蛋白的一级结构（氨基酸线性顺序）决定其折叠方式和多数生物学功能。蛋白 De novo 测序，也称 蛋白从头测序，指在 串联质谱（MS/MS） 下对目标蛋白进行序列解析，不依赖已知的参考数据库条目，适合新蛋白、数据库匹配困难或需要独立验证序列的样品。百泰派克基于高分辨质谱平台与生物信息学流程，可在多重酶切、碎片解析与反向验证的基础上，为 单克隆抗体、重组蛋白与未知蛋白 提供序列分析服务。

关键要点

蛋白 De Novo 测序是什么？

蛋白质一级结构是氨基酸的排列顺序，是理解高级结构与功能机制的基础。若数据库中缺少对应条目、存在未知修饰或突变，仅依靠传统搜库可能无法得到可靠匹配。此时，De novo 从头测序通过 LC-MS/MS 获取高质量碎片谱，再结合算法识别 b 离子、y 离子系列与质量差，从而在无先验序列的前提下推断肽段顺序；多个重叠肽段经 拼接与反向验证后，可逐步逼近完整蛋白序列。

百泰派克采用高分辨质谱（如 Orbitrap Fusion Lumos 平台能力） 与成熟的数据处理经验，将多重酶切、碎片解析、无偏序列鉴定、软件反向验证与序列拼接组合为可交付的技术流程，面向需要 快速、准确一级结构信息的研发与质控需求。

图 1. 多重酶切产生互补肽段，经液相分离与串联质谱采集后进入序列解析。

蛋白从头测序的一般流程

1、样品与酶切设计

对目标蛋白进行多重酶切（如不同专一性的蛋白酶组合），以产生长度与位点互补的肽段，降低覆盖盲区。

2、质谱采集

酶切产物经 LC 分离 进入 MS/MS，获得母离子与碎片谱。

3、De novo 解析

从碎片离子的质量差推断氨基酸序列，过滤低置信度候选。

4、反向验证与拼接

利用软件与人工规则做反向验证，将可信肽段拼接为更长连续序列。

5、结果解释

结合实验目的输出候选序列、覆盖度与不确定性区域说明，必要时与完整分子量或相邻肽段证据交叉核对。

图 2. 碎片离子系列与质量差用于推断肽段序列，重叠区域用于拼接与验证。

主要收益或优势

1、不依赖完整数据库

当蛋白质来自数据库覆盖不足的物种、存在 插入缺失或点突变，或样品为化学合成/表达变体 时，De novo 可在实验数据层面给出独立序列证据，为后续功能研究或注册申报提供支持。

2、可与单克隆抗体与重组蛋白质控结合

抗体可变区、融合蛋白或表达产物的一级结构确认常需要与理论序列对照；在复杂情况下，从头测序与突变分析 组合能更清晰地定位差异位点。

3、与多种质谱策略互补

De novo 可与完整蛋白分子量测定、肽图分析、数据库检索等方法联合，用不同维度互相印证，降低单一方法的假阳性风险。

图 3. 新蛋白、数据库缺失与抗体/重组蛋白序列确认是常见应用方向。

主要局限

1、谱图质量与覆盖度

低丰度修饰、极端疏水区或酶切盲区都会增加拼接难度。

2、同分异构与修饰

质量接近的氨基酸或多种翻译后修饰可能产生多种合理解，需要额外实验或酶切策略消歧。

3、时间与成本

相较单一搜库鉴定，全流程 De novo 往往对样品纯度、酶切方案与数据采集要求更高。

4、解释边界

最终报告应明确高置信区段与需进一步验证的区域，避免过度解读。

De novo 与常规数据库检索如何选？

若已有高质量参考基因组/蛋白库且修饰简单，数据库检索通常更快。若出现无匹配、低得分匹配或疑似突变，应优先考虑 扩大酶切组合、提高 MS/MS 质量并引入 De novo 或杂交策略（De novo 候选再回库验证）。对治疗性蛋白与关键活性多肽，建议以 多重正交证据（分子量、肽图、从头序列）共同支撑结论。

图 4. 参考库质量与生物学问题决定是以搜库为主还是以从头测序为主。

FAQ

1、De novo 测序是否总能得到全长蛋白序列？

不一定。是否获得接近全长取决于酶切覆盖、谱图质量与样品复杂度。交付中通常会说明覆盖度与不确定区段。

2、多重酶切是否必需？

对大多数蛋白级从头项目，多重酶切是提升覆盖与拼接可靠性的常规手段；具体组合需按蛋白特性与实验目标设计。

3、与 Edman 降解或 Top-down 有何关系？

Edman 适合 N 端顺序测定但通量与长度受限；Top-down 可直接分析完整蛋白但仪器与样品要求不同。De novo 多基于 自下而上（bottom-up） 肽段数据，可与上述技术互补。

4、商业服务一般提供哪些交付？

通常包括实验方法说明、肽段/序列列表、覆盖度与置信度评估、关键图表等；具体以项目合同与 SOP 为准。

图 5. 从样品到质谱数据与信息学验证构成可交付的技术链条。

结论

蛋白 De novo（从头）测序利用串联质谱与多重酶切、碎片解析、反向验证与拼接，在 缺少可靠数据库参考时仍可获得一级结构层面的实验证据。结合高分辨质谱平台与规范的信息学流程，可在未知蛋白、抗体与重组蛋白等场景中支持研发与质控决策。若您需要针对具体样品评估酶切方案与预期覆盖度，可通过官网通道提交需求，由技术团队协助确认分析路径与交付范围。

百泰派克生物科技特色项目

一、蛋白测序

百泰派克生物科技使用Thermo公司新推出的Obitrap Fusion Lumos质谱仪及岛津公司埃德曼降解测序系统对蛋白质序列进行分析，提供基于质谱的蛋白测序分析服务，包括对蛋白质的氨基酸组成分析，N端测序，C端测序和全序列分析，以及基于埃德曼降解的蛋白质N端序列分析服务。对于未知理论序列的蛋白质，提供基于从头测序法的蛋白质从头测序服务，对蛋白序列进行分析。

※服务优势：

1.采用目前世界上先进的质谱仪器 Obitrap Fusion Lumos;

2.可实现对所测定靶蛋白序列 100% 的覆盖;

3.可测定蛋白N端多达 70个氨基酸序列;

4.可测定多种形式的样品: 蛋白溶液、PVDF 蛋白条带;

5.样品用量低: 蛋白样品仅需 5-10ug，即可完成检测;

6.测序不受N端封闭，PEC和和糖基化等N端修饰的影响。

二、蛋白质组学

百泰派克生物科技采用Thermo Fisher的Orbitrap Fusion Lumos质谱平台结合Nano-LC，提供定量蛋白质组学、靶向蛋白质组学、多肽组学、翻译后修饰蛋白组学等多种蛋白质组学分析服务。此外，百泰派克生物科技新推出基于timsTOF Pro的4D蛋白质组学服务，助力微量样本蛋白组学、大样本群医学及高通量修饰组学等研究工作。

※服务优势：

1 .高通量定量蛋白分析:多对照组大规模实验分析，发现新的生物标记物;

2.体内体外多种蛋白质标记方法，适用于分析组织、细胞、血液等多种样品;

3.质谱分析灵敏度高，实验结果重复度高;

4.可检测较低丰度蛋白，线性范围广;

5.专业生物信息学分析，分析更系统准确。

三、单细胞质谱流式技术分析

百泰派克生物科技采用Fluidigm质谱流式系统进行单细胞质谱流式技术分析，采用金属元素标记物（通常是金属元素标记的特异抗体）标记细胞表面和内部的分子，然后用流式细胞原理分离单个细胞，再用电感耦合等离子体质谱（ICP-MS）分析单个细胞的原子质量谱，最后将原子质量谱数据转换为细胞表面和内部的信号分子表达量。

※服务优势：

1.技术先进，填补技术空白

采用金属标记抗体技术，避免了传统流式荧光通道少且易相互影响的问题。可在单细胞层面上对多种指标同时进行表征，百泰派克生物科技可做到同时检测51个目标蛋白。

2.分析数量大，成本较低

单细胞RNAseq受成本等因素限制，所有样本细胞汇总的分析数目一般在2x10^4个左右，而流式质谱技术一次（单样本）就可分析至少10^5的细胞，实现了数量级的提高，且成本不高于单细胞RNAseq。

3.应用前景大

①流式质谱结果可以给出细胞亚群的变化，在临床诊断、疾病机制研究等方面具有极大的研究前景；

②将金属标签技术与其他技术结合会有新应用方向。除常规蛋白外，质谱流式细胞技术还可用于蛋白翻译后修饰；

③可检测细胞存活率、细胞大小、mRNA转录子表达量、DNA合成速率以及蛋白酶活性等。

四、基于高精度质谱的免疫多肽组学分析及新抗原发现

百泰派克生物科技的基于高精度质谱的免疫多肽组学分析及新抗原发现一站式解决方案包括我们专有的、高度敏感的免疫肽富集和鉴定方案。我们能够帮助您实现10,000个以上I型多肽和10,000个以上II型多肽的鉴定和识别。通过我们优化的高通量免疫多肽组学分析平台进行免疫肽组学分析，可从最小的样品材料中进行可重复的识别和定量。该服务可以应用于大规模的研究，旨在助力科研工作者寻找癌症、免疫疾病及传染病的解决方案，深入挖掘未知的靶标。

五、生物药物表征

百泰派克基于高分辨率质谱技术，MALDI TOF，高效色谱分离技术，提供一系列完善的生物药物分析方案，从蛋白质、多肽、抗体、疫苗等生物制品的氨基酸组成和一级结构分析，到产品变异性和纯度分析。旨在提供优质生物药物分析服务，帮助生物医药生产商提高生物药物品质。

百泰派克生物科技七大检测平台

百泰派克生物科技-生物制品表征，生物质谱多组学优质服务商

北京百泰派克生物科技有限公司致力于为生物/制药和医疗器械行业提供质量控制检测和项目验证等专业服务。公司实验室遵循NMPA、ICH、FDA和EMA等的法规和指导原则，通过CNAS/ISO9001双重质量体系认证，建立了完备的质量体系，数据冷热/异地备份，设备定期计量/期间核查，软件审计追踪，为客户提供一体化解决方案和技术服务，支持新药研发、药物申报注册和生产放行。

1.公司采用ISO9001质量控制体系，专业提供以质谱为基础的CRO检测分析服务；

2.获国家CNAS实验室认可，为客户提供符合全球药政法规的药物质量研究服务；

3.业务范围覆盖蛋白质组学、多肽组学、代谢组学、生物药物表征、单细胞分析、单细胞质谱流式、生信云分析以及多组学生物质谱整合分析等；

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