基于深度學習的肽序列分析檢測技術服務詳情介紹

深度學習通過構建多層神經網絡結構，具備從復雜數據中自動學習特征的能力，已廣泛應用于圖像識別、自然語言處理、生物信息等領域。近年來，越來越多研究將其引入肽段序列的分析，從從頭測序（de novo sequencing）到功能預測（peptide function prediction），甚至抗原表位識別、MHC結合親和力預測，均展現出優于傳統算法的性能。本文將全面介紹深度學習在肽序列分析中的核心技術路線、關鍵模型及代表應用。

一、為什么選擇深度學習處理肽段序列？

傳統的肽段識別和功能預測主要依賴規則式算法或手工特征提取方法，如SVM、HMM、打分矩陣等。這些方法雖已成熟，但在處理海量、高維、嘈雜的質譜數據時存在局限：

• 特征設計依賴先驗知識；

• 難以捕捉上下文依賴與長距離序列信息；

• 對非標準修飾或新型序列缺乏泛化能力。

相比之下，深度學習模型可通過端到端訓練，自動從原始數據中學習模式，更適用于肽段多樣性高、數據分布復雜的分析任務。

二、主要模型架構與應用任務

1、CNN：卷積神經網絡

用于從肽序列中學習局部模式，常用于MHC結合預測、抗菌肽識別等任務。優勢：訓練快、適合小窗口結構特征提取。

2、RNN/LSTM：遞歸神經網絡與長短時記憶網絡

擅長捕捉序列中的上下文依賴關系，廣泛用于從頭測序與序列生成。典型模型：DeepNovo，通過LSTM架構結合譜圖與序列信息，實現肽段級別從頭測序。

3、Transformer：基于注意力機制的模型

近年來zuì具變革性的結構，具備并行計算能力與長程依賴捕捉能力，成為dànbáizhì序列建模新主流。 應用模型：AlphaPeptDeep：整合Transformer架構對MS/MS譜圖進行解讀，顯著提高預測準確率；ProGen2：用于生成類天然肽段序列，推動設計型蛋白開發。

4、多模態模型

結合質譜數據（圖像/譜圖）與序列數據（文本）進行聯合學習，實現肽段識別、結構預測、功能注釋一體化。

三、深度學習驅動下的核心應用方向

1、從頭肽段測序（De novo sequencing）

傳統算法受限于碎片圖復雜性與打分策略，往往無法準確識別中長肽段或修飾位點。深度學習模型（如DeepNovo、pDeep）通過端到端訓練，在準確率、召回率、處理速度方面全面超越傳統方法。在百泰派克生物科技，我們已將DeepNovo2與自研輕量級Transformer模型集成至從頭測序流程中，提升肽段預測準確性10%以上，廣泛用于抗體測序與未知蛋白解析項目。

2、抗菌肽與功能肽篩選

基于深度學習的預測工具如AMPScanner、AI4AMP等可快速識別潛在的抗菌肽、抗病毒肽、免疫調節肽等生物活性肽，極大縮短實驗篩選周期，推動新型肽藥物開發。

3、MHC-I/II結合預測與T細胞表位預測

深度學習模型（如NetMHCpan、MHCflurry 2.0、TransPHLA）在預測肽段與MHC分子結合親和力方面已達準實驗精度，正逐步應用于個體化癌癥疫苗與腫瘤新抗原篩選。

百泰派克生物科技“AI賦能dànbáizhì組"戰略

• 集成深度學習模型于從頭測序、抗體序列重建、修飾肽預測等業務流程；

• 建立基于Transformer的肽段多任務學習平臺，支持多功能預測與候選篩選；

• 聯合客戶共建“數據—模型—驗證"閉環，提高預測結果的實驗可驗證性。

從序列識別到功能預測，從結構建模到藥物篩選，深度學習正以qiánsuǒwèiyǒu的速度重塑dànbáizhì組學的研究與應用格局。對于科研人員而言，掌握AI工具，將成為下一階段生物信息研究的“必修課"。

百泰派克生物科技特色項目

一、蛋白測序

百泰派克生物科技使用Thermo公司新推出的Obitrap Fusion Lumos質譜儀及島津公司埃德曼降解測序系統對dànbáizhì序列進行分析，提供基于質譜的蛋白測序分析服務，包括對dànbáizhì的氨基酸組成分析，Nduāncèxù，Cduāncèxù和全序列分析，以及基于埃德曼降解的dànbáizhìN端序列分析服務。對于未知理論序列的dànbáizhì，提供基于從頭測序法的dànbáizhì從頭測序服務，對蛋白序列進行分析。

※服務優勢：

1.采用目前世界上優良的質譜儀器 Obitrap Fusion Lumos;

2.可實現對所測定靶蛋白序列 100% 的覆蓋;

3.可測定蛋白N端多達 70個氨基酸序列;

4.可測定多種形式的樣品: 蛋白溶液、PVDF 蛋白條帶;

5.樣品用量低: 蛋白樣品僅需 5-10ug，即可完成檢測;

6.測序不受N端封閉，PEC和和糖基化等N端修飾的影響。

二、dànbáizhì組學

百泰派克生物科技采用Thermo Fisher的Orbitrap Fusion Lumos質譜平臺結合Nano-LC，提供定量dànbáizhì組學、靶向dànbáizhì組學、多肽組學、翻譯后修飾蛋白組學等多種dànbáizhì組學分析服務。此外，百泰派克生物科技新推出基于timsTOF Pro的4Ddànbáizhì組學服務，助力微量樣本蛋白組學、大樣本群醫學及高通量修飾組學等研究工作。

※服務優勢：

1 .高通量定量蛋白分析:多對照組大規模實驗分析，發現新的生物標記物;

2.體內體外多種dànbáizhì標記方法，適用于分析組織、細胞、血液等多種樣品;

3.質譜分析靈敏度高，實驗結果重復度高;

4.可檢測較低豐度蛋白，線性范圍廣;

5.zhuānyè生物信息學分析，分析更系統準確。

三、單細胞質譜流式技術分析

百泰派克生物科技采用Fluidigm質譜流式系統進行單細胞質譜流式技術分析，采用金屬元素標記物（通常是金屬元素標記的特異抗體）標記細胞表面和內部的分子，然后用流式細胞原理分離單個細胞，再用電感耦合等離子體質譜（ICP-MS）分析單個細胞的原子質量譜，zuì后將原子質量譜數據轉換為細胞表面和內部的信號分子表達量。

※服務優勢：

1.技術優良，*技術空白

采用金屬標記抗體技術，避免了傳統流式熒光通道少且易相互影響的問題。可在單細胞層面上對多種指標同時進行表征，百泰派克生物科技可做到同時檢測51個目標蛋白。

2.分析數量大，成本較低

單細胞RNAseq受成本等因素限制，所有樣本細胞匯總的分析數目一般在2x10^4個左右，而流式質譜技術一次（單樣本）就可分析至少10^5的細胞，實現了數量級的提高，且成本不高于單細胞RNAseq。

3.應用前景大

①流式質譜結果可以給出細胞亞群的變化，在臨床診斷、疾病機制研究等方面具有極大的研究前景；

②將金屬標簽技術與其他技術結合會有新應用方向。除常規蛋白外，質譜流式細胞技術還可用于蛋白翻譯后修飾；

③可檢測細胞存活率、細胞大小、mRNA轉錄子表達量、DNA合成速率以及蛋白酶活性等。

四、基于高精度質譜的免疫多肽組學分析及新抗原發現

百泰派克生物科技的基于高精度質譜的免疫多肽組學分析及新抗原發現一站式解決方案包括我們專有的、高度敏感的免疫肽富集和鑒定方案。我們能夠幫助您實現10,000個以上I型多肽和10,000個以上II型多肽的鑒定和識別。通過我們優化的高通量免疫多肽組學分析平臺進行免疫肽組學分析，可從zuì小的樣品材料中進行可重復的識別和定量。該服務可以應用于大規模的研究，旨在助力科研工作者尋找癌癥、免疫疾病及傳染病的解決方案，深入挖掘未知的靶標。

五、生物藥物表征

百泰派克基于高分辨率質譜技術，MALDI TOF，高效色譜分離技術，提供一系列完善的生物藥物分析方案，從dànbáizhì、多肽、抗體、疫苗等生物制品的氨基酸組成和一級結構分析，到產品變異性和純度分析。旨在提供優質生物藥物分析服務，幫助生物醫藥生產商提高生物藥物品質。

百泰派克生物科技七大檢測平臺

百泰派克生物科技-生物制品表征，生物質譜多組學優質服務商

北京百泰派克生物科技有限公司致力于為生物/制藥和醫療器械行業提供質量控制檢測和項目驗證等zhuānyè服務。公司實驗室遵循NMPA、ICH、FDA和EMA等的法規和指導原則，通過CNAS/ISO9001雙重質量體系認證，建立了完備的質量體系，數據冷熱/異地備份，設備定期計量/期間核查，軟件審計追蹤，為客戶提供一體化解決方案和技術服務，支持新藥研發、藥物申報注冊和生產放行。

1.公司采用ISO9001質量控制體系，zhuānyè提供以質譜為基礎的CRO檢測分析服務；

2.獲國家CNAS實驗室認可，為客戶提供符合全球藥政法規的藥物質量研究服務；

3.業務范圍覆蓋dànbáizhì組學、多肽組學、代謝組學、生物藥物表征、單細胞分析、單細胞質譜流式、生信云分析以及多組學生物質譜整合分析等；

4.七大質量控制檢測平臺，滿足您一站式服務需求；

5.服務3000+企業，10000+客戶的選擇；

6.致力于為您提供優質的生物質譜分析服務!

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