ΩOmicSolution蛋白质组学技术平台

方法与 QC

路线选择

易算蛋白质组学方法与质控中心

本模块聚焦蛋白质组学方法选择、实验设计和质量控制，覆盖样本类型、研究目标、通量、深度、交付要求与对应软件路线。

DIA Masterclass 进入实验设计矩阵 图表资料库 联动软件操作
DIA / DDA / PRM 比较 实验设计矩阵 QC 检查清单 软件操作联动
6 DIA Masterclass 模块
4 核心路线比较
6 QC 阶段清单

样本与目标

路线选择的前置条件
  • 样本类型与基质复杂度
  • 通量、深度与交付边界
  • 对应的软件与报告结构

软件衔接

方法与软件的对应关系

方法页负责路线判断与结果框架，软件页负责界面、报表、读图和排错。

交付指标

结果进入方案前的关键指标

当你能看懂缺失值、CV、LLOQ、Panel、Cscore 和批次效应时，才真正具备产品方案沟通能力。

DIA 模块

DIA 深入解析

从采集逻辑、directDIA、缺失值、CV 到 AI-QC，建立 DIA 主线理解。

路线比较

路线比较

把 DIA、DDA、PRM 和特殊蛋白组放到同一张判断表里，而不是各说各话。

验证定量

SISCAPA 与免疫富集 PRM

PRM 的 targeted readout 可以直接进入复杂基质和超低丰度读数，抗体富集与绝对定量也在这里衔接起来。

多通道 DIA

plexDIA 与通道级 FDR

把 multiplex-DIA、channel sets、channel-specific FDR 与 turnover readout 组织成一条完整技术线。

上游分离

IonOpticks 色谱柱与温控

把 Aurora Series、NanoShield 与 HeatSync 放回 discovery、低输入、trap 和 capillary-flow 的方法链中。

仪器平台

Orbitrap 平台专题

把 Orbitrap 分析器、Q Exactive、Exploris、Tribrid 与 Astral 的平台演进放回蛋白质组学技术背景中。

质量控制

QC 与结果可信度

用阶段化清单把样本前分析、前处理、采集、搜库、生信解释和交付串起来。

问题一

先问样本是什么

组织、血浆、微量、单细胞、空间样本，对方法选择的影响往往大于软件差异。

问题二

再问研究目标是什么

全局 discovery、位点机制、绝对定量、周转动力学，对路线的要求完全不同。

问题三

结果交付边界

如果目标是临床转化或验证，方法学判断必须提前考虑 SOP、QC 和软件报表结构。

仪器平台

Orbitrap 平台差异与方法选择

方法判断不能只停留在 DIA、DDA、PRM 这些名词层面。Q Exactive 把高分辨率、高质量精度的 discovery 与 PRM 推向常规 bench-top 工作流；Exploris 继续强化大队列 discovery、routine 运行和长期 QC；Astral 则把高速高灵敏 MS/MS 带进低输入、单细胞、plexDIA 和超短梯度 discovery。平台差异会直接反映到梯度长度、上样量、窗口设计、低输入策略和后续软件/QC 结构上。

Q Exactive 平台结构图 Q Exactive对应常规 discovery、PRM 与 PTM，是 Spectronaut / SpectroDive 常见的高分辨率底座。 Orbitrap Exploris 平台结构图 Exploris更强调高通量队列、routine 运行和长期 QC，对应 Auto、IonOpticks 与 OmicsCloud 的整链配置。 Orbitrap Astral 平台结构图 Astral让高速高灵敏 MS/MS 成为常规可用能力，低输入、单细胞、plexDIA 与超短梯度 discovery 的边界因此扩大。
平台语境 方法层最常见的选择 最需要同步考虑的环节 对应内容
Q Exactive 常规 discovery DIA、PRM、PTM 与中等规模大队列 样本处理、谱库、report/QC 与 targeted verification 的衔接 Spectronaut / SpectroDive
Exploris 高通量 discovery、routine QC、短梯度和长期队列运行 Auto、IonOpticks Frontier / Ultimate、HeatSync、OmicsCloud IonOpticks / 产品方案
Astral 低输入 discovery、单细胞、plexDIA、turnover 与超短梯度 赛鹰、易肽极微量 / 单细胞、Aurora Rapid、channel-specific FDR 单细胞 / plexDIA
Orbitrap HRAM targeted PRM、SureQuant、复杂基质验证和绝对定量 SIS、SISCAPA、校准曲线、LLOQ/ULOQ 与 SpectroDive SISCAPA / SpectroDive

判断框架

方法判断框架

这里集中处理技术选择、结果可信度和后续软件衔接；如果问题已经偏向单细胞、空间或机制研究，可继续进入前沿专题页。

任务层 当前内容 对应模块
基础判断 分清 discovery、verification、mechanism 和 high-resolution mapping 这些问题类型。 课程体系
方法选择 根据样本类型、研究目标、通量和交付要求决定 DIA、DDA、PRM 或专题路线。 路线比较 / 实验设计矩阵
结果可信度 建立对 CV、缺失值、Q-value、LLOQ、批次效应和 QC 历史的敏感度。 QC 清单 / QC 详情页
软件迁移 把方法学判断翻译成具体 workflow、report schema 和 review 逻辑。 软件操作

技术配套

方法学与软件、标准品、质控、云平台的配套关系

Discovery、targeted、structural proteomics、QC 与云端统一管理并不是彼此独立的模块，而是项目实施时同时出现的配套层。

HRM / DIA

TrueDiscovery 对应 discovery 方法学

TrueDiscovery 对应 tissue / biofluid unbiased profiling，底层是 HRM 这一类 DIA-based quantification 路线，强调 complete proteome search、proteoforms、大规模 reproducibility 和临床可迁移性。

PRM / SureQuant

TrueSignature 对应 targeted panels 与绝对定量

官方把 TrueSignature 定位为 pharmacodynamic biomarkers 与 clinical biomarker panels，核心方法是 PRM 和 SureQuant。它强调 antibody-independent peptide-level quantification，以及从 single proteins 到 multiplex / hyperplex panels 的可定制性。

SISCAPA / Immunoaffinity-MS

低丰度体液与复杂基质的 targeted 定量

SISCAPA 把 targeted proteomics 的一部分特异性前移到样本处理阶段。SIS、酶解、抗肽抗体免疫富集与 LC-PRM 结合后，低丰度 biomarker、膜蛋白和 CSF / plasma 场景能更稳定进入 LLOQ 以上的可定量区间。

SISCAPA 技术专题

plexDIA / Multiplex-DIA

多时间点、低输入与 turnover 的 DIA 扩展

Biognosys 与 Yansheng Liu 的这条合作线把 multiplex-DIA 从 labeled workflow 推进到 channel-specific FDR、heavy / light transition selection 和 proteome-wide turnover rates。它的关键不是“一个 run 里塞更多样本”，而是把同一 run 内的 channel-level evidence 变成可交付结果。

plexDIA 技术专题

LiP-MS / HR-LiP

TrueTarget 对应结构蛋白组与 target deconvolution

LiP-MS 与 HR-LiP 被用来回答 drug target deconvolution、binding site prediction 和 structural changes 这些问题。这提醒我们：结构蛋白组并不是“更深一点的 discovery”，而是另一个问题维度。

QC / Cloud

iRT、QuiC 与 OmicsCloud

iRT Kit 对应 retention calibration 和 targeted throughput，QuiC 对应近实时 LC-MS 质量监控，OmicsCloud 对应统一管理、远程复核、共享查看和云端分析协作。

iRT 技术专题

Orbitrap 平台

Orbitrap 二十年平台演进

Orbitrap review 的核心不是型号罗列，而是图像电流检测、混合架构、高场 Orbitrap、Q Exactive 普及化、Exploris 演进和 Astral 高速 MS/MS 如何共同改变蛋白质组学的常规工作流。

Orbitrap 平台专题

NanoLC / Heating

Aurora Series、NanoShield 与 HeatSync

Aurora Series 对应 deep coverage、low-input 与 routine proteomics 的分离端选择；NanoShield 对应 trap-based proteomics 与复杂基质；HeatSync 对应 retention time 与峰形稳定性。它们共同决定 discovery、低输入和 capillary-flow 项目的上游分离质量。

IonOpticks 产品与技术页

方法层 真正关注的读数 最常见误区 进入哪一页继续学
Discovery DIA 覆盖、稳定性、缺失值、条件比较与候选输出。 只盯识别数，不看队列完整性和 QC。 DIA 详情页 / Spectronaut
Targeted verification panel 结构、schedule、线性范围、LLOQ / ULOQ 与复杂基质中的定量重复性。 把 PRM 当成 discovery 的“更精确版本”，或者忽略免疫富集在低丰度场景中的必要性。 SpectroDive / SISCAPA 技术专题
Multiplex-DIA / plexDIA channel sets、cross-channel completeness、channel-specific FDR、turnover 与低输入时间序列。 只看多通道覆盖度，而忽略通道级 q-value、transition overlap 和 heavy/light 特异干扰。 plexDIA 技术专题 / Spectronaut
Structural proteomics 结构改变、binding site、drug-target 关系。 按普通差异表达直接处理。 PTM / 药靶 / 前沿专题
QC / automation 长期稳定性、RT 漂移、设施级健康度和并行化能力。 把 QC 当成平台管理员才看的附录。 QC 详情页 / 产品与方案
NanoLC / heating 柱寿命、峰形、保留时间稳定性、trap 上样与低输入场景的前端分离能力。 只讨论采集和搜库，而忽略色谱柱、温控和 trap 对全流程稳定性的影响。 IonOpticks 产品与技术 / IonOpticks 资源中心
查看对应软件模块 把这些方法背景映射到产品与方案页 SISCAPA 技术专题 IonOpticks 产品与技术页

DIA Masterclass

DIA 深入模块

这部分集中展开 discovery 蛋白组最核心的方法主线，把原理、结果判断和软件实践连成一体。

DIA 详情页 QC 详情页

Method Comparison

DIA、DDA、PRM 和特殊蛋白组选择

这张比较表直接对应真实项目 kickoff、方案设计和答疑中的路线判断。

路线核心优势典型短板对应场景
DIA-LFQ低缺失、高重现性、面向大队列解析复杂、依赖 QC 体系临床队列、组织/体液发现
DDA-LFQ谱图更直观，某些开放修饰更灵活低丰度缺失明显探索性项目
PRM靶向清晰、验证友好非 discovery 路线验证与转化
SISCAPA-PRM复杂基质中更高灵敏度、更低背景和更强绝对定量能力需要抗肽抗体、SIS 与更完整的 assay 开发链低丰度 biomarker、CSF / plasma readout、药效验证
PTM / LiP-MS / TPP机制解释强实验门槛更高药靶和深机制
如果你最关心的是 优先路线 当前内容
大队列 discovery 与稳定差异分析 DIA-LFQ 更偏向控制缺失值、提高重现性，并与后续 verification 连通。
探索性 DDA 或开放搜索灵活性 DDA-LFQ 在某些建库、开放修饰或早期探索场景仍有价值，但队列一致性通常弱于 DIA。
验证、监测与绝对定量 PRM / MRM 目标清晰、读数收敛，对应 panel、LLOQ/ULOQ 和临床转化场景。
复杂基质中的超低丰度 readout SISCAPA-PRM 当 direct PRM 只能到 LOD，或者低浓度样本掉出稳定线性区间时，免疫富集比继续增加 transition 更关键。
药靶、机制与位点层故事 PTM / LiP-MS / TPP / PELSA 这些路线不是为了更广，而是为了回答不同维度的问题。
把 DIA 原理映射到 Spectronaut 把 PRM 原理映射到 SpectroDive 把免疫富集 PRM 映射到 SISCAPA 专题

实验设计

实验设计矩阵

输入样本类型、研究目标和优先级后，这里给出对应路线，把方法判断直接落到实验设计。

先判断样本约束

组织、血浆、FFPE、微量和单细胞的约束完全不同。方法设计第一步永远是问样本允许你做什么，而不是你最想做什么。

再判断输出目标

如果最终输出要进入 panel、验证或临床沟通，就必须提前把 SOP、QC、LLOQ/ULOQ 和报表结构考虑进去。

最后判断能否长期运行

真正的实验设计不只包含一次成功，还包括能否跨批次稳定运行、能否复核和能否扩展到更多样本。

QC Checklist

质量控制清单

QC 放在方法学页面中心位置，对应结果可信度、批次一致性与后续交付边界。

阶段 最应该盯什么 如果做不好会发生什么
样本前分析 随机化、批次平衡、采集前稳定性。 后续所有统计都可能掺入设计偏差。
前处理 回收率、低损耗、批间一致性。 低输入和临床样本会最先暴露波动。
采集 RT 稳定性、峰型、系统健康度。 识别下降、数据完整性变差、队列漂移。
搜库 / 分析 FDR、Q-value、conditions、library / panel 结构。 输出看似完整，但统计与解释已失真。
后分析 / 交付 报表结构、字段层级、异常值和解释边界。 结论无法复核，或难以迁移到验证与项目沟通。
查看完整 QC 指南