蛋白-磷酸化联合分析服务方案
整合前沿质谱技术与深度学习算法，解析细胞信号网络与疾病机制
蛋白磷酸化通过在丝氨酸（Ser）、苏氨酸（Thr）或酪氨酸（Tyr）残基上添加磷酸基团，精密调控细胞内的信号转导、基因表达和代谢过程。易算生物依托先进质谱平台和自动化处理技术，提供专业磷酸化蛋白组分析服务。
易算服务的核心优势
自动化样本处理技术
自主研发的高通量自动化样品前处理平台
显著提高磷酸化肽段富集效率，降低人为误差
支持微量样本和单细胞样本的稳定处理
前沿质谱分析平台
采用Bruker timsTOF HT和Thermo Orbitrap Astral高灵敏度质谱仪
使用数据非依赖采集（DIA）技术，提高鉴定深度与准确性
实现蛋白与磷酸化组的高覆盖度与精准鉴定
深度学习与专业数据分析
整合深度学习算法，控制磷酸化位点定位误差
提供差异表达分析、动态聚类、信号通路功能富集及网络构建
专业数据分析报告与高质量可视化展示
实验流程
样本制备
样本收集与质量控制
蛋白提取与定量
磷酸化肽富集
自动化蛋白酶解
磷酸化肽段富集
质谱分析
高分辨率质谱检测
DIA数据采集策略
数据分析
磷酸化位点鉴定与定量
生物信息学深度分析
适用样本类型与应用场景
样本类型
组织样本：解析疾病组织特异性磷酸化修饰特征
细胞系与原代细胞：高效分析细胞信号通路和激酶活性
微量与空间样本：揭示磷酸化空间分布异质性
应用场景
肿瘤信号通路解析：鉴定肿瘤特异性磷酸化通路和关键位点
细胞信号动态分析：追踪信号强度对磷酸化网络的调控
药物作用机制研究：揭示药物诱导的磷酸化通路变化
空间磷酸化异质性：高精度鉴定组织空间差异
成功案例
脑肿瘤多维磷酸化信号研究
精准鉴定脑转移瘤与胶质瘤在信号通路上的显著差异，发现包括NSUN2、TM9SF3及PRKCG S330在内的潜在标志物，并建立血浆标志物用于临床区分。
Adv Sci (Weinh). 2025 Feb;12(7):e2410142. doi: 10.1002/advs.202410142
DeepFLR深度学习算法
显著降低磷酸化位点定位错误率（FLR），大幅提高磷酸化位点鉴定数量与准确性，适用于不同质谱平台和采集模式。
Nat Commun 14, 2269 (2023). https://doi.org/10.1038/s41467-023-38035-1
小鼠大脑空间磷酸化分析
利用微量空间样本的高灵敏度技术，揭示小鼠大脑不同区域显著的磷酸化异质性，成功定位与脑功能相关的磷酸化位点。
Anal Chem. 2023 Jul 18;95(28):10703-10712. doi: 10.1021/acs.analchem.3c01486
