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Delta2D 和 Proteomweaver:两款2-DE分析工具的性能评估

2020.7.13

电泳学杂志《Electrophoresis》于2010年31卷发表了一篇Decodon公司的2-DE(2D凝胶电泳)分析软件Delta2D (D2D)与另一款同类分析软件Proteomweaver (PW)性能比较的文章,题目是:《Delta2D 和 Proteomweaver:两款2-DE分析工具的性能评估》。主要内容如下:

 

 

Delta2D and Proteomweaver: Performance evaluation of  two different

approaches  for 2-DE analysis

 

Electrophoresis 2010,  31, 1311–1317

 

Renato Millioni1、Manuela Miuzzo2、Stefano Sbrignadello、Ellen  Murphy11,3、Lucia  Puricelli1、Andrea Tura3、Elisa  Bertacco1、Marcello Rattazzi1、Elisabetta Iori1、Paolo Tessari1

 

2-DE(2D凝胶电泳)是研究蛋白质组的重要手段。然而,尽管2-DE技术能够同时高效分离多个蛋白质,但该技术的不足之处在于重复性差,特别是在比较不同实验室的实验数据时尤为明显。2-DE电泳产生差异的原因主要可分为两类:实验过程中造成的和实验后造成的。实验过程中差异的出现主要是由物理和化学参数决定的;而实验后造成差异的主要原因是使用不同的分析软件,特别是工作程序的不同。用于分析2-DE的软件很多,对凝胶图像的识别与处理方式各不相同;目前为止尚未有相关研究说明这些分析软件在2-DE分析过程中的优劣。在Electrophoresis 的这篇文章里面,意大利Padua大学的Renato Millioni等人利用Delta2D(D2D) 和 Proteomweaver(PW)两套软件对相同的凝胶图像(标准凝胶、实验凝胶图像)进行分析比较,结果显示:对于标准凝胶图像,比起PW来,D2D的错漏数低50%、假阳性数低77%、阳性正确率高19%,并且斑点匹配率高4%;在实验凝胶图像的比较中发现D2D要比PW节省30%的时间,并且人为参与的部分更少。

 

软件:Proteomweaver  version  3.0(Bio-Rad, CA, USA)  ,Delta2D  version  4.0  (Decodon, Greifswald,  Germany)

 

凝胶图像:

标准凝胶:a和b(共18个图片来自:http://www.umbc.edu/proteome)

实验凝胶图像:来自Padua大学的Renato Millioni实验室实验凝胶图像,共两组(组A,组B,如图1)

图像变形:通过对软件相关参数的设置模拟凝胶在实验过程中因各种物理化学参数产生的凝胶变形。

图1:来自Padua大学的Renato Millioni实验室实验凝胶图像

 

 

分析结果:

图2:利用D2D 和 PW对标准凝胶a和b斑点检测。假阳性(False positive)、错漏(False negative)和阳性(True positive)斑点数以人工计数结果的百分比表示。

 

由图2可见,凝胶 (a),  D2D和PW检测到的阳性斑点数分别97 是74%,  错漏数分别是 2.5和26% ,假阳性数分别是 33和38% ; 凝胶 (b), D2D和PW检测到的阳性斑点数分别96和83%,错漏数分别是4和16%假阳性数分别是2 和28% 。

 

 

 

 

图3:标准凝胶a和b与其相对应的变形凝胶匹配结果。以不匹配斑点数百分比对凝胶变形程度作图。

 

由图3可见,随着凝胶变形程度的加剧,PW软件分析结果的匹配率明显下降,而D2D软件分析结果的匹配率确非常恒定,并且高达99%。

 

 

图4:以D2D和PW两种方法得到的校准分析数据的差值对其两组校准数据的平均值作Bland-Altman图。水平虚线表示平均差及1.96倍的平均差的标准差。

 

在分析实验凝胶时,笔者人工核对确认了两组凝胶组中的145(A)和120(B)个蛋白斑点。为了使D2D和PW获得的分析结果可比较,以蛋白斑点的丰度作为校正标准,求得处理过的凝胶/校准凝胶上相对应的蛋白斑点丰度比值作为最终比较的数据。

以D2D和PW两种方法得到的校准分析数据的差值对其两组校准数据的平均值作Bland-Altman图,发现A样品中,有91.7%的点落在置信区间内。B样品中有83%的点落在置信区间内。说明D2D和PW两种软件的分析数据具有可比较性。也说明以上的比较结果是可信的。

 

 

以上数据显示,D2D比起PW准确率更高、人为参与少、时间消耗少。这些优点使得D2D作为2-DE的分析工具所得数据更具可靠性。

 


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