质谱有奖调研：小米吹风机、U 型枕、保温杯、京东卡等 350 份好礼免费送（含资料包）

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》，点击入口：https://dxy.me/NUJvv5，完成问卷即可领取全部资料。