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      蛋白質組數據分析
      作者:admin    發表時間:2015-09-23

      蛋白質組數據分析

      1. 傳統蛋白質組學研究

      目前基于質譜儀器的蛋白質組學研究多數利用EBI的IPI、NCBI的NR和SWISSPROT作為數據庫對蛋白進行檢索鑒定。因此,在已獲取這三類數據庫的實驗鑒定結果后,我們可以實現以下分析:

      數據庫交叉注釋批量查詢

      將IPI號轉化成UniProtKB/Swiss-Prot, UniProtKB/TrEMBL, Refseq, GI, ENSEMBL, UniGene, Entrez Gene(Gene ID)和Symbol等。將SP號轉化成EMBL, IPI, Refseq, GI, ENSEMBL, UniGene, Entrez Gene(Gene ID), Symbol, IntAct, GeneCards, MIM等。

      數據庫功能注釋查詢
      批量查詢IPI號:

      • GO的 Biological Process, Subcellular Location, Molecular Function;
      • 染色體定位信息;
      • 結構域信息,包括:InterPro, Pfam, SMART, PROSITE, PRINTS等。

      批量查詢SP號:

      • GO的 Biological Process, Subcellular Location, Molecular Function;
      • 染色體定位信息;
      • 功能信息、二聚體信息、剪切體信息和組織表達特異性信息;
      • 結構域信息,包括:InterPro, Pfam, SMART, PROSITE, PRINTS等;
      • 蛋白修飾信息,包括:磷酸化、糖基化、甲基化、乙?;?;
      • 相互作用蛋白,包括:IntAct, Reactome, DIP等;
      • 通路信息,包括:KEGG, Biocarta, Protein Lounge, Pathway_Interaction_DB等。

      ID 號比較

            基于多批數據集之間的比較,采用數據交叉表和venn圖方式表示數據集之間的交蓋性。

             表. 數據集之間交蓋度。


       

            圖. 數據集之間venn圖。 ?

      蛋白序列分析

      許多數據庫可能沒有提供相關蛋白的功能注釋,我們可以利用蛋白序列預測相關的功能。
      序列相關的預測涉及:

      • 膜蛋白和跨膜區段預測;
      • 亞細胞定位預測;
      • 信號肽預測;
      • 分泌蛋白預測;
      • 翻譯后修飾預測:磷酸化位點、N-糖基化位點、O-糖基化位點、陰陽位點(即磷酸化和O-糖基化競爭位點)預測。
      • 根據蛋白序列計算出相關理化性質,包括分子量、等電點、疏水性、酸性氨基酸數目、堿性氨基酸數目和蛋白長度。

             圖. 鑒定蛋白的理化性質分布圖。 ?

       


              圖. 分子量和等電點在樣本之間的比較。

      染色體定位

      已知蛋白的鑒定號,批量調取蛋白定位信息,并圖示化:


            圖. 鑒定蛋白染色體定位圖示

      基因富集度計算

      在蛋白組學中,對大規模的鑒定結果經常用pie圖或bar圖表示蛋白的某個分類,如亞細胞定位、生物功能、生物通路等。有時也會考慮這些分子在哪些疾病分子交蓋比例過高。


               圖. Bar圖表示鑒定蛋白在分子功能上的富集度。

      GO 分析

      通過一般數據庫查詢給出特定蛋白的GO信息煩多,很難進行統計分類。我們可以將所有鑒定蛋白的GO都slim到特定的GO分類上,便于下一步的統計和圖示化。已在上圖中標示。 
       


             圖. Pie圖表示鑒定蛋白在亞細胞定位上的分類。

      網絡分析

      通過蛋白的差異譜或實際鑒定譜,可以在各種相互作用數據庫中找到對應的相互作用蛋白,并構畫出相互作用網絡。 
       


             圖. 鑒定蛋白構建相互作用網絡。
       

            圖. 鑒定蛋白構建Transfac轉錄調控網絡。

      通路分析

      對已鑒定蛋白可以mapping到通路數據庫中,給出mapping的統計結果并圖示化。


           圖. 通路總體mapping情況。

           圖. 蛋白標記定量數據在KEGG通路圖中的mapping

       


           圖. 蛋白標記定量數據在Protein Lounge通路圖中的mapping

       

      2. 比較蛋白質組學研究

      在比較蛋白質組研究中經常用到標記定量手段,如ICAT, ITRAQ等,這樣可以獲取多組樣本之間同一個蛋白的表達趨勢。我們可以采用多元統計學的方法表現鑒定的結果。 

      差異蛋白篩選 

      在兩兩比較的比較蛋白質組學中,要找出差異的蛋白列表,可以用正態分布擬合方法篩選


           圖. 蛋白相對定量的數據通過log轉換擬合成正態分布,再通過正態分布的95%和99%置信線對表達差異的數據進行篩選
       
      共表達模式挖掘 
      在四標或八標的Itraq定量中,挖掘共表達趨勢的蛋白類別。 
           圖. 用Kmean對蛋白相對定量的數據共表達模式篩選 

      分層聚類挖掘
       
      在四標或八標的Itraq定量中,展示表達趨勢相近的蛋白。 

           圖. 用聚類熱圖展示蛋白相對定量數據中表達趨勢相近的蛋白?

      3. 修飾蛋白質組學研究

      蛋白特定的修飾鑒定后,想挖掘修飾位點附近氨基酸組成的狀況,可以用聚類圖或氨基酸比例圖展現。


           圖. 用熱圖形式展示靶標修飾氨基酸附近的氨基酸組成情況
           圖. 用概率圖形式展示靶標修飾氨基酸附近的氨基酸組成情況 ?

      4. 高級分析

      IPA 分析 (商業軟件,需要license)

      IPA是一種公認的生物數據分析工具,非常適用于疾病相關的數據分析。它的主要特色在于根據實際數據找到疾病分子的網絡和通路,甚至在其基礎之上構建自己的網絡和通路。 


      圖. IPA捕捉到差異分子形成網絡。
       
      GSEA 分析

      可以結合表達量的數據找到相關的基因集合。此處,基因集合泛指包含一堆基因的類別名稱,可以是GO中的某一類,通路中的某一條或轉錄調控和相互作用網絡中的某個小模塊。 


           圖. GSEA捕捉到差異分子的基因集合

       

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