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病毒宿主相互作用机制研究

本产品适用于病毒感染（不同病毒株系、感染时间、感染剂量等）前后的细胞或动物组织等样品，采用高分辨液质联用系统进行深度蛋白质组定量分析。通过比较不同感染条件下的蛋白表达谱，筛选差异表达蛋白，并结合多维度生物信息学分析，全面揭示病毒感染所引起的宿主蛋白质组重塑特征。特色分析模块包括：基于Viruses.STRING数据库的病毒-宿主蛋白互作靶标深度挖掘，构建病毒蛋白-宿主差异蛋白联合调控网络，为病毒致病机制解析、抗病毒靶点发现及药物研发提供直接证据。

产品简介

本产品适用于病毒感染（可涵盖不同病毒株系、感染时间、感染剂量等条件）前后的细胞或动物组织等生物样品，采用高分辨液质联用系统进行深度蛋白质组定量分析。通过比较不同感染条件下的蛋白表达谱，筛选差异表达蛋白，并结合多维度生物信息学分析，全面揭示病毒感染所引起的宿主蛋白质组重塑特征，为病毒致病机制解析、抗病毒靶点发现及药物研发提供有力证据。

适用场景

探究病毒感染后宿主细胞的蛋白质组响应情况
寻找病毒劫持的关键宿主因子及潜在抗病毒药物靶点
比较不同病毒株（野生型/突变株、强/弱毒株）感染所诱导的宿主应答差异
动态追踪病毒感染不同阶段（潜伏期/裂解期/持续感染）的宿主蛋白时序变化
研究病毒-宿主蛋白互作网络及信号通路调控机制

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）
解析受病原体调控的关键宿主蛋白及信号通路。	病原体感染 vs 模拟感染（Mock）	1	差异蛋白筛选：感染/Mock 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
锁定不同病原体特异性或共有的关键宿主蛋白及信号通路。	不同病原体种/属（如病毒A、病毒B）分别感染宿主	2.1	差异蛋白筛选：病原体A/Mock与病原体B/Mock 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
		2.2	差异蛋白筛选：病原体A/Mock与病原体B/Mock 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
识别病毒感染时序进程中参与早期响应、中期调控及晚期适应的关键宿主蛋白和信号通路。	单线时间点（只有1组时间点，都与对照的第一个点比较）如感染后不同时间点（ 0h, 6h, 12h, 24h）vs 模拟感染（0h)	3.1	差异蛋白筛选：与基线期比较，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
	双线时间点如感染不同时间点（如 0h, 6h, 12h, 24h）vs 模拟感染（ 0h, 6h, 12h, 24h）	3.2	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
		3.3	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
		3.4	差异蛋白筛选：不进行Mfuzz聚类，只两两单比较组进行展示，最终进行汇总看差异蛋白情况
			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
比较不同感染剂量条件下宿主蛋白质组的变化，识别受感染剂量特异性调控的关键宿主蛋白与信号通路。	感染不同浓度病毒（如低、中、高）vs 模拟感染	4.1	差异蛋白筛选：与模拟感染比较，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
		4.2	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
		4.3	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

技术优势

更多数据库联合分析——提供来源于多个权威注释数据库（GO、KEGG、Reactome、WikiPathway、Pfam、亚细胞定位、转录因子等）和多种富集方法（超几何分布富集、GSEA等）的功能注释与富集分析结果，更全面地揭示差异蛋白的生物学意义。
更多维度筛选关键蛋白——综合差异显著性（P值、差异倍数）、功能相关性（注释富集程度）以及互作网络重要性等多维度信息，通过多算法交叉筛选，精准锁定最可能与病毒感染相关的关键宿主蛋白，有效缩小后续功能验证的范围。
多信息整合，提供直接结论——整合多种数据库注释富集信息与多维度筛选结果，提供最可能与样品差异相关的关键蛋白及信号通路候选清单。
病毒-宿主互作靶标深度挖掘——可根据提供的病毒信息，结合病毒-宿主蛋白互作数据库（Viruses.STRING）进行分析，将差异蛋白与已知的病毒-宿主互作数据进行整合，构建病毒蛋白-宿主差异蛋白联合调控网络，直击病毒影响的关键宿主蛋白。
候选蛋白多维特征分析——对筛选出的关键宿主蛋白进行多维度特征预测（亲疏水性、分泌潜能、相分离无序区、翻译后修饰位点等），深度评估其作为抗病毒靶点的潜力。
提供5张参考组图——分析内容包含5张组图，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、全局蛋白质组概览

通过高分辨质谱检测和数据库检索，展示每个分组中蛋白、肽段的数目分布（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，且组内相关系数远高于组间，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、核心差异表达分析

通过设定差异倍数与P值阈值，系统筛选不同组别间的差异表达蛋白。火山图直观展示差异蛋白上/下调全局分布（图2A），差异蛋白定量热图揭示其在各样本中的表达模式（图2B）。各比较组差异蛋白数量统计与联合分析揭示不同条件下共有与特有的宿主应答蛋白（图2C、2D）。Mfuzz聚类分析呈现宿主蛋白随感染进程持续上调、持续下调或先升后降等动态变化规律（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等多个数据库的富集分析，系统揭示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显著富集于特定GO条目（图3A、3B）；KEGG分析表明其富集于若干相关通路（图3C、3D）。GSEA分析进一步从基因集层面评估功能改变，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病毒感染后宿主蛋白的功能重塑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（BP）。(B) GO富集和弦图（BP）。(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、蛋白互作网络分析

通过Viruses.STRING数据库构建差异蛋白互作（PPI）网络，揭示病毒感染激发的宿主蛋白互作关系全貌。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）。随后，将差异蛋白与病毒-宿主互作数据库（Viruses.STRING）进行比对，获取病毒可能直接靶向的宿主蛋白，并整合病毒蛋白-宿主差异蛋白信息，构建靶标整合互作网络，直观呈现病毒挟持宿主蛋白的调控全景（图4C、D）。最后，通过多维度筛选结果，提供最可能与样品差异相关的关键蛋白及信号通路候选清单，并展示重要富集条目的网络图（图4E），为后续的机制探索奠定理论基础。
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差异表达蛋白的蛋白互作网络。(B)互作网络不同算法下 Top20差异表达蛋白的Venn图。(C) 靶标整合互作网络图。(D) Top100靶标整合互作网络图。(E) 富集条目网络图。

5、重要相关蛋白和功能注释条目

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，最终筛选出更可能与样品分组相关、可用于后续功能和机制验证的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、关键蛋白多维特征分析

通过亲疏水性、分泌潜能、相分离无序区及翻译后修饰位点的系统预测，深入解析关键蛋白的结构与功能特征。亲疏水性分析提示跨膜结构域对应的疏水性峰值，为膜定位提供线索（图5A）；分泌蛋白预测（评分≥3分）揭示可能介导细胞间通讯的潜在分泌因子（图5B）；内在无序区预测（IDR）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，提示病毒感染对宿主信号网络的系统性调控（图5D）。
本部分旨在多维度刻画病毒相关宿主蛋白的结构与功能调控特征，为靶向干预策略提供理论指导。

Figure 5. Characterization of key proteins.

(A) 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

为保证统计效力，建议细胞实验每组至少3个生物学重复，动物实验每组至少5个生物学重复。对于涉及传染性病原体的样品，客户需确保样品采集、灭活、包装及运输过程符合生物安全管理规范及相关法规要求，我们仅接收经合规处理后的无感染性样品。

细胞	动物组织
（1）样品为预冷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。