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目标基因功能研究

本解决方案专为基因编辑样本（敲除/敲低/过表达/点突变等）的蛋白质组学分析设计。基于高分辨质谱技术，系统比较基因编辑前后的蛋白表达谱，精准锁定受调控的关键蛋白及通路。核心分析模块包括：全局蛋白质组概览与质控、差异表达蛋白筛选（含Mfuzz动态聚类）、多数据库功能富集分析（GO、KEGG、Reactome、WikiPathway、Pfam等）、蛋白互作网络深度解析及Top10关键蛋白/核心通路筛选，适用于寻找下游效应分子、区分基因不同结构域功能差异、评估回补效应及发现药物-基因分子关联等研究场景。

产品简介

本产品适用于基因编辑（包括敲除/敲低/过表达/点突变等）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。通过比较不同基因编辑条件下的蛋白表达谱，筛选差异表达蛋白，并结合系统的生物信息学分析，全面揭示基因编辑所引起的蛋白质组变化，为基因功能注释、信号通路解析及下游靶点筛选提供有力证据。

适用场景

寻找某基因的下游效应分子及调控网络
区分基因不同结构域或突变体之间的功能差异
评估回补对基因缺失所引起分子变化的逆转作用
寻找药物分子与靶基因之间的潜在分子关联

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）
锁定关键下游差异蛋白及信号通路。	KO vs WT (敲除某基因vs野生型)	1	差异蛋白筛选：KO/WT 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
	KD vs NC （敲低某基因 vs 阴性对照）	2	差异蛋白筛选：KD/NC 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
	OE vs EV （过表达某基因 vs 空载体）	3	差异蛋白筛选：OE/EV 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
	不同突变体（如激酶失活突变 vs WT）	4	差异蛋白筛选：突变/WT 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
解析基因可逆调控的分子网络，锁定受该基因直接或间接调控的关键蛋白及信号通路。	WT vs KO vs KO + OE（三组）（野生型 vs 敲除 vs 敲除后过表达/回补）	5	差异蛋白筛选：KO/WT 与 KO+OE/KO 中相反趋势的蛋白
			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
解析基因对药物效应的调控作用，锁定依赖该基因的药物响应蛋白及信号通路。	Control：空白对照 Drug：单纯药物处理 KO/OE：单纯基因编辑（敲除/过表达） KO/OE + Drug：基因编辑 + 药物联合处理	6	差异蛋白筛选： ① 先筛药物响应蛋白：比较 Drug vs Control，获得正常细胞中的药物差异蛋白。 ② 再筛基因依赖的药物响应：比较 (KO+Drug) vs KO，获得基因编辑后药物引起的差异蛋白。 ③ 对比两个差异集： A. 交集 → 药物效应不依赖该基因。 B. 仅出现在 Drug vs Control → 药物效应依赖该基因（重点关注）。 C. 仅出现在 (KO+Drug) vs KO → 基因缺失后药物产生新效应。 D. 趋势相反 → 基因逆转药物作用。排除本底效应：确认关键蛋白在 KO vs Control 中变化不显著。
			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（Degree、MCC等拓扑指标）等多维度信息，提示最有可能与基因编辑相关的关键差异蛋白，有效缩小后续验证范围。
多信息整合，给出直接结论——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。
更贴合实验设计的分析——围绕目的基因，结合实验设计类型开展针对性分析（如目的基因互作网络整合等），让分析结果更贴近您的科学问题。
候选蛋白特征分析——对筛选出的关键蛋白进行亲疏水性、分泌潜能、相分离能力、翻译后修饰等多维度特征预测，为后续机制验证提供更多线索。
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

通过质谱检测和数据库检索，共鉴定到73728条独特肽段及7835种蛋白质（图1A）。联合分析与定量热图清晰展示了不同组别间共有及特有的蛋白及其丰度分布趋势（图1B、1C）。主成分分析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（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)各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，筛选不同组别间的关键调控分子。火山图与热图直观展示了差异蛋白的分布及表达模式（图2A、2B）。差异蛋白数量统计与联合分析发现，两个比较组共有411个核心差异蛋白（图2C、2D）。Mfuzz聚类分析揭示了差异蛋白持续上调、持续下调或先降后升等动态变化规律（图2E）。

该部分旨在系统筛选差异表达蛋白，并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)差异表达蛋白质的火山图。(B)差异表达蛋白质的热图。(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及GSEA富集分析，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）。

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

4、蛋白互作分析

利用STRING数据库构建PPI网络，揭示差异蛋白间的复杂互作关系（图4A）。聚焦TOP100蛋白构建核心网络，识别出多个高度连接的hub蛋白（图4B）；经韦恩图分析不同拓扑算法下TOP20蛋白的重叠情况，进一步明确核心蛋白的枢纽地位（图4C）。将差异蛋白与公共数据库（STRING、BioGRID数据库）中的已知互作蛋白进行比对，获取潜在靶点线索（图4D）；最后整合靶点信息，构建靶标整合互作网络，直观呈现候选靶蛋白与差异蛋白之间的调控关系（图4E）。

该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)差异表达蛋白质的蛋白互作网络。(B)TOP100差异表达蛋白质的蛋白互作网络。(C)TOP20差异表达蛋白质的互作网络venn图。(D)数据库互作蛋白venn图。(E)靶标整合互作网络图。

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、关键蛋白特征分析

通过亲疏水性、分泌潜能、结构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理化性质与功能特征。亲疏水性分析提示跨膜区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）；内在无序区预测显示参与蛋白互作与信号调控的无序区域（图5C），提示该蛋白具有液-液相分离潜能；翻译后修饰分析表明，关键蛋白广泛存在磷酸化、甲基化及乙酰化等多种修饰位点，提示其在活性调控中的核心作用（图5D）。

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3个生物学重复，动物实验每组至少5个生物学重复。

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。