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- 蛋白质组及生物信息技术服务--iTRAQ、DIA、4D蛋白组、蛋白鉴定、修饰蛋白组、蛋白纯化，蛋白测序，蛋白denovo测序（测全长），靶向非靶向代谢组等
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- 2025年12月10日
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蛋白质组及生物信息技术服务--iTRAQ、DIA、4D蛋白组、蛋白鉴定、修饰蛋白组、蛋白纯化，蛋白测序，蛋白denovo测序（测全长），靶向非靶向代谢组等
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西农生(北京)生物技术有限公司
蛋白质组及生物信息技术服务--iTRAQ、DIA、4D蛋白组、蛋白鉴定、修饰蛋白组、蛋白纯化，蛋白测序，蛋白denovo测序（测全长），靶向非靶向代谢组等
公司搭建了质谱系统为基础的，配以样品制备，质谱前处理等设备及蛋白质数据分析为辅的蛋白质技术平台，提供蛋白定量、SDS-PAGE、蛋白分子量测定，双向电泳的蛋白组信息呈现，蛋白质的质谱鉴定，蛋白质生物信息处理等多种技术服务。
公司拥有样品前处理实验室，质谱实验室等,工作由具有蛋白组技术经验的技术人员完成，主要员工均具有硕士及硕士以上学历，多年从事蛋白技术实践经验.公司已国内多家医院，大学及科研院所开展蛋白质组课题的合作．
客户名单如下：
医院：北医三院，解放军309医院，北京朝阳医院，四川大学华西医院，昆明延安医院等。
高校：中国农业大学，北京农学院，北京林业大学，河南农业大学，内蒙古农业大学，青海大学，重庆医科大学，新疆医科大学等。
科研院所：中科院遗传与发育所，中科院海洋所，中科院农业资源中心，中国林业科学研究院，医科院药植所，医科院病原所，中国CDC营养所，山东省农科院等。
DIA(SWATH)
*注：SWATH技术与DIA技术原理相同，同为二级谱采集荷质比范围内全部母离子的碎片离子信息，但不同仪器公司开发此技术时使用的名称有别，故可以理解为同一种技术。
蛋白定量DIA产品，主要采用数据非依赖性采集模式（data independent acquisition，DIA），通过液质联用技术（LC-MS/MS）对蛋白质酶解肽段进行质谱分析，结合传统的数据依赖性采集模式（data dependent acquisition，DDA）构建的谱图库，利用业内商业化DIA分析软件Spectronaut，可对蛋白质组进行鉴定、定量，获得肽段、蛋白及所属物种来源、蛋白表达量变化等信息。
产品优势
蛋白定量DIA技术，采用全景式数据采集模式，效果对比下：
- 鉴定数高：鉴定数提高30%；一针组织样本鉴定数可达7000+
- 重复性好：技术重复性提高30%，可达90%
- 定量准确性好：通过二级谱峰面积定量，大项目质控CV低至25%
- 质控完善：加入iRT校正；QC样本重复性CV<30%的比例大于67％
- 周期短：实际样本上机不分组，提高结果重复性的同时，压缩周期3倍以上
- 费用低：降低费用3倍以上
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西农生(北京)生物技术有限公司
邮编：100193 电话：13811538432；010-62818178
传真：010-62818178
联系人：周先生
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文献和实验，而已发表的文献中这两类样本都有使用。具体选什么，可以根据客户实际情况，或者参考这个疾病研究领域更多人选择哪个类型的样本进行选择。需要提醒的是，客户的一个研究，从蛋白组学检测到验证，尽量保持样本类型的一致性。 6、外泌体可以做蛋白质组学的哪些项目？ 外泌体样本可以做 4D label free、DIA（DIA 2.0 和大样本 4D-DIA）和 4D 磷酸化蛋白质组学。由于外泌体抽提得到的蛋白量相对较少，除非客户特别要求且蛋白量充足，否则小样本量的时候，都建议优先推荐 4D label free
恩泽康泰进军家畜外泌体研究领域——全面解锁猪/牛/羊/鸡外泌体研究
/靶向肽修饰/细胞上清浓缩等工程化改造试剂盒，从最初的血浆等体液外泌体研究到时下最新的组织外泌体研究，从最初的外泌体电镜/粒径/WB三项基本表征到十余项外泌体质量检测体系，从最初的外泌体RNA组学/全转录组学到如今的集外泌体RNA全转录组/外泌体蛋白质组/外泌体代谢组学的Exoomics®外泌体多组学服务平台，从最初的thermo Q-E HFX平台普通外泌体lable-free蛋白质组学到集普通外泌体lable-free蛋白质组/4D lable-free蛋白质组/普通direct-DIA蛋白质组
简单，只需要多肽母离子m/z，主要碎片的m/z和相对丰度，以及保留时间。目前建立离子数据库主要使用两种策略：IDA采集数据蛋白鉴定或来源于外部数据库。在第一种方法中，通过信息依赖采集方法(IDA)对样品进行数据采集，蛋白通过ProteinPilotTM软件或其它的搜素引擎进行鉴定，鉴定到的多肽即为用于SWATH数据处理的离子数据库。选择1D LCMS 或者2D LCMS技术路线取决于我们研究对象数据库的复杂度。借助生物信息学方法，还可以对来自于外部数据库的MSMS数据进行靶向蛋白分析，同时创建离子数据
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