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深度学习通过构建多层神经网络结构，具备从复杂数据中自动学习特征的能力，已广泛应用于图像识别、自然语言处理、生物信息等领域。近年来，越来越多研究将其引入肽段序列的分析，从从头测序（de novo sequencing）到功能预测（peptide function prediction），甚至抗原表位识
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蛋白质分子量测定广泛应用于蛋白质结构解析、功能研究、药物开发、疾病诊断等领域。准确的分子量测定不仅有助于理解蛋白质的结构和功能，还能用于鉴定蛋白质的修饰状态、聚集行为和复合物组成。目前，已开发出多种测定蛋白质分子量的方法，包括凝胶电泳、质谱分析、超速离心、凝胶过滤色谱、光散射技术和核磁共振等。不同方
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N端测序是蛋白质组学研究的技术之一，其中艾德曼降解法（Edman Degradation）长期以来被认为是测定蛋白或多肽N端序列的经典方法。该方法基于苯硫酰异氰酸酯（PITC）对N端氨基酸的选择性标记，并通过逐步降解实现氨基酸序列的解析。尽管近年来基于质谱的测序技术迅速发展，但艾德曼降解法仍在某些特
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