决的问题我都习惯咨询一下他们是否有质谱的解决方案，有几次他们解决的还不错。

郭佳研究员国家青拔

郑州大学第一附属医院

5

他们是武汉大学生科院郭林教授课题组的一帮师兄弟创办的企业，是国内最早一批用质谱技术解决蛋白质组学问题的团队，20年前武大生科院质谱平台也是他们一手建起来的。师兄弟很团结，技术上也非常专业，我一直同他们合作。

陈义杰教授湖北省杰青

华中农业大学

6

在做中药作用靶点和治病机理的研究中，质谱技术正发挥着越来越重要的作用。我们从跟谱度众合的交流中，获得了针对研究方向和课题内容的启发，以及具体解决方案，这让我们后续的合作进展非常顺利。公司给出的中药靶点和机制的解析数据详实可靠，我们的文章很快就被接收了。

陈龙云副教授

湖北中医药大学

7

谱度众合的服务挺不错的，特别是在售后板块，别的公司都是报告发送服务就结束了，售后对他们来说是个麻烦，只有谱度众合是以帮我拿到结论为服务终点的，服务确实牛！

李妍博士研究生

武汉大学

8

最早认识谱度众合是因为一篇文章，我记得是关于蛋白互作的，可以看的出来他们是踏实的在做科普分享的，建议很专业中肯，合作后确实也是这样，让人很放心。

刘子康博士研究生

复旦大学附属浦东医院

9

在谱度众合我至少可以随时找到了解我项目情况的技术人员。他们会建立一个服务群，直接给我分析数据的技术，还有业务员都会在里面，我觉得这样挺好的，有什么事随时找得到人，也不用传来传去的。

毕海悦博士研究生

武汉大学

11

有一次实验我做了好多次没有成功，向谱度众合咨询后给了我很多建议，确确实实帮助我规避了一些坑。我觉得他们对接全国这么多课题组，总结了很多优秀经验。

唐文超博士研究生

河南科技大学第一附属医院

22

与谱度众合的结缘，始于我硕士时期的蛋白互作相关课题研究。在整个项目合作过程中，整体体验较好，让人印象深刻。对接的技术顾问专业素养扎实、沟通耐心高效，响应十分及时，面对课题推进中遇到的各类实验难题与技术疑问，都能给出精准可行的解决方案。整个服务流程规范完善，细节把控到位，不仅技术实力过硬，服务也贴心周到、认真负责。谱度众合的专业能力与服务品质值得信赖，是科研路上十分推荐的优质科研合作平台。