蛋白組學技術是以蛋白質組為研究對象，研究細胞、組織或生物體蛋白質組成及其變化規律的科學。DIA作為一種新的質譜數據采集方式穩定性高，覆蓋度廣的優點。DIA蛋白組學技術已經越來越多的疾病研究中發揮重大作用。本研究通過DIA蛋白組學技術分析了8個SAPHO病人和8個健康人的蛋白表達譜。蛋白表達的相關性圖顯示組內相關性良好，差異蛋白的PCA圖顯示兩組得到明顯的區分。蛋白質組學通過研究生物樣本中蛋白質組成和變化，從而推動疾病的病理機制研究，為臨床診斷和預后提供潛在生物標志物。歐易鹿明生物基于質譜技術,生物信息學方法,提供蛋白質組學。遼寧蛋白組學差異

作者通過iTRAQ蛋白質組學技術鑒定敲低NMT1后發生變化的蛋白質。結果鑒定到三種上調蛋白(LXN,RPL29andFAU)和六種下調蛋白（NMT1,MTPN,AHSG,ALB,GON7andTF）（圖2A）。作者將這些蛋白質分別命名為N-豆蔻?；抡{蛋白(NDP)和上調蛋白(NUP)。有趣的是，敲低NMT1會減少NDP和NUP的N-豆蔻酰化，而過表達NMT1會誘導NDP和NUP的N-豆蔻酰化（圖2B）。在小鼠模型中，敲除NMT1會導致NDP和NUP的去N-豆蔻?；?，這可以通過在肝臟中表達外源性NMT1來部分逆轉（圖2C）。這些發現表明，盡管NMT1對NDP和NUP的表達起著相反的作用，但NMT1同時刺激NDP和NUP的N-豆蔻酰化。安徽蛋白組學研究路線及研究技術蛋白質組與代謝組聯合分析。

4D蛋白質組學：2022年3月，牛津大學Julian C. Knight教授課題組在cell發表的題為“A blood atlas of COVID-19 defines hallmarks of disease severity and specificity”的研究成果，通過4D蛋白質組學、轉錄組技術、流式技術、單細胞測序技術等研究方法，為不同COVID-19嚴重程度的患者提供了一個綜合的多組圖譜，并將其與流感和敗血癥患者與健康志愿者進行了綜合比較，將支持未來的COVID-19藥物開發、臨床試驗設計和個性化藥物方法。中文標題：COVID-19的血液圖譜定義了疾病嚴重程度和特異性的特征研究對象：血液發表期刊：Cell影響因子：41.582發表時間：2022.3運用生物技術：4D蛋白組學技術

本研究通過生理和蛋白質組學分析在冬油菜中鑒定了大量的冷脅迫響應蛋白。探討了冬油菜耐凍性增強的機理和低溫脅迫對冬油菜形態和生理生化變化的影響。文章以耐凍型Longyou 7和冷敏感型Lenox為材料，通過iTRAQ標記蛋白組學和轉錄組學分析，揭示了谷胱甘肽轉移酶活性、碳水化合物結合和谷胱甘肽結合、代謝過程及IAA反應與冷應激反應密切相關，鑒定出了Longyou 7和Lenox之間的DAPs，這些DAPs參與氨基酸、碳水化合物、脂質和能量代謝，對提高冬油菜的耐凍性發揮了重要作用。定量蛋白質組學 蛋白質進行質譜檢測未知蛋白進行全檢測。

轉錄組學和蛋白質組學分析作者通過轉錄組學和蛋白質組學分析暴露于DON的C2C12細胞的差異基因（DEG）。轉錄組學鑒定了2387個DEG，其中72%被下調。蛋白質組學鑒定出402個DEG，其中74%被下調。GO和KEGG通路富集分析表明，轉錄組學DEGs參與了“男性主要性征的發育”、“骨骼肌肌球蛋白粗絲組裝”和“骨骼肌收縮的調節”等生物學過程。**富集的通路是“ECM-受體相互作用”、“人**瘤病毒***”和“蛋白質消化吸收”。蛋白質組學分析中，富集到了“肌肉收縮”、“中間絲解聚”和“脂質轉運”等生物學過程。細胞成分中富集到“細胞骨架”、“細胞外基質”和“整合素”。KEGG通路富集到“新霉素、卡那霉素和慶大霉素生物合成”、“系統性紅斑狼瘡”、“ECM-受體相互作用”和“蛋白質消化和吸收”。前兩條通路與上調的DEG相關，而后兩條通路與下調的DEG相關，這與轉錄組學結果一致。單細胞組學 單細胞蛋白組學 蛋白質組學 。廣東蛋白組學是二代測序

蛋白質組學基本策略 研究基礎 研究內容 研究意義背景。遼寧蛋白組學差異

隨著質譜技術的飛速發展，特別是離子淌度的引入，增加了一個新的分離維度，將蛋白質組研究推進到全新的“4D蛋白質組”層面，打破了基于質譜的蛋白質組學研究的瓶頸，大幅度的提高掃描速度和檢測靈敏度，帶來蛋白質組學在鑒定深度、檢測周期、定量準確性等性能的***提升，可以更好的解決大隊列、復雜體系以及微量樣本的檢測。相比于timsTOF Pro，timsTOF Pro 2 配備了***一代雙TIMS分析器，離子容量可提高三倍。經過簡化的離子透鏡比較大限度地提高了離子傳輸效率和靈敏度，為4D-多組學建立了新的標準。CCS 值的加入讓組學結果更精細，也使timsTOF Pro 2成為轉化組學應用不可或缺的工具。timsTOF Pro 2 能夠實現少量細胞群或生物穿刺樣本等低樣本量的蛋白組定量分析以及磷酸化蛋白質組學分析，在短梯度下實現蛋白深度覆蓋。遼寧蛋白組學差異

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