蛋白质定量分析方法:iTRAQ、SILAC、Label-Free与AQUA的比较-蛋白相关服务 -技术服务-生物在线
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蛋白质定量分析方法:iTRAQ、SILAC、Label-Free与AQUA的比较

蛋白质定量分析方法:iTRAQ、SILAC、Label-Free与AQUA的比较

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产品名称: 蛋白质定量分析方法:iTRAQ、SILAC、Label-Free与AQUA的比较

英文名称: Comparison of Protein Quantification Methods: iTRAQ, SILAC, AQUA, and Label-Free Quantification Techniques

产品编号: protein-quantification-zh1

产品价格: 询价

产品产地: 中国北京

品牌商标: 百泰派克生物科技

更新时间: 2025-06-07T12:31:32

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在现代生命科学研究中,蛋白质定量分析是揭示生物过程机制、疾病标志物筛选、药物作用机制解析等研究的重要手段。相较于蛋白质表达检测方法,定量蛋白组学(Quantitative Proteomics)具备高通量、灵敏度高、可实现多样本对比等优势。当前主流的蛋白质定量技术主要分为四类:iTRAQ、SILAC、Label-Free与AQUA。每种方法各有特点,适用于不同的研究场景和样本类型。本文将系统对比这些技术原理、优势与局限,为科研人员选择合适策略提供参考。

 

一、iTRAQ:基于标记的高通量定量策略

📌技术原理

iTRAQ(Isobaric Tags for Relative and Absolute Quantitation)是一种同位素标签技术,通过将稳定同位素标记的试剂与肽段上的氨基结合,实现样本间的定量比较。每种iTRAQ标签在质谱一级(MS1)显示相同质量,在MS2中通过释放出特征报告离子实现多重样本定量。

 

📌优势

  • 可实现多达8或16个样本的同时定量(取决于iTRAQ试剂套装)
  • 数据重现性好,适合大规模样本研究
  • 适用于复杂生物样本,如组织、体液

📌局限性

  • 标记成本高,实验操作复杂
  • 存在比值压缩(ratio compression)问题,可能影响定量精度
  • 需要高分辨率质谱仪器支持,如Orbitrap或Q-TOF

📌应用场景

适合需要高通量并行对比的研究,如疾病组学研究、药效学分析等。

 

二、SILAC:细胞水平的同位素标记技术

📌技术原理

SILAC(Stable Isotope Labeling by Amino acids in Cell culture)通过在细胞培养过程中引入含重氮或重碳的“轻/重”氨基酸,使蛋白在表达阶段即完成标签标记。标记后的样本可直接进行LC-MS/MS分析,对比不同处理条件下的表达差异。

 

📌优势

  • 标记效率高,避免样本间变异
  • 贴近生理条件,无需化学标记
  • 数据准确性好,适合动态研究

📌局限性

  • 仅适用于可培养细胞体系
  • 成本较高,对实验室条件要求高
  • 样本通量有限,最多三种标记(轻、中、重)

📌应用场景

适合研究细胞内信号通路、药物干预机制等机制研究型课题。

 

三、Label-Free:不依赖标签的简便策略

📌技术原理

Label-Free Quantification(LFQ)依赖于肽段的离子强度(peak intensity)或谱图数(spectral count),通过对样本中每个蛋白的信号进行相对定量,适用于无限量样本。

 

📌优势

  • 成本低、操作简便,无需额外标记试剂
  • 样本通量无限,适合探索性研究
  • 可适配多种质谱平台

📌局限性

  • 对质谱平台的稳定性要求高
  • 定量精度相对标签法略低
  • 数据分析复杂度高,需专业算法支持

📌应用场景

Label-Free特别适合早期探索性研究、样本量较大的临床样本筛选等。

 

四、AQUA:绝对定量的黄金标准

📌技术原理

AQUA(Absolute QUAntification)采用已知浓度的稳定同位素合成肽作为内标,加入待测样本中进行LC-MS/MS分析,通过标准曲线计算出目标蛋白的绝对含量。

 

📌优势

  • 可实现精确的绝对定量
  • 高特异性,适合验证阶段
  • 适用于低丰度蛋白或生物标志物的检测

📌局限性

  • 需定制同位素肽段,成本高
  • 目标蛋白数目受限
  • 不适合高通量筛选

📌应用场景

AQUA常用于生物标志物验证、临床检测方法开发。

 

五、技术对比总结

 

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百泰派克生物科技致力于提供高质量的定量蛋白组分析服务,依托先进的质谱平台与经验丰富的分析团队,我们可为客户量身定制最优实验流程,并提供高质量的数据挖掘与结果解读。

 

百泰派克生物科技特色项目

 

一、蛋白测序

百泰派克生物科技使用Thermo公司新推出的Obitrap Fusion Lumos质谱仪及岛津公司埃德曼降解测序系统对蛋白质序列进行分析,提供基于质谱的蛋白测序分析服务,包括对蛋白质的氨基酸组成分析,N端测序,C端测序和全序列分析,以及基于埃德曼降解的蛋白质N端序列分析服务。对于未知理论序列的蛋白质,提供基于从头测序法的蛋白质从头测序服务,对蛋白序列进行分析。

 

※服务优势:

1.采用目前世界上先进的质谱仪器 Obitrap Fusion Lumos;

2.可实现对所测定靶蛋白序列 100% 的覆盖;

3.可测定蛋白N端多达 70个氨基酸序列;

4.可测定多种形式的样品: 蛋白溶液、PVDF 蛋白条带;

5.样品用量低: 蛋白样品仅需 5-10ug,即可完成检测;

6.测序不受N端封闭,PEC和和糖基化等N端修饰的影响。

 

 

二、蛋白质组学

百泰派克生物科技采用Thermo Fisher的Orbitrap Fusion Lumos质谱平台结合Nano-LC,提供定量蛋白质组学、靶向蛋白质组学、多肽组学、翻译后修饰蛋白组学等多种蛋白质组学分析服务。此外,百泰派克生物科技新推出基于timsTOF Pro的4D蛋白质组学服务,助力微量样本蛋白组学、大样本群医学及高通量修饰组学等研究工作。

 

※服务优势:

1 .高通量定量蛋白分析:多对照组大规模实验分析,发现新的生物标记物;

2.体内体外多种蛋白质标记方法,适用于分析组织、细胞、血液等多种样品;

3.质谱分析灵敏度高,实验结果重复度高;

4.可检测较低丰度蛋白,线性范围广;

5.专业生物信息学分析,分析更系统准确。

 

 

三、单细胞质谱流式技术分析

百泰派克生物科技采用Fluidigm质谱流式系统进行单细胞质谱流式技术分析,采用金属元素标记物(通常是金属元素标记的特异抗体)标记细胞表面和内部的分子,然后用流式细胞原理分离单个细胞,再用电感耦合等离子体质谱(ICP-MS)分析单个细胞的原子质量谱,最后将原子质量谱数据转换为细胞表面和内部的信号分子表达量。

 

※服务优势:

1.技术先进,填补技术空白

采用金属标记抗体技术,避免了传统流式荧光通道少且易相互影响的问题。可在单细胞层面上对多种指标同时进行表征,百泰派克生物科技可做到同时检测51个目标蛋白。

2.分析数量大,成本较低

单细胞RNAseq受成本等因素限制,所有样本细胞汇总的分析数目一般在2x10^4个左右,而流式质谱技术一次(单样本)就可分析至少10^5的细胞,实现了数量级的提高,且成本不高于单细胞RNAseq。

3.应用前景大

①流式质谱结果可以给出细胞亚群的变化,在临床诊断、疾病机制研究等方面具有极大的研究前景;

②将金属标签技术与其他技术结合会有新应用方向。除常规蛋白外,质谱流式细胞技术还可用于蛋白翻译后修饰;

③可检测细胞存活率、细胞大小、mRNA转录子表达量、DNA合成速率以及蛋白酶活性等。

 

 

四、基于高精度质谱的免疫多肽组学分析及新抗原发现

百泰派克生物科技的基于高精度质谱的免疫多肽组学分析及新抗原发现一站式解决方案包括我们专有的、高度敏感的免疫肽富集和鉴定方案。我们能够帮助您实现10,000个以上I型多肽和10,000个以上II型多肽的鉴定和识别。通过我们优化的高通量免疫多肽组学分析平台进行免疫肽组学分析,可从最小的样品材料中进行可重复的识别和定量。该服务可以应用于大规模的研究,旨在助力科研工作者寻找癌症、免疫疾病及传染病的解决方案,深入挖掘未知的靶标。

 

 

五、生物药物表征

百泰派克基于高分辨率质谱技术,MALDI TOF,高效色谱分离技术,提供一系列完善的生物药物分析方案,从蛋白质、多肽、抗体、疫苗等生物制品的氨基酸组成和一级结构分析,到产品变异性和纯度分析。旨在提供优质生物药物分析服务,帮助生物医药生产商提高生物药物品质。

 

 

百泰派克生物科技七大检测平台

 

 

 

百泰派克生物科技-生物制品表征,生物质谱多组学优质服务商

北京百泰派克生物科技有限公司致力于为生物/制药和医疗器械行业提供质量控制检测和项目验证等专业服务。公司实验室遵循NMPA、ICH、FDA和EMA等的法规和指导原则,通过CNAS/ISO9001双重质量体系认证,建立了完备的质量体系,数据冷热/异地备份,设备定期计量/期间核查,软件审计追踪,为客户提供一体化解决方案和技术服务,支持新药研发、药物申报注册和生产放行。

1.公司采用ISO9001质量控制体系,专业提供以质谱为基础的CRO检测分析服务;

2.获国家CNAS实验室认可,为客户提供符合全球药政法规的药物质量研究服务;

3.业务范围覆盖蛋白质组学、多肽组学、代谢组学、生物药物表征、单细胞分析、单细胞质谱流式、生信云分析以及多组学生物质谱整合分析等;

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