在细胞内部，蛋白质是功能执行的核心角色。然而，单个蛋白质往往难以独立完成复杂任务，大多数生物功能的实现依赖于蛋白质之间的相互作用（Protein-Protein Interactions, PPIs）。这些互作不仅参与信号转导、代谢调控、免疫应答等生命过程，更在疾病发生发展中扮演关键角色。然而，全面解析所有可能的PPI组合是一项极其庞大而昂贵的工程。PPI预测应运而生，它是一种利用计算方法，基于已有的序列、结构、实验或网络数据，预测两个蛋白是否存在相互作用的策略。该方法不仅能补充实验数据的不足，还可用于指导后续实验设计，节省资源。

一、PPI预测的基本原理与分类

PPI预测的方法大体可以分为以下几类，每类都有其适用场景和技术优势：

1、基于序列的预测方法

这种方法依赖于蛋白质的一级结构信息，即氨基酸序列。主要策略包括：

（1）序列同源性推理：如果两个蛋白质与已知互作的蛋白具有高度同源性，则也可能存在互作关系；

（2）共进化分析（Co-evolution Analysis）：相互作用的蛋白在进化中往往协同变异，通过计算残基协同变化程度可预测潜在互作；

（3）基于特征提取的机器学习模型：提取蛋白质序列的生物物理属性（如氨基酸组成、疏水性、极性、保守性等），通过支持向量机、随机森林等算法构建预测模型。

2、基于三维结构的预测方法

借助AlphaFold等结构预测工具的突破，越来越多的研究聚焦于基于结构对接的PPI预测：

（1）分子对接（Molecular Docking）：模拟两个蛋白质在空间中可能的结合构象，评估其结合能和稳定性；

（2）界面特征识别：识别蛋白表面是否存在潜在结合位点（如疏水斑、带电残基集中区等）；

（3）结构信息不仅能提高预测精度，也可用于设计针对PPI界面的药物或突变。

3、网络推理与数据库驱动方法

借助已有的PPI数据库（如STRING、BioGRID、IntAct），可以构建大规模互作网络，并利用拓扑特征（如度、介数中心性）进行预测：

（1）邻接传播（Guilt by association）：若两个蛋白均与某一功能蛋白互作，可能存在间接或直接联系；

（2）网络嵌入+图神经网络（GNN）：将蛋白质及其互作关系嵌入向量空间，并训练模型预测新边的形成概率。

4、深度学习与蛋白语言模型的崛起

近年来，深度学习彻底重塑了PPI预测的技术生态：

（1）基于Transformer的蛋白语言模型（如ESM、ProtBERT）能够从原始氨基酸序列中学习上下文依赖特征；

（2）图神经网络（GNN）能够捕捉PPI网络的全局结构与局部交互模式；

（3）多模态融合模型整合序列、结构、功能注释、表达数据等，实现端到端的高精度预测。

这些模型正在逐步替代传统特征工程方法，显著提升了泛化能力和可解释性。

二、PPI预测的技术挑战与前沿趋势

1、技术挑战

尽管计算预测方法取得了长足进展，但仍面临诸多挑战：

（1）负样本构建困难：真正“不会互作”的蛋白对难以定义，影响模型训练；

（2）跨物种泛化能力有限：大多数模型基于人类或模式生物数据训练，迁移到其他物种效果下降；

（3）数据质量参差不齐：部分数据库信息来源不明或缺乏实验验证，易引入假阳性；

（4）缺乏功能层面的验证机制：目前预测多基于结构或序列层面，尚缺乏对互作功能是否成立的评估机制。

2、发展趋势

（1）多模态数据融合：结合蛋白质组、转录组、表观组数据，提高互作预测的生物学相关性；

（2）AlphaFold-Multimer等结构预测辅助建模：显著提升复杂复合体互作界面预测的可行性；

（3）个体化互作网络建模：在精准医学背景下，逐步向“个体特异性PPI预测”演进；

（4）可解释AI：开发更透明的模型架构，便于生物学研究人员理解预测结果背后的机制。

三、百泰派克生物科技在PPI研究中的实践与优势

在PPI研究领域，百泰派克生物科技已构建一套完善的实验与数据分析平台，特别适用于构建高可信度的人类或模型生物PPI图谱，可提供多种PPI实验方案：

• 免疫共沉淀结合质谱（Co-IP-MS）：识别特定蛋白的互作组
• 亲和纯化质谱（AP-MS）：适合构建相互作用网络
• 交联质谱（XL-MS）：直接捕捉空间接近的互作残基
• PRM/MRM靶向验证：对预测结果进行定量验证，增强可靠性

随着人工智能与结构生物学工具的迅猛发展，PPI预测正从可能性推测走向结构可视化、功能可验证的新阶段。它不仅是基础研究的关键工具，也是药物发现与靶点验证的重要手段。如果您正计划开展与蛋白互作相关的研究，或对已有互作网络进行深入挖掘，欢迎联系百泰派克生物科技。我们将以先进的质谱平台与AI辅助分析能力，为您的科研与转化应用提供坚实支撑。

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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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