如何利用AI与机器学习提升无标记蛋白质组学数据分析效率？

近年来，蛋白质组学已成为理解生命过程与疾病机制的重要技术手段。其中，无标记定量蛋白质组学（Label-Free Quantitative Proteomics, LFQ）以其实验设计灵活、样本需求量低等优势，在基础研究与临床应用中被广泛采用。然而，LFQ的一个突出问题是数据分析流程复杂、计算量庞大、结果易受多因素干扰。随着人工智能（AI）和机器学习技术的迅猛发展，这一问题正在迎来新的解决思路。AI不仅在图像识别、自然语言处理等领域表现出强大的能力，在组学大数据处理、信号模式识别、异常检测等方向也展现出广阔的应用前景。

 

一、无标记蛋白质组学工作流程

无标记定量蛋白质组学通常包括以下四个主要步骤：

 

• 特征检测与峰提取：提取每个肽段的离子峰信息，作为定量基础；
• 保留时间对齐与肽段配对：校正批次间的色谱漂移，实现不同样本间肽段的准确匹配；
• 缺失值处理与归一化：补全检测不到的数据点，并校正样本间系统误差；
• 定量统计与差异分析：评估蛋白表达变化，识别关键生物标志物。

 

二、AI与机器学习介入的关键环节

1、特征提取

质谱信号的特征提取是数据分析的起点。AI模型，尤其是卷积神经网络（CNN）等深度学习架构，可自动学习质谱图谱中的模式，实现对峰形的精准识别和噪声过滤。这不仅提升了峰识别的灵敏度，也减少了人工干预，提高处理效率。

 

2、保留时间对齐

不同批次、不同平台的样本在液相色谱保留时间（RT）上常存在系统性偏移。AI模型通过学习大量历史RT数据，可进行非线性预测与校正，显著提升多批次样本的一致性，为后续定量分析打下坚实基础。

 

3、缺失值填补

LFQ数据中不可避免地存在大量缺失值，可能由信号强度低、样本间变化大或技术噪声造成。简单的插值方法如K最近邻（KNN）或均值填补存在失真风险。机器学习模型如随机森林、极端梯度提升（XGBoost）或自编码器等能通过多特征信息建模，对缺失值进行更为合理的估计，从而降低偏差、提高统计功效。

 

4、差异蛋白筛选与特征识别

差异表达分析通常采用t检验、ANOVA等统计方法，适用于满足正态分布假设的小样本分析。在实际研究中，数据常不符合这些前提。AI方法能够引入多维度变量信息，通过分类器（如支持向量机、逻辑回归、集成学习等）提高差异蛋白识别的准确性，同时挖掘潜在的生物标志物组合，有助于构建更具预测力的模型。

 

三、AI提升LFQ分析效率的优势

AI与机器学习技术可在无标记蛋白质组学中带来以下几方面的显著优势：

 

• 计算效率大幅提升：自动化的数据处理流程显著减少人工操作时间，适合大规模样本处理；
• 分析结果更稳定：AI模型对多源噪声的适应性强，分析重复性更高；
• 数据挖掘深度加深：非线性模型可识别复杂变量间关系，揭示难以捕捉的生物学规律；
• 个性化分析策略实现：根据不同实验设计与样本类型灵活调整模型，提高方案定制化能力。

 

无标记蛋白质组学正在逐步走出数据处理瓶颈，而AI与机器学习正是推动这一转变的关键技术力量。科学家正借助这些工具，以更高的效率、更低的误差率、更丰富的生物信息，解码复杂生命体系中的蛋白质表达图谱。百泰派克生物科技将持续关注AI与组学的交叉前沿，致力于为科研人员提供先进、专业的基于Label Free的定量蛋白组分析服务。

 

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；

4.七大质量控制检测平台，满足您一站式服务需求；

5.服务3000+企业，10000+客户的选择；

6.致力于为您提供优质的生物质谱分析服务!