Couvre les principes et les méthodologies de la protéomique quantitative, en se concentrant sur les techniques de mesure et leurs applications dans la recherche biologique.
Explore l'impact de l'apprentissage automatique dans la compréhension des maladies humaines, en mettant l'accent sur l'importance historique, la découverte de produits naturels et les défis dans les médicaments de conception.
Couvre les applications protéomiques en neurosciences, en se concentrant sur l'analyse ciblée des neurones corticaux et de leurs interactions développementales avec les neurones striataux.
Couvre les défis de la protéomique, en se concentrant sur la complexité, la plage dynamique et les avancées dans les méthodes d'acquisition indépendantes des données.
Explore les défis de la quantification des protéines en utilisant la spectrométrie de masse et des techniques comme SILAC et TMT pour comparer les niveaux de peptides entre les échantillons.
Couvre les techniques de cartographie des interactions protéine-protéine, y compris la purification d'affinité, le marquage de proximité et la co-fraction, en mettant l'accent sur leurs applications en neurosciences.
Couvre la spectrométrie de masse des protéines, l'électrophorèse sur gel, la chromatographie liquide et la spectrométrie de masse en tandem pour l'identification des protéines.
Explore le profilage des protéines basé sur les activités pour l'identification des sites drogués et les stratégies visant à minimiser la réactivité non ciblée des inhibiteurs covalents.
