关注公众号

关注公众号

手机扫码查看

手机查看

生信分析 | 蛋白质组学数据分析图形展示系列之常见分析图

GO、KEGG、PPI是蛋白质组学数据常见的三大生信分析内容,如何在文章中展示这些分析是很多老师关心的问题,小编为您总结了一些常见蛋白质组学专刊中2021年新发文章的图形展示,希望对您发表文章有所借鉴。


01.GO分析

GO是Gene Ontology的简称,是基因功能国际标准分类体系。它旨在建立一个适用于各种物种的,对基因和蛋白质功能进行注释的信息资源库,他们把基因的功能分成了三个部分,分别是:细胞组分(cellular component, CC)、分子功能(molecular function, MF)、生物过程(biological process, BP)。

微信图片_20210623162332.jpg

GO分析展示图1[1]

微信图片_20210623162356.jpg

GO分析展示图2[2]

微信图片_20210623162408.jpg

GO分析展示图3[3]

微信图片_20210623162420.jpg

GO分析展示图4[2]


02.KEGG分析

京都基因与基因组百科全书(Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes, KEGG) Pathway数据库(http://www.kegg.jp/kegg/pathway.html) ,储存了基因和基因组的功能信息,包括图解的细胞生化过程如代谢、膜转运、信号传递、细胞周期,以及同系保守的子通路等信息。通过对差异表达蛋白显著富集的信号通路进行分析,可以了解哪些通路在不同实验条件下发生了显著的系统性的改变。

微信图片_20210623162443.jpg

KEGG Pathway分析展示图1[2]

微信图片_20210623162453.jpg
KEGG Pathway分析展示图2[2]
微信图片_20210623162504.jpg

KEGG Pathway分析展示图2[4]


03.PPI分析

蛋白质-蛋白质相互作用网络分析(Protein-Protein Interaction Network Analysis, PPI Network Analysis),是蛋白质组学的重要研究内容之一。蛋白质在行使生物功能时通过形成PPI网络以维持时间和空间上的协调一致,构建差异表达蛋白的相互作用网络,可以从蛋白质组层面发现差异表达蛋白的变化趋势,进一步帮助我们寻找差异表达蛋白中的关键节点。

微信图片_20210623162525.png

PPI蛋白互作分析展示图2[5]

微信图片_20210623162536.jpg

PPI蛋白互作分析展示图2[6]


04.BIOTREE蛋白质组学

百趣生物提供蛋白质组学一站式服务,包括样本处理、质谱检测、数据分析以及一对一的售后服务。

我们的蛋白质组学技术服务类别有:非靶向蛋白组;TMT标记/label free/DIA定量蛋白组;PRM靶向蛋白组,多肽组;磷酸化修饰蛋白组等。


参考文献

[1] Zhou J , Liu B , Li Z , et al. Proteomic Analyses Identify Differentially Expressed Proteins and Pathways Between Low-Risk and High-Risk Subtypes of Early-Stage Lung Adenocarcinoma and TheirPrognostic Impacts[J]. Molecular & Cellular Proteomics, 2021.

[2] Zhang Yu,Wang Yuexing,Zhou Wanying,Zheng Shimao,Zhang Wenhui. Comparative proteomics analysis reveals differentially accumulated proteins associated with male and female A. chinensis var. chinensis bud development[J]. Proteome Science,2021,19(1).

[3] Cao S , Chen Y , Yan Y , et al. Secretome and Comparative Proteomics of Yersinia pestis Identify Two Novel E3 Ubiquitin Ligases that Contribute to Plague Virulence[J]. Molecular & Cellular Proteomics, 2021:100066.

[4] Yin X J , Hong W , Tian F J , et al. Proteomic analysis of decidua in patients with recurrent pregnancy loss (RPL) reveals mitochondrial oxidative stress dysfunction[J]. Clinical Proteomics, 2021, 18(1):9.

[5] Ni H , Pan W , Jin Q , et al. Label-free proteomic analysis of serum exosomes from paroxysmal atrial fibrillation patients[J]. Clinical Proteomics, 2021, 18(1).

[6] A Valdés, Bitzios A , Kassa E , et al. Proteomic comparison between different tissue preservation methods for identification of promising biomarkers of urothelial bladder cancer[J]. Scientific Reports, 2021, 11(1):7595.


原文链接:https://mp.weixin.qq.com/s/aXBesR9YclGLZem0yWamdQ


阅读原文
推荐
关闭