Cell：刘延盛/彭隽敏/Fornasiero等揭示小鼠多器官蛋白质组与磷酸化组周转规律
研究首次系统性地绘制了小鼠多个器官和不同脑区的蛋白质组及磷酸化蛋白质组周转图谱，为理解组织特异性蛋白质动态及稳态提供了重要资源。
2025-04-06
Nature：深度视觉蛋白质组学揭示肝脏疾病中的蛋白质毒性新机制
本文研究通过深度视觉蛋白质组学技术为AATD的病理机制提供了全新的视角，相关研究结果不仅揭示了蛋白质毒性的分子基础，还为未来开发新型治疗策略提供了潜在的靶点。
2025-04-20
Cell：人类蛋白质组学研究绘制了13个器官的衰老特征
在这项研究中，研究人员设计了多组织蛋白质组分析方案，绘制了跨越成年人五个十年生命周期的器官水平蛋白质动态变化与衰老相关生物标志物，构建了人类衰老的纵向蛋白质组图谱。
2025-09-02
腾讯发表最新Nature子刊论文：推出AI大模型，从单细胞转录组翻译单细胞蛋白质组
该研究开发了一种预训练大型生成模型——scTranslator（单细胞翻译器），能够基于单细胞转录组推断缺失的单细胞蛋白质组，从而生成多组学数据。
2025-11-08
nELISA如何以可扩展、低成本的方案开启精准蛋白质组学研究新纪元
nELISA的问世，不仅仅是又一项高性能分析工具的诞生。它通过一系列巧妙的设计，成功地在多重性、特异性、通量、灵敏度和成本效益这几个长期以来相互制约的维度之间，找到了一个前所未有的最佳平衡点。
2025-11-12
东南大学×南京大学合作Cell子刊：利用细胞外囊泡蛋白质组和脂质组，早期诊断帕金森病
这项研究结果表明，细胞外囊泡来源的分子，具有早期帕金森病检测的诊断潜力，并能提供具有治疗相关性的机制见解，为帕金森病的风险分层和疾病干预提供了一种临床适用的非侵入性策略。
2025-11-11
Cancer Cell：西湖大学郭天南团队等绘制泛癌种蛋白质组图谱，覆盖22种癌症类型
该研究利用数据非依赖性采集质谱（DIA-MS）构建了一个大规模泛癌种蛋白质组图谱，覆盖了 22 种癌症类型的 999 例原发肿瘤样本，定量了 9670 种蛋白质。
2025-06-02
Science：绘制首张核苷酸分辨率的蛋白质组图谱——解码潜伏在标准条件下的未来适应性
研究系统地展示了，通过绘制高分辨率的基因组-蛋白质组图谱，我们不仅能够识别出导致性状变异的因果基因，还能深入理解其背后的分子机制，甚至预测那些在特定条件下才会显现的“隐性”遗传效应。
2025-10-15
Cell：叶子璐等开发单细胞蛋白组学新技术，实现单细胞蛋白质周转的全局分析
该研究开发了一种单细胞蛋白质组学新技术——SC-pSILAC（单细胞脉冲稳定同位素标记），首次在单细胞水平实现了蛋白质丰度与蛋白质周转速率的同步精准测量，为细胞异质性的研究提供了全新的维度与视角。
2025-04-05