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在现代农业科学中，精准解析生物体内的分子机制已成为推动作物改良、病害防控和农业可持续发展的关键路径。其中，SWATH（Sequential Window Acquisition of All Theoretical Mass Spectra）蛋白组学作为基于数据独立采集（DIA）模式的质谱技术，正在
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生物标志物在疾病早期筛查、分型诊断、个体化治疗和疗效监测中发挥着核心作用。随着临床研究日趋精细化，标志物筛选面临的技术门槛不断提高，尤其是在低丰度蛋白的准确识别与跨批次数据一致性方面。质谱是蛋白质组研究的基础工具，其中DDA（Data-Dependent Acquisition）模式由于其随机采集机
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在蛋白质组学研究中，质谱技术是揭示细胞内蛋白质种类、丰度变化和翻译后修饰的核心工具。特别是基于液相色谱-串联质谱（LC-MS/MS）的分析方法，已广泛应用于基础研究、临床研究、生物标志物发现等多个领域。其中，DDA（Data-Dependent Acquisition，数据依赖采集）和DIA（Dat
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多组学整合分析（multi-omics）是当前系统生物学、精准医学和转化研究的核心趋势之一。它通过联通不同分子层级（如转录组、蛋白质组、代谢组、表观组等）数据，刻画生物体系从基因表达到表型形成的全景图谱。而在众多组学中，蛋白质组学是功能执行的核心层，具有不可替代的生物学价值。 近年来，随着DIA-
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癌症是一种高度异质性的疾病，其发生发展涉及基因组、转录组和蛋白质组多层级的调控变化。近年来，翻译后修饰（Post-Translational Modifications, PTMs）作为调控蛋白质功能、稳定性、定位及相互作用的关键机制，逐渐成为肿瘤研究的焦点。传统蛋白质组学虽已揭示了众多差异表达蛋白
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无标记定量蛋白质组学（Label-Free Quantitative Proteomics, LFQ）作为现代生物医学研究的重要工具，因其无需额外标记、样本处理简便、数据量丰富而广泛应用于疾病机制探索、药物靶点筛选及生物标志物发现等领域。通过高分辨质谱结合精确的数据分析，LFQ能够实现对不同生物样本
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