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  • mmtf-蛋白质组学:在3D蛋白质结构上映射蛋白质组学数据的方法
  • 蛋白质组学数据分析

    2018-03-25 17:00:44
    蛋白质组学数据分析
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  • 蛋白质组学与转录组学联合分析

    千次阅读 2021-01-20 11:36:55
    简介 蛋白质是生物体最终的功能执行着,其含量随着生物体的生长、环境应激反应、疾病发生发展的过程不断变化,因此,对...蛋白质组学与转录组学联合分析, 就是通过对转录组数据和和蛋白质组数据进行联合分析,挖掘mRNA

    简介

    蛋白质是生物体最终的功能执行着,其含量随着生物体的生长、环境应激反应、疾病发生发展的过程不断变化,因此,对蛋白质的解析意义重大。转录组是连接基因组和蛋白质组的中间模块,从DNA转录成mRNA,再翻译成蛋白质的过程中,涉及到一整套精细的表达调控机制,如转录调控,转录后调控,翻译调控,翻译后调控等。研究表明转录组和蛋白质组的相关系数并不高,表明在这个过程中,翻译和翻译后调控对蛋白质的表达具有非常重要的调控作用。

    蛋白质组学与转录组学联合分析, 就是通过对转录组数据和和蛋白质组数据进行联合分析,挖掘mRNA与蛋白的表达水平,充分利用转录组和蛋白质组研究的差异性和互补性,对基因的表达水平进行全方位的衡量,以获得基因表达各个步骤表达和调控的全景图,发掘常规单个组学未能发现的新结果。全面探究生物体疾病机理,生长发育机制等。

    蛋白质组学与转录组学联合分析一般分析流程
    在这里插入图片描述
    主要分析内容

    • 定性关联分析
    • 共有基因分析
    • 转录组与蛋白组定量关联分析。
    • mRNA与蛋白表达趋势一致的基因pathway分析。
    • mRNA与蛋白表达趋势相反的基因pathway分析。
    • 蛋白表达无变化,对差异表达mRNA对应的基因进行pathway分析。
    • mRNA表达无变化,对差异表达蛋白对应的基因进行pathway分析。
    • 转录组与蛋白组表达模式分析。
    • 蛋白相互作用网络分析。

    应用示例

    人类结肠癌的蛋白基因组分析揭示了新的治疗机会

    Proteogenomic Analysis of Human Colon Cancer Reveals New Therapeutic Opportunities
    文章链接 https://www.sci-hub.ren/10.1016/j.cell.2019.03.030
    在这里插入图片描述
    蛋白组学与多组学联合分析,揭示Rb的磷酸化与结肠癌的进程密切相关并可作为治疗靶点
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  • 想扩增子测序和宏基因组测序一样,我们在做完蛋白质组之后,也是需要将原始数据上传到公共数据库中的,今天给大家介绍一下蛋白质组数据上传的流程。 数据库 目前储存蛋白质组数据的公共数据库有好几个,我们选择...

    想扩增子测序和宏基因组测序一样,我们在做完蛋白质组之后,也是需要将原始数据上传到公共数据库中的,今天给大家介绍一下蛋白质组数据上传的流程。

    数据库

    目前储存蛋白质组数据的公共数据库有好几个,我们选择ProteomeXchange作为本次示例的上传数据库。

    640 (1).png

    上传工具下载

    进入数据库网站,点击Submit Data,进入上传数据页面。

    640.png

     

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  • IPA-蛋白质组、代谢组、转录组分析利器 做为一个超过5年蛋白质组学、代谢组学行业从业以及实验研究者,虽然在几年前早已经听过Ingenuity Pathway Analysis (IPA)的大名,但是对其了解可是真的不多,直到去年接触了...

    IPA-蛋白质组、代谢组、转录组分析利器

    做为一个超过5年蛋白质组学、代谢组学行业从业以及实验研究者,虽然在几年前早已经听过Ingenuity Pathway Analysis (IPA)的大名,但是对其了解可是真的不多,直到去年接触了IPA分析,才明白原来自己以前做的常规go、kegg等分析真的没法看了,因为常规GO、kegg分析给一大堆数据我要再去筛选自己想要的关键信息太难了,我得花费大量的时间去筛选到自己想要的信息,而且go、kegg的结果感觉很乱,得到的分析结果并没有过滤掉无用的注释信息,还有network分析也让人觉得食之无味、弃之可惜。不过直到用了IPA分析后,我才发现我以前用的大量时间去分析的数据原来IPA分析就可以很轻松帮我们得到,这里简单介绍一下IPA得到的结果,给大家秀秀,让更多人能了解IPA,更高效发更高分的文章。
    IPA我主要是用来分析组学数据(我经常用来处理得到的转录组、蛋白质组、代谢组数据)、以及构建个性化通路。组学数据分析结果主要有经典通路、上游转录调控、下游调控子效应、疾病与功能以及network这5个结果。
    1、经典通路分析:我认为最大的优势是能根据我们上传数据中的分子上下调来预测通路的激活/抑制,然后还能预测整个通路被激活后的变化趋势,如图
    图1 经典通路分析柱状图展示
    [图1 经典通路分析柱状图展示]
    注:蓝色的柱子表示对应的通路被抑制,橙色的为激活
    经典通路分析结果
    当然还有具体的通路图我就简单展示一个吧:
    详细通路图
    2、上游转录调控分析:这个是主要分析我们提交的数据中分子的上游转录调控因子(覆盖了转录因子、化合物、小RNA、受体、激酶、药物等)。同样也能根据我们数据集中分子的上下调预测转录调控子的激活/抑制状态,并且转录调控子可与相应的靶分子一起构建转录调控互作网络。不说了,放图如下:上游转录调控分析结果
    在这里插入图片描述
    这个图是详细的一个调控子与靶分子的调控网络
    在这里插入图片描述
    这个图是选择多个调控子一起做的图,可以看到哪些蛋白是调控子共同作用的。并且靶分子的上下调也是用红绿色标识出来的。
    3、下游调控子效应分析:这个主要是将调控子与调控的靶分子的互作网络按照功能进行聚类分析。
    在这里插入图片描述
    这个表格是详细的调控效应分析结果在这里插入图片描述
    这个是详细的调控效应图

    4、疾病与功能分析:这个主要分析差异基因/蛋白参与调控的疾病或者功能,类似于GO分析却又超越GO分析。
    在这里插入图片描述
    这个表格是疾病与功能分析结果表格,可以很容易看到一些在我们的数据中被激活或者抑制的功能
    在这里插入图片描述
    特别指出这个功能heatmap图,很轻松就能发现我们数据中分子参与的功能哪些是激活状态,哪些是抑制,并且结合结果分析表格能具体看到对应的分子是哪些,当然这个图是功能大类,还能点进去看更详细的,是不是看了这个图对我们的数据有种恍然大悟的感觉。我们还能展示这个相应功能与对应的分子的网络,当然你也可以构建多个功能与对应分子的互作图,如下图:
    在这里插入图片描述
    特别指出这个功能heatmap图,很轻松就能发现我们数据中分子参与的功能哪些是激活状态,哪些是抑制,并且能具体看到对应的分子是哪些,当然这个图是功能大类,还能点进去看更详细的,是不是看了这个图对我们的数据有种恍然大悟的感觉。我们还能展示这个相应功能与对应的分子的网络,当然你也可以构建多个功能与对应分子的互作图,如下图:在这里插入图片描述
    5、network分析:想起以前用String去做的network分析,感觉太丑了,而且看着没啥用,用Cytoscape画画还能好看不少,但是都可以用一句华而不实来概括。
    在这里插入图片描述
    这个是network分析的结果表格,不同于string的network分析哦,是按照功能能分析的,并且还会对network网络进行打分
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    这只是IPA分析中3种形式network图哦,还有两种就不展示了,而且这个network也是基于功能能进行分析的哦,非拓扑关系、是根据文献中实验结果来的。
    不过说了这么多IPA的优点,也得说说他的缺点,就是基本上最适合分析人、大小鼠的数据了,什么植物、微生物就不太适用了,所以比较适合做疾病机制研究、药物方向药理药靶研究的。

    怎么样,IPA的结果够炫吧,不瞒你们说,我已被圈粉,感兴趣的可以联系我哦

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空空如也

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