在蛋白質(zhì)組學(xué)研究領(lǐng)域,該系統(tǒng)的高分離效能能夠更好地處理酶解后的復(fù)雜肽段混合物,與質(zhì)譜聯(lián)用時顯著提升蛋白質(zhì)鑒定數(shù)量和覆蓋率。其優(yōu)異的重現(xiàn)性為差異蛋白質(zhì)組學(xué)研究提供了可靠數(shù)據(jù)基礎(chǔ),特別適用于臨床樣本中生物標(biāo)志物的篩選與驗證。
對于代謝組學(xué)分析,系統(tǒng)的高靈敏度能夠檢測到低豐度代謝物,寬動態(tài)范圍則可同時分析濃度差異顯著的代謝物。智能梯度優(yōu)化功能可根據(jù)代謝物的極性特征自動調(diào)整分離條件,顯著提升脂溶性代謝物與水溶性代謝物的整體分析效果。
系統(tǒng)模塊化設(shè)計支持與多種檢測器靈活聯(lián)用,包括高分辨質(zhì)譜、熒光檢測器等,為多組學(xué)整合研究提供了技術(shù)平臺。在藥物代謝、疾病機(jī)制研究等領(lǐng)域,該系統(tǒng)已展現(xiàn)出在復(fù)雜生物樣本分析中的獨(dú)特優(yōu)勢。
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