质谱超全干货资料包！还送京东卡、小米吹风机等 350 份精美礼品
作为一名质谱人，经常遇到一个哭笑不得的问题：辛辛苦苦拿到海量质谱数据，发现仅有少量数据可以被正确注释，如何挖掘发现未知新分子？
质谱也有自己的「deepseek」！继今年 1 月，基于 AI 深度学习的搜索引擎 MEDUSA Search 发布，实现对 TB 级高分辨质谱数据库中离子同位素分布的高效检索[1]；高达 1.16 亿参数的 AI 模型 DreaMS 也于近期登上 Nature Biotechnology，通过整合 2.01 亿张质谱图，显著提升了对未知分子的发现能力[2]。随着科学技术的不断创新发展，科学研究也在不断深入开启新篇章，质谱应用也迈向新的高度，成为新的热点。
为了更好地帮助大家了解质谱新技术、新应用、新热点，我们精心总结《质谱超全干货资料包》。针对实验关键点和难点，包括样本前处理、复杂生物样品背景干扰、低丰度蛋白难检测、蛋白质组深度覆盖不足和标志物筛选假阳性高等，深入拆解 16 个干货技能。同时，我们精选 8 大研究方向，汇总 60+ 篇前沿文献，涵盖蛋白质组学、磷酸化修饰组学、脂质组、糖肽组、多组学联合代谢组、研究应用等，助你全面掌握最新实验设计、技术路线与研究思路。
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质谱技术已经渗透到生命科学领域的各个方面，成为研究的有力工具，如差异代谢物筛选、蛋白修饰（磷酸化、糖基化）鉴定、蛋白互作、生物标志物发现与验证等。但在实验过程中还会遇到其他问题，如低丰度蛋白不易检测、背景信号/噪音强、复杂样本定量难、出现假阳性等......各种出其不意的实验 bug，都会严重拖延课题进程。该如何解决？在不同的研究领域也有不同的侧重点，我们精心归纳总结，为大家整理专属《质谱超全干货资料包》，如下是部分内容精选，点击入口：https://dxy.me/NUJvv5，完成问卷即可领取全部资料。
干货视频解析
1、高质量样本，事半功倍：重点介绍蛋白质样品前处理流程，包括组织裂解、蛋白定量、酶解及脱盐纯化等关键步骤，系统总结注意事项，并结合不同样品类型提出优化方案，为后续高通量蛋白质组学分析提供样品保障。
2、高分辨率质谱，解锁高质量肽图：肽图分析是生物药表征和 QC 放行的必备工具，但传统酶解流程繁琐，结果不稳定。将讲解如何通过优化酶解方案与参数设置，简化流程，实现更高质量肽图和更可靠数据。
