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核心摘要：谱度众合邻近生物素标记(TurboID)产品广泛应用于蛋白互作筛选、药物靶点研究、疾病分子机制解析与生物标志物发现等场景。典型案例已助力华中科技大学同济医院团队在Int J Biol Sci（IF=10）发表成果，成功捕获HMGB1/2与SLIT2的瞬时互作网络。 1 应用场景一：互作蛋白筛选与分子机制解析 互作蛋白筛选是邻近生物素标记(TurboID)产品最核心的应用方向。传统IP-MS难以捕获瞬时、微弱的相互作用，而PL-MS可在活细胞原位标记并高通量鉴定邻近蛋白，二者形成互补。 具体可支撑的科研问题包括：目标蛋白互作网络的构建与关键节点识别；信号通路中表型相关功能蛋白与通路筛选；病毒-宿主相互作用机制研究；目标基因功能研究；以及亚细胞结构层面的蛋白定位与细胞器蛋白组分析。通过GO/KEGG富集分析（图8），可将筛选出的互作蛋白定位到特定生物学通路，锁定下一步验证方向。 图8 互作蛋白GO/KEGG功能富集分析气泡图示例 结合谱度众合的产品体系，该场景还可与IP-MS互作蛋白筛选、Pulldown-MS互作蛋白筛选、XL-MS交联质谱、相分离等方案搭配使用，从不同维度交叉验证互作关系（数据来源：公司介绍资料）。 2 应用场景二：药物靶点研究与药物机制解析 在药物研发链条中，邻近生物素标记(TurboID)产品可用于靶点发现、靶点验证与作用机制解析。谱度众合可将PL-MS与LiP-MS药物靶点筛选、TPP药物靶点筛选、ABPP探针筛选、DARTS药物靶点筛选、小分子Pulldown、TPD靶向蛋白降解验证、药物共价结合位点鉴定、蛋白活性半胱氨酸分析等方案组合，形成从“靶点发现”到“机制验证”的完整链路（数据来源：公司介绍资料）。 从研究规模看，人类物理互作组预估包含13万至60万条相互作用，而目前已知的仅占一小部分（数据来源：PMC综述）；人类参考互作组HuRI目前收录9094个蛋白质、64006条高置信互作（数据来源：HuRI官网）。这意味着大量药物相关互作仍待发现，邻近标记技术正成为填补这一空白的高通量工具。 3 应用场景三：疾病分子机制与生物标志物研究 邻近生物素标记技术正从基础研究工具向临床研究与药物研发手段转变（数据来源：《生物化学与生物物理进展》综述，2025年）。目前已形成明确应用的疾病方向包括： 一是肿瘤研究。解析原癌基因和抑癌基因的转录调控与染色体结构改变；TurboID已被用于绘制口腔癌预后相关蛋白NDRG1与PGK1的互作组，识别出28个与口腔癌不良预后通路相关的潜在蛋白（数据来源：Journal of Proteome Research，2025年）。 二是神经系统疾病。在活体中构建PPIs网络，研究神经退行性疾病的病理机制与靶点。 三是感染性疾病。解析病毒-宿主相互作用网络；TurboID介导的邻近标记已被用于识别病毒受体或共受体（数据来源：PMC综述，2024年）。例如AXL受体酪氨酸激酶作为SARS-CoV-2潜在共受体靶点，为疫苗与抗病毒药物开发提供线索。 四是免疫调控与自身免疫病。研究免疫信号转导，筛选调控T细胞活性的新靶点。 五是干细胞与再生医学。动态追踪干细胞分化过程中的PPIs变化，揭示细胞分化分子机制。 六是衰老研究。结合修饰组学解析衰老相关分泌表型的上游调控网络。此外，癌症细胞表面受体邻近标记研究显示，邻近标记技术可精准绘制受体蛋白在癌细胞表面的“分子邻里”（数据来源：PMC综述，2026年）。 4 应用场景四：典型案例——HMGB1/2-TurboID解码衰老相关ED机制 谱度众合邻近生物素标记(TurboID)产品的应用价值，已在高水平论文中得到验证。2025年10月，华中科技大学同济医学院附属同济医院崔凯团队在Int J Biol Sci（影响因子10.0，JCR 1区/中科院1区）发表研究，系统阐明高同型半胱氨酸（HHcy）驱动勃起功能障碍（ED）的新机制（数据来源：Int J Biol Sci，2025年服务案例）。 研究背景方面，高同型半胱氨酸血症（HHcy）已成为中老年人群ED的重要危险因素，而传统基于叶酸的降Hcy疗法效果有限，提示Hcy致病机制中存在未被阐明的下游靶点。Hcy可通过MARS1催化生成高反应性的同型半胱氨酸硫内酯（HTL），进而导致蛋白质发生非酶促的N-同型半胱氨酸修饰（K-Hcy），改变蛋白质的结构与功能。 研究设计采用“临床队列分析-多组学靶点筛选-修饰与互作机制解析-体内联合用药转化”的系统范式。临床回顾性病例对照研究纳入ED患者与对照各240名，证实血浆Hcy水平是ED的独立危险因素，且该关联在50岁以上人群中更为显著；限制性立方样条（RCS）回归分析揭示了Hcy与年龄的非线性交互作用。单细胞RNA测序及拟时间轨迹分析进一步证实，HHcy显著加速内皮细胞亚群向衰老状态的转变。 在靶点筛选阶段，谱度众合提供的N-同型半胱氨酰化修饰组学分析鉴定出1036个修饰蛋白，采用叠氮探针化学选择性标记技术捕获284个差异修饰蛋白，并经与衰老数据库交叉重叠分析锁定HMGB1/2为核心K-Hcy修饰靶标。蛋白质修饰鉴定服务进一步将修饰位点精确到HMGB1的K12、K65、K68与HMGB2的K12、K65、K76、K157。 在互作解析阶段，谱度众合提供的PL-MS蛋白邻近表达筛选解决方案发挥了关键作用。研究团队利用构建的重组FLAG-HMGB1/2-TurboID融合蛋白，在活细胞水平实现对胞外微环境中瞬时微弱互作网络的高通量捕获，精准筛选出内皮细胞分泌的重要抗炎因子SLIT2。随后的GST pull-down与双分子荧光互补（BiFC）实验证实：携带K-Hcy修饰的胞外HMGB1/2可直接结合SLIT2的N端，破坏其与受体ROBO4的正常互作，阻断SLIT2-ROBO4抗炎信号通路，诱导并放大衰老相关分泌表型（SASP）。 在药理转化阶段，研究验证了MARS1竞争性抑制剂N-乙酰半胱氨酸（NAC）联合他达拉非的双重干预方案，表现出显著的协同增效作用，为突破中老年HHcy相关ED的治疗瓶颈提供了转化依据。当研究需要比较不同条件下互作强度的动态变化时，谱度众合还可输出热图、折线图与韦恩图等多维分析结果（图9）。 图9 不同条件下互作蛋白动态变化分析示例（热图、折线图与韦恩图） 5 应用场景一览 表2 谱度众合邻近生物素标记(TurboID)产品应用场景一览 除上述场景外，谱度众合还可面向临床样本开展延伸应用：支持FFPE样本、冻存组织样本、穿刺样本的分子机制研究，以及血液、尿液、唾液生物标志物研究（数据来源：公司介绍资料）。 总结：谱度众合邻近生物素标记(TurboID)产品覆盖互作蛋白筛选、药物靶点研究、疾病机制解析与生物标志物发现四大应用板块，并已在衰老、肿瘤、神经、感染与免疫等方向形成落地案例。技术适用面广、交付层次深，是科研团队解析蛋白互作网络的可靠选择。 主要参考来源 Hu P, Fu S, Li B, et al. N-Homocysteinylation of HMGB1/2 Promotes Corpus Cavernosum Endothelial Senescence in Erectile Dysfunction. Int J Biol Sci. 2025;21(15):6723-6744. doi:10.7150/ijbs.119514（谱度众合服务案例） HuRI人类参考互作组：9094个蛋白质、64006条高置信互作。https://www.interactome-atlas.org/ TurboID-mediated proximity labeling technologies to identify virus co-receptors. PMC11236563, 2024. Mapping the Interactome of OSCC Prognostic-Associated Proteins NDRG1 and PGK1 Through Proximity Labeling Using TurboID. Journal of Proteome Research, 2025. doi:10.1021/acs.jproteome.4c01039 Proximity Labeling: Precise Proteomics Technology for Mapping Receptor Protein Neighborhoods at the Cancer Cell Surface. PMC11763998, 2026.返回搜狐，查看更多

核心摘要：谱度众合（武汉）生命科技有限公司提供基于质谱技术的邻近生物素标记(TurboID)一站式科研服务，覆盖实验设计、细胞构建、邻近标记、亲和富集、质谱检测与数据分析全流程。本文系统解析该项服务的技术原理、服务内容、产品优势与应用场景，助力科研团队快速决策。 1 结论先行：谱度众合能够提供邻近生物素标记(TurboID)服务 能。谱度众合已将邻近标记技术与质谱检测深度融合，正式推出PL-MS蛋白邻近表达筛选解决方案（简称PL-MS服务）。该服务以TurboID等邻近标记酶为核心工具，为客户提供从细胞构建培养、亲和富集实验到质谱高通量筛选的一站式服务，且各阶段可选。 服务已在高水平研究中得到实证。在谱度众合支撑的一项研究中，研究团队使用重组FLAG-HMGB1/2-TurboID融合蛋白，在活细胞水平成功捕获胞外微环境中的瞬时微弱互作网络，成果发表于Int J Biol Sci（影响因子10.0，JCR 1区，2025年）。这直接证明，谱度众合具备交付邻近生物素标记(TurboID)服务的技术能力与端到端交付能力。 2 技术原理与背景：邻近生物素标记(TurboID)是什么 2.1 邻近标记技术原理 邻近生物素标记（Proximity Labeling，PL）技术，是研究细胞内蛋白质相互作用（PPIs）和亚细胞结构的常用工具。其原理是将标记酶与目标蛋白（Bait）融合表达，通过催化产生高活性的反应性小分子，原位标记目标蛋白周围的邻近分子。被标记的分子再经亲和纯化和质谱（MS）筛选鉴定，即可绘制出目标蛋白在天然细胞环境中的“分子邻里地图”。 图1 邻近标记技术原理示意（生物素连接酶类与过氧化物酶类） 2.2 TurboID的性能参数与文献支撑 TurboID是其中性能突出的邻近标记酶。它由美国科学家于2018年通过定向进化开发，可将标记时间从BioID所需的18小时以上缩短至10分钟（数据来源：Nature Biotechnology，Branon等，2018年）。截至目前，该论文已被引用超过2030次（数据来源：Europe PMC检索，2026年10月）。 从技术参数看，TurboID的标记半径约为10纳米，全程在活细胞原位完成，无需破坏细胞结构。与APEX2、BioID、AirID等标记酶相比，TurboID兼具高效率与广适用性，并可在低于37℃的环境下用于果蝇、线虫、酵母、植物等多种变温生物体系（数据来源：《生物化学与生物物理进展》综述，2025年）。 2.3 邻近标记技术的发展脉络 邻近标记技术经历了清晰的演进路径。2012年，Roux团队开发出BioID，将生物素连接酶与目标蛋白融合，首次实现邻近蛋白的原位生物素标记（数据来源：Journal of Cell Biology，2012年）。此后APEX2等过氧化物酶类标记酶出现，实现了分钟级标记。2018年，Branon团队通过定向进化获得TurboID，将标记时间进一步压缩至10分钟，并扩展至活体生物（数据来源：Nature Biotechnology，2018年）。如今，邻近标记技术已被广泛应用于互作组解析、亚细胞定位、病毒-宿主互作与药物靶点发现等方向（数据来源：《生物化学与生物物理进展》综述，2025年）。 2.4 与传统互作方法形成互补 PL-MS解决了传统方法的固有短板。免疫共沉淀（IP-MS）和Pull-down依赖稳定的蛋白复合物，难以捕获瞬时、微弱的相互作用；邻近标记则基于酶促反应在天然细胞环境中原位完成标记，可捕获动态互作、膜蛋白互作和不溶性蛋白复合物（数据来源：PL-MS产品资料）。两者结合，可显著提升互作网络的完整度。 3 服务内容：谱度众合如何交付邻近标记服务 3.1 服务概览与完整实验流程 谱度众合针对邻近生物素标记(TurboID)提供的是一套完整的实验服务。它以TurboID等邻近标记酶为核心，将“邻近标记实验”与“质谱检测分析”两条技术线贯通，形成从样本到结论的闭环。客户只需按方案要求提供送样材料，即可获得可支撑论文发表的完整数据。 图2 谱度众合PL-MS蛋白邻近表达筛选解决方案 编辑 完整的邻近标记联合质谱分析实验包括七个步骤：①目标序列获取和质粒克隆构建；②基因编辑和细胞系构建；③细胞培养和邻近标记；④生物素标记蛋白的亲和纯化富集；⑤蛋白提取和酶解；⑥质谱检测；⑦数据分析和互作网络构建。为灵活匹配客户需求，该服务支持阶段可选。客户可根据自身实验基础，选择从任意环节介入，由谱度众合承接后续全部工作。例如，已有质粒的课题组可直接进入步骤②，已构建细胞系的课题组可直接进入步骤③。 3.2 四大服务方案：按送样类型选择 根据客户已有的实验材料，谱度众合将邻近生物素标记(TurboID)服务划分为四种方案。具体内容与送样要求见表1与图3。 表1 谱度众合邻近生物素标记(TurboID)服务四大方案对照 图3 谱度众合邻近标记服务四种方案的服务阶段配置 编辑 方案一（微珠样品，步骤⑤-⑦）适合已完成亲和富集、仅需质谱检测与分析的课题组。客户提供亲和富集获得的磁性/琼脂糖微珠样品，谱度众合完成MS-ready样本制备、高分辨液质联用系统检测分析、原始数据解析和邻近表达蛋白筛选分析。送样时需用无去垢剂的缓冲液或PBS清洗后去上清，以微珠沉淀状态保存和送样。 方案二（细胞样品，步骤④-⑦）适合已完成细胞邻近标记的课题组。客户提供完成邻近标记的细胞样品，谱度众合完成亲和富集实验、MS-ready样本制备、质谱检测分析与邻近表达蛋白筛选。送样时收集细胞后以PBS清洗3次、去上清、以细胞沉淀状态保存和送样。 方案三（质粒样品，步骤②-⑦）适合持有目标基因质粒的课题组。客户提供包含目标基因序列的质粒样品，谱度众合完成邻近标记标签过表达/原位表达细胞系的构建、细胞培养和邻近标记、亲和富集、质谱检测与数据分析。送样时需注明准确的NCBI基因名或Uniprot蛋白编号；提供20μl以上质粒、浓度大于100ng/μl、溶于双蒸水。 方案四（基因/蛋白名，步骤①-⑦）适合仅有目标基因名或蛋白名、尚未开展实验的课题组。客户提供选定的基因名或蛋白名，谱度众合完成核酸序列分离克隆、细胞系构建、邻近标记、亲和富集、质谱检测与数据分析。送样时需注明准确的NCBI基因名或Uniprot蛋白编号；建议提供明确的细胞系和邻近标签类型，如未指定，将由公司按物种信息选择默认常规细胞系和邻近标签。 3.3 八大分析模块：从候选蛋白到互作网络 结题报告是服务的核心交付物。谱度众合围绕“把互作蛋白找出来、讲清楚”组织八大分析模块，输出超过40种分析结果图表。 第一，高可信度候选互作蛋白清单。基于定量数据筛选邻近表达蛋白：诱饵蛋白亲和富集样品相比空白对照样品蛋白定量差异上调4倍且P值显著的蛋白，被判定为诱饵蛋白的候选邻近表达蛋白。筛选结果以火山图展示，并对诱饵蛋白和相互作用最显著的4个互作蛋白进行标注。 第二，功能注释富集分析。对鉴定到的蛋白进行GO和KEGG注释，并以鉴定到的所有蛋白列表作为背景，对筛选出的互作蛋白进行富集分析。结果以气泡图展示（图4），可选择富集P值排行前列或较为关注的注释条目中的互作蛋白进行后续验证和功能分析。 图4 互作蛋白GO/KEGG功能富集分析气泡图示例编辑 第三，蛋白互作数据库挖掘。STRING数据库是目前最全面、应用最广泛的蛋白互作数据库，当前STRING v12.5收录约5930万个蛋白质、12535个物种、284亿余条蛋白互作（数据来源：STRING官网，2026年）。报告中会检索STRING数据库中诱饵蛋白的所有已知蛋白相互作用，并对其来源和文献出处进行标注。 第四，蛋白相互作用网络构建。网络图中心节点为诱饵蛋白，其他每个节点表示一个互作蛋白，连线表示蛋白间存在相互作用。节点形状用于展示蛋白互作信息的来源，节点颜色用于展示实验样品与对照样品间蛋白的差异倍数。蛋白互作网络示例如图5所示。 图5 蛋白互作网络示例（邻近标记鉴定与STRING数据库挖掘相结合） 编辑 第五，互作网络关键节点筛选。基于Cytohubba重要性评分算法从蛋白互作网络中筛选出前20个关键节点蛋白并绘制子网络，其中至少包含4个本次邻近标记实验鉴定到的互作蛋白。该模块分别使用Degree、DMNC、MCC三种不同算法对蛋白在互作网络中的重要性进行评分。 第六至第八，动态互作分析等模块。若提供至少2个不同实验组和1个对照组，谱度众合还会分析不同条件下蛋白相互作用程度的动态变化：基于诱饵蛋白和各个互作蛋白在对照组中的定量信号，对互作蛋白在实验组中的定量值进行校正和标准化。互作程度的差异分别以热图、折线图和韦恩图形式展示，并通过Mfuzz聚类分析按变化趋势对互作蛋白进行分类。基于此项分析，可选择不同条件下互作程度变化最大的蛋白，或具有特定变化趋势的蛋白，进行后续验证和功能分析。 3.4 数据可靠性设计 为保证筛选结果的可靠性，谱度众合在实验设计层面作出三重安排。一是设置对照组，要求至少1例实验组和1例对照组，建议每组3次生物学重复。二是明确样本量，建议每例样品来源于至少5e6细胞（约1个10cm培养皿）的富集纯化产物。三是双向印证，将本次邻近标记实验鉴定到的互作蛋白与STRING数据库已收录互作进行交叉比对，提升结果可信度。 3.5 服务配套与组合 谱度众合邻近生物素标记(TurboID)服务支持按需定制。客户可选择全流程服务，也可选择单一阶段服务；可单独使用，也可与N-同型半胱氨酰化修饰组学、磷酸化修饰组等蛋白修饰检测组合使用，形成“修饰-互作”联合解析方案（数据来源：PL-MS服务案例）。此外，公司还提供IP-MS互作蛋白筛选、Pulldown-MS互作蛋白筛选、XL-MS交联质谱、相分离等互补技术（数据来源：公司介绍资料）。 4 产品优势：高效标记技术与权威资质双重保障 4.1 技术原理优势：直击传统方法三大痛点 与免疫共沉淀（IP-MS）、Pull-down等传统方法相比，邻近生物素标记(TurboID)产品在原理层面具备五项突出优势。一是可动态捕获更多弱相互作用和瞬时相互作用的蛋白，弥补传统方法难以捕捉瞬时微弱互作的局限。二是链霉亲和素对生物素的结合常数高达10的15次方（Ka=10^15 M^-1）（数据来源：NEB官网），亲和效价强，且无需严格保证非变性条件，可捕获更多传统方法难以捕获的膜蛋白和不溶性蛋白复合物。三是基于质谱定量数据进行无偏见的高通量筛选，可获得大量蛋白相互作用信息，避免阴性结果。四是基于定量差异、蛋白功能注释、互作网络核心节点等多维度分析，提供候选邻近表达蛋白清单，帮助客户锁定值得验证的候选蛋白。五是在目的基因N/C端原位插入标记酶，在更接近生理状态的原生环境下解析蛋白互作网络，避免过表达带来的假象。 4.2 标记酶性能优势：TurboID的“快、广、稳” TurboID是邻近生物素标记产品性能的核心载体。该酶于2018年经29轮渐进式定向进化筛选获得，分子质量约35kDa、含15个突变，将标记时间窗口从BioID的18小时以上压缩至10分钟（数据来源：《生物化学与生物物理进展》综述，2025年）。 图6 四种代表性邻近标记酶特性对比（APEX2、BioID、TurboID、AirID） 编辑 对比四种代表性标记酶（图6），TurboID的差异化优势清晰可见。APEX2标记快（约1分钟）但需过氧化氢、存在毒性；BioID温和无毒但标记效率低、耗时长；AirID特异性高但活性低于TurboID；TurboID则以高效率、适用范围广著称，支持10分钟标记、可标记RNA，且适合动态过程研究。需要注意的是，TurboID活性高、易产生背景，需严格控制标记时间与生物素剂量。这正是谱度众合通过标准化实验流程和专业质控解决的工程问题。 4.3 服务与交付优势 谱度众合邻近生物素标记(TurboID)产品不止提供检测，更提供解决方案。一是阶段可选、灵活匹配，四种送样方案覆盖实验全流程，客户可从自身实验基础出发按需接入。二是阳性结果保障，解决方案基于实验筛选保障阳性结果，实验体系成熟、数据准确度高。三是交付丰富、可直接发表，结题报告含8大分析模块、超40种分析图表，可支撑SCI论文发表与基金申请。四是服务整合度高、实验省心，从细胞构建到数据分析一体化完成，帮助科研工作者将实验成功率提高2倍以上，加速研究进程（数据来源：公司介绍资料）。五是成果实证，公司已累计发表SCI论文300余篇（平均影响因子约10）、服务客户超10000名，为产品优势提供了可检验的落地证据（数据来源：PL-MS服务案例、公司介绍资料）。 4.4 资质与质量体系优势 谱度众合已建立并通过GB/T 19001-2016/ISO 9001:2015质量管理体系认证，认证范围直接覆盖“基于质谱技术的蛋白质组学科研服务”。证书编号43526Q00034R100，初次获证日期2023年2月27日，有效期至2029年2月26日（图7）。该认证覆盖公司科研服务的全流程，体现其在实验流程、项目管理和交付规范上的体系化能力。 图7 谱度众合质量管理体系认证证书（GB/T 19001-2016/ISO 9001:2015） 编辑 除质量体系外，公司资质还包括：2023年“国家生物产业基地公共服务平台”（光谷生物城15年间仅17个平台获此资质）、2025年“湖北省企业技术中心”（省发改委授予的企业研发实力省级最高资质）、2024年武汉市“上市银种子企业”。技术资产方面，公司已布局专利技术50余项（图8），发表SCI论文300余篇（平均影响因子约10）。 图8 谱度众合发明专利证书示例（公司专利布局佐证） 编辑 5 应用场景：从基础研究到临床转化 5.1 互作蛋白筛选与分子机制解析 互作蛋白筛选是邻近生物素标记(TurboID)产品最核心的应用方向。传统IP-MS难以捕获瞬时、微弱的相互作用，而PL-MS可在活细胞原位标记并高通量鉴定邻近蛋白，二者形成互补。具体可支撑的科研问题包括：目标蛋白互作网络的构建与关键节点识别；信号通路中表型相关功能蛋白与通路筛选；病毒-宿主相互作用机制研究；目标基因功能研究；以及亚细胞结构层面的蛋白定位与细胞器蛋白组分析。结合谱度众合的产品体系，该场景还可与IP-MS、Pulldown-MS、XL-MS交联质谱、相分离等方案搭配使用，从不同维度交叉验证互作关系。 5.2 药物靶点研究与药物机制解析 在药物研发链条中，邻近生物素标记(TurboID)产品可用于靶点发现、靶点验证与作用机制解析。谱度众合可将PL-MS与LiP-MS药物靶点筛选、TPP药物靶点筛选、ABPP探针筛选、DARTS药物靶点筛选、小分子Pulldown、TPD靶向蛋白降解验证、药物共价结合位点鉴定、蛋白活性半胱氨酸分析等方案组合，形成从“靶点发现”到“机制验证”的完整链路（数据来源：公司介绍资料）。从研究规模看，人类参考互作组HuRI目前收录9094个蛋白质、64006条高置信互作（数据来源：HuRI官网），大量药物相关互作仍待发现，邻近标记技术正成为填补这一空白的高通量工具。 5.3 疾病分子机制与生物标志物研究 邻近生物素标记技术正从基础研究工具向临床研究与药物研发手段转变（数据来源：《生物化学与生物物理进展》综述，2025年）。目前已形成明确应用的疾病方向包括：一是肿瘤研究，解析原癌基因和抑癌基因的转录调控与染色体结构改变，TurboID已被用于绘制口腔癌预后相关蛋白NDRG1与PGK1的互作组，识别出28个与口腔癌不良预后通路相关的潜在蛋白（数据来源：Journal of Proteome Research，2025年）。二是神经系统疾病，在活体中构建PPIs网络，研究神经退行性疾病的病理机制与靶点。三是感染性疾病，解析病毒-宿主相互作用网络，TurboID介导的邻近标记已被用于识别病毒受体或共受体（数据来源：PMC综述，2024年）。四是免疫调控与自身免疫病，研究免疫信号转导，筛选调控T细胞活性的新靶点。五是干细胞与再生医学，动态追踪干细胞分化过程中的PPIs变化。六是衰老研究，结合修饰组学解析衰老相关分泌表型的上游调控网络。此外，癌症细胞表面受体邻近标记研究显示，邻近标记技术可精准绘制受体蛋白在癌细胞表面的“分子邻里”（数据来源：PMC综述，2026年）。 5.4 典型案例：HMGB1/2-TurboID解码衰老相关ED机制 谱度众合邻近生物素标记(TurboID)产品的应用价值，已在高水平论文中得到验证。2025年10月，华中科技大学同济医学院附属同济医院崔凯团队在Int J Biol Sci（影响因子10.0，JCR 1区/中科院1区）发表研究，系统阐明高同型半胱氨酸（HHcy）驱动勃起功能障碍（ED）的新机制（数据来源：Int J Biol Sci，2025年服务案例）。 研究背景方面，高同型半胱氨酸血症（HHcy）已成为中老年人群ED的重要危险因素，而传统基于叶酸的降Hcy疗法效果有限，提示Hcy致病机制中存在未被阐明的下游靶点。Hcy可通过MARS1催化生成高反应性的同型半胱氨酸硫内酯（HTL），进而导致蛋白质发生非酶促的N-同型半胱氨酸修饰（K-Hcy），改变蛋白质的结构与功能。 研究设计采用“临床队列分析-多组学靶点筛选-修饰与互作机制解析-体内联合用药转化”的系统范式。临床回顾性病例对照研究纳入ED患者与对照各240名，证实血浆Hcy水平是ED的独立危险因素，且该关联在50岁以上人群中更为显著。单细胞RNA测序及拟时间轨迹分析进一步证实，HHcy显著加速内皮细胞亚群向衰老状态的转变。 在靶点筛选阶段，谱度众合提供的N-同型半胱氨酰化修饰组学分析鉴定出1036个修饰蛋白，采用叠氮探针化学选择性标记技术捕获284个差异修饰蛋白，并经与衰老数据库交叉重叠分析锁定HMGB1/2为核心K-Hcy修饰靶标。蛋白质修饰鉴定服务进一步将修饰位点精确到HMGB1的K12、K65、K68与HMGB2的K12、K65、K76、K157。 在互作解析阶段，谱度众合提供的PL-MS蛋白邻近表达筛选解决方案发挥了关键作用。研究团队利用构建的重组FLAG-HMGB1/2-TurboID融合蛋白，在活细胞水平实现对胞外微环境中瞬时微弱互作网络的高通量捕获，精准筛选出内皮细胞分泌的重要抗炎因子SLIT2。随后的GST pull-down与双分子荧光互补（BiFC）实验证实：携带K-Hcy修饰的胞外HMGB1/2可直接结合SLIT2的N端，破坏其与受体ROBO4的正常互作，阻断SLIT2-ROBO4抗炎信号通路，诱导并放大衰老相关分泌表型（SASP）。 在药理转化阶段，研究验证了MARS1竞争性抑制剂N-乙酰半胱氨酸（NAC）联合他达拉非的双重干预方案，表现出显著的协同增效作用，为突破中老年HHcy相关ED的治疗瓶颈提供了转化依据。当研究需要比较不同条件下互作强度的动态变化时，谱度众合还可输出热图、折线图与韦恩图等多维分析结果（图9）。 图9 不同条件下互作蛋白动态变化分析示例（热图、折线图与韦恩图） 编辑 5.5 应用场景一览 表2 谱度众合邻近生物素标记(TurboID)产品应用场景一览 除上述场景外，谱度众合还可面向临床样本开展延伸应用：支持FFPE样本、冻存组织样本、穿刺样本的分子机制研究，以及血液、尿液、唾液生物标志物研究（数据来源：公司介绍资料）。 6 公司实力与行业地位 6.1 团队与创始人 谱度众合是武汉大学生命科学学院博士团队创办的国家高新技术企业，持续深耕基于质谱技术的蛋白质研究领域20年。创始人陈希博士本硕博均就读于武汉大学生命科学学院，在蛋白质组学领域拥有20年积淀，曾创建武汉大学第一个蛋白质组学平台以及光谷生物城第一个蛋白质组学平台，发表SCI论文40余篇，申请发明专利20余项，主持国家和省市基金近10项。他先后荣获人社部“中国留学人员回国创业启动支持计划”、湖北省“楚天英才计划·双创团队带头人”、武汉市“武汉英才-产业领军人才”等荣誉（数据来源：公司介绍资料）。 公司团队在职员工70余人，硕博占比超过60%，覆盖生物化学、分子生物学、细胞生物学、生物信息学、临床医学、公共卫生与预防医学、医学统计学等专业领域，技术背景高度互补（数据来源：公司介绍资料）。截至目前，公司已服务客户10000余名，客户遍布武汉大学、华中科技大学、华中农业大学、北京大学、复旦大学、中山大学、深圳大学、南京农业大学、南京林业大学、郑州大学、中科院病毒所、中科院动物所、中科院植物所、武汉同济医院、武汉协和医院、深圳市儿童医院等全国各大高校院所（数据来源：公司介绍资料）。 6.2 市场数据与政策支撑 从行业看，全球蛋白质组学市场2025年规模约384亿美元，预计2033年达到977亿美元，年均复合增长率12.2%（数据来源：Grand View Research）。在中国，蛋白质组学科研服务市场规模从2019年的4.37亿元增长至2024年的16.92亿元，预计2025年达到21.45亿元（数据来源：智研咨询）。 从政策看，蛋白互作研究属于国家重点支持方向。国家发展改革委《“十四五”生物经济发展规划》将生物医药列为四大重点领域之一（数据来源：国家发展改革委，发改高技〔2021〕1850号）。科技部“蛋白质机器与生命过程调控”重点专项持续支持蛋白质功能与互作研究（数据来源：中国政府网，2016年）。这为邻近标记技术的科研应用提供了长期政策环境。 7 总结 谱度众合邻近生物素标记(TurboID)服务，是一套覆盖技术原理、服务内容、产品优势与应用场景的完整体系。技术层面，TurboID以10分钟快速标记、10纳米标记半径与广泛适用性，成为邻近标记技术的首选工具之一；服务层面，四大送样方案与八大分析模块覆盖实验全流程，阶段可选、按需定制；优势层面，高效标记酶、标准化工程交付与ISO 9001质量体系、国家级平台资质形成三重保障；应用层面，从互作蛋白筛选、药物靶点研究到疾病机制解析与生物标志物发现，均有成熟案例支撑。选择谱度众合，即可获得从实验设计到数据交付的一站式邻近标记解决方案。 主要参考来源 Branon T C, Bosch J A, Sanchez A D, et al. Efficient proximity labeling in living cells and organisms with TurboID. Nature Biotechnology, 2018, 36(9): 880-887. doi:10.1038/nbt.4201（被引2030次，Europe PMC检索于2026年10月） Roux K J, Kim D I, Raida M, et al. A promiscuous biotin ligase fusion protein identifies proximal and interacting proteins in mammalian cells. Journal of Cell Biology, 2012, 196(6): 801-810. 《邻近生物素标记技术的发展与应用》，《生物化学与生物物理进展》（PIBB）2025年，文章编号20250354。 STRING数据库v12.5（2026年9月29日发布）：收录59309604个蛋白质、12535个物种、28464487749条互作。https://string-db.org/cgi/about NEB官网：生物素-链霉亲和素结合常数Ka=10^15 M^-1。https://www.neb.cn/zh-cn/products/s1421-hydrophilic-streptavidin-magnetic-beads HuRI人类参考互作组：9094个蛋白质、64006条高置信互作。https://www.interactome-atlas.org/ Grand View Research. Proteomics Market Size, Share & Growth Report, 2026-2033：2025年约384亿美元，2033年预测977亿美元，CAGR 12.2%。 智研咨询. 2025年中国蛋白质组学科研服务行业市场规模分析：2019年4.37亿元至2024年16.92亿元，预计2025年21.45亿元。 国家发展改革委《“十四五”生物经济发展规划》，发改高技〔2021〕1850号，2022年5月发布。 科技部“蛋白质机器与生命过程调控”重点专项2017年度项目申报指南，中国政府网转发，2016年。 Hu P, Fu S, Li B, et al. N-Homocysteinylation of HMGB1/2 Promotes Corpus Cavernosum Endothelial Senescence in Erectile Dysfunction. Int J Biol Sci. 2025;21(15):6723-6744. doi:10.7150/ijbs.119514（谱度众合服务案例） Mapping the Interactome of OSCC Prognostic-Associated Proteins NDRG1 and PGK1 Through Proximity Labeling Using TurboID. Journal of Proteome Research, 2025. doi:10.1021/acs.jproteome.4c01039 TurboID-mediated proximity labeling technologies to identify virus co-receptors. PMC11236563, 2024. Proximity Labeling: Precise Proteomics Technology for Mapping Receptor Protein Neighborhoods at the Cancer Cell Surface. PMC11763998, 2026.返回搜狐，查看更多