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代谢组+蛋白组联合分析

蛋白质组学   蛋白质组学(Proteomics)是从整体水平上研究细胞内蛋白质的组成、活动规律及蛋白质与蛋白质的相互作用,是功能基因组学时代一门新的学科。目前蛋白质组学的研究主要是基于质谱的蛋白质组学。
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  蛋白质组学

  蛋白质组学(Proteomics)是从整体水平上研究细胞内蛋白质的组成、活动规律及蛋白质与蛋白质的相互作用,是功能基因组学时代一门新的学科。目前蛋白质组学的研究主要是基于质谱的蛋白质组学。 

 

 

分析项目

分析内容

特点

iTRAQ/TMT

肽段水平标记DDA模式蛋白质定量分析

多样本同时上机,通量高,数据量大,分析精度高,不能用于“的差异分析

labelfree

无标记DDA模式蛋白质定量分析

单样本单次上机,通量高,数据量中等,分析精度高,对机器稳定性和操作要求高,能用于“有” 和“无” 的差异分析

PRM

靶向蛋白质定量分析

通量低,分析精度高,能做到针对目标蛋白的相对定量及绝对定量,需要针对目标蛋白单独建立方法,成本高

DIA

无标记DIA模式蛋白质定量分析

通量高,数据量大,分析精度高,可重复性好,适用于大队列样本的分析

SILAC

氨基酸水平标记蛋白质定量分析

通量高,数据量大,分析精度高,能反映蛋白质真实表达情况,样本制作比较繁琐

迈维代谢能提供的蛋白质组学技术服务

 

  蛋白质组学与代谢组学联合分析

  对来自蛋白质组与代谢组两个生物分子层次的批量数据进行归一化处理、比较分析和相关性分析等统计学分析,建立不同层次分子间数据关系。同时结合GO功能分析、代谢通路富集、分子互作等生物功能分析,系统全面地解析生物分子功能和调控机制。对两个分子层次的组学数据进行整合分析一方面可以相互验证,另一方面也有助于相互补充,最终实现对生物变化大趋势与方向的综合了解,提出分子生物学变化机制模型,并筛选出重点代谢通路或者蛋白质,代谢产物进行后续深入实验分析与应用。

  应用方向

  生物领域各个研究方面生物领域各个研究方面,如:

  ▶ 基础医学、临床诊断:生物标志物,疾病机理机制,疾病分型,个性化治疗等;

  ▶ 生物医药:药物作用机理,药效评价,药物开发等;

  ▶ 微生物领域:致病机理,耐药机制,病原体-宿主相互作用研究等;

  ▶ 食品营养:食品储藏及加工条件优化,食品组分及品质鉴定,功能性食品开发,食品安全监检测等。

 

  数据分析:

数据分析

蛋白质组与代谢组PCA比较分析

 蛋白质组与代谢组相关性分析:

相关系数矩阵热图、相关性分析层次聚类热图、相关系数调控网络分析

蛋白质组与代谢组KEGG代谢通路整合分析:

O2PLS关联分析、OPLS相关变量的筛选

蛋白质组与代谢组多变量统计学整合分析:

O2PLS关联分析、OPLS相关变量的筛选

 

 

 

 

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