拟靶向质谱定量技术小分子含量检测

文章介绍了靶向蛋白组学的两种主要定量技术——MRM和PRM,这两种技术用于复杂样本中蛋白质的高灵敏度和高特异性定量。MRM基于三重四级杆质谱,而PRM结合了高选择性和高分辨率的优势。实验涉及细胞、组织和体液样本,检测过程需严格控制,特别是代谢检测的样品收集。客户需提供指标的CAS号以确保正确检测。

一、实验原理

靶向蛋白组学定量技术主要包括MRM(multiple reaction monitoring)和PRM(parallel reaction monitoring)。MRM也称为SRM(selected reaction monitoring),使用三重四级杆质谱(QQQ-MS)对符合目标离子规则的信号进行采集,从而实现目标蛋白质的相对或绝对定量。PRM衍生于MRM,结合了四级杆的高选择性以及Orbitrap的高分辨和高精度的特性,在对选定的母离子进行裂解后会测量所有的碎片离子,具有更好的检测灵敏度和抗干扰能力。

靶向方法包检测EIC图

二、实验介绍

一种高度灵敏的方法,能够以高定量准确度、精确度和特异性对复杂基质中的数百个蛋白质靶标进行定量。通过LC-ESI-QQQ仪器检测特定指标的绝对、相对含量。其相比于高分辨率质谱有更高的灵敏度及更好的重复性。

三、样品要求

常见样品包括细胞样品、组织样品和体液样品。细胞样品包括动物细胞、植物细胞和真菌、细菌等微生物细胞,组织样品包括动物组织和植物组织,体液样品包括血清、血浆和尿液等。此外,蛋白质组学研究的样品可以是来自蛋白质胶点、胶条、IP或Co-IP样品、石蜡包埋样品、外泌体、亚细胞等等。

四、检测项目

常见检测项目

五、注意事项

代谢检测样品收集过程非常关键,请按照公司样品收样建议收样。特殊样品及样品量不足情况请提前联系公司技术咨询。客户检测特定指标,需要提供指标的CAS号,以防止检测错误。

六、实验图示例

定量谱图

定量检测标曲

考虑可再生能源出力不确定性的商业园区用户需求响应策略(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“考虑可再生能源出力不确定性的商业园区用户需求响应策略”展开,结合Matlab代码实现,研究在可再生能源(如风电、光伏)出力具有不确定性的背景下,商业园区如何制定有效的需求响应策略以优化能源调度和提升系统经济性。文中可能涉及不确定性建模(如场景生成与缩减)、优化模型构建(如随机规划、鲁棒优化)以及需求响应机制设计(如价格型、激励型),并通过Matlab仿真验证所提策略的有效性。此外,文档还列举了大量相关的电力系统、综合能源系统优化调度案例与代码资源,涵盖微电网调度、储能配置、负荷预测等多个方向,形成一个完整的科研支持体系。; 适合人群:具备一定电力系统、优化理论和Matlab编程基础的研究生、科研人员及从事能源系统规划与运行的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习如何建模可再生能源的不确定性并应用于需求响应优化;②掌握使用Matlab进行商业园区能源系统仿真与优化调度的方法;③复现论文结果或开展相关课题研究,提升科研效率与创新能力。; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码实例,逐步理解模型构建与求解过程,重点关注不确定性处理方法与需求响应机制的设计逻辑,同时可参考文档中列出的其他资源进行扩展学习与交叉验证。
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