發現蛋白體學能幫助科學家瞭解這些複雜大分子的重要功用。準確鑑定在疾病狀態中差異化表達的蛋白質，就有可能將其轉化為功能性生物標誌物。蛋白體學也是系統生物學方法的重要組成部分，多重體學分析有助於確效研究結果，進而瞭解代謝和訊號傳遞過程。
為了更準確地瞭解蛋白體，Waters率先採用數據獨立擷取(DIA)策略，提升「由下而上」非標記蛋白體學方法的定量分析能力，同時為所有可檢出物質產生胜肽碎片圖譜。有了Waters高解析度的質譜分析技術、高峰容量的層析分離系統、Progenesis軟體和DIA方法，實驗室便能對蛋白體做更深入的研究。
白皮書：為蛋白體學捕集和洗脫奈米層析分離選擇最佳固定相的注意事項
Waters LC-MS系統能為發現蛋白體學工作流程提供無懈可擊的分離效能和靈敏度。
透過SELECT SERIES Cyclic IMS，結合新穎的環狀離子遷移分離技術及先進的高效能飛行時間質譜分析技術，讓例行離子遷移發揮更大的優勢，達到多變的高解析度分離效果。
SYNAPT XS能發揮相當優異的靈活性，支援代謝體學發現應用的科學創新與技術成功，配合SONAR和HDMSE能發揮出色分析效能，審視複雜混合物。
在實驗室配備ACQUITY UPLC M-Class系統後，即可使用UPLC技術達成微流和奈流液相層析分離的靈敏度，同時發揮分析級UPLC系統的易用性。
採用2D技術的ACQUITY UPLC M-Class系統能讓2D-LC分離過程變得更簡單，該系統提供高度直覺的選單導向方法設定、標準化的分離化學品，以及智慧型閥門操作，使複雜的蛋白體學樣品也能達到更高的層析分離解析度。
高通量蛋白體學數據的多變量統計分析。自主式主成分分析(A)顯示，健康對照組和乳癌受試者之間的明確區分。對應的熱圖(B)突顯兩組樣品之間差異化蛋白質表達的區域分明。ApoA2和LRG1表達不足和過度表達的情形如範例(C)所示。盒型圖指出，每組內的數據差異顯著，守恆嚴謹。
IMS可以分離在m/z尺度上出現重疊但呈現不同電荷態（1+和2+）的碎片離子。由此可見，單電荷離子在不使用WE的圖譜中小了許多。使用WE時，可以萃取不同電荷態的離子，有效去除干擾，進而在後續的數據庫搜尋中更明確地鑑定出離子。
12種大腸桿菌蛋白質的序列覆蓋率再現性，例行觀察到5% CV。
三組樣品的蛋白質分析概況。文氏圖指出多數蛋白質在不同條件下出現重疊(A)，而盒形圖顯示了SONAR技術在%CV (B)和蛋白質序列覆蓋率(C)方面的技術再現性。
