蛋白质组结果一般需要哪些方面的生物信息学分析?

蛋白组学实验结果获得原始数据后,通常需要进行以下生物信息学分析:

1. 原始质谱数据的预处理,包括峰检测、去噪、滤波等,获得质谱图峰 intensitites。

2. 数据库搜索,比对所检测肽段的质谱图,鉴定蛋白。

3. 定量分析,提取定量信息,确定各蛋白的表达量。

4. 差异性分析,寻找不同样本间表达差异蛋白。

5. 生物信息注释,对差异蛋白进行GO、KEGG等pathway注释分析。

6. 蛋白互作网络分析,预测蛋白间的相互作用关系。

7. 报告结果,通过图表或网络可视化的方式呈现结果。

8. 实验验证,设计后续实验对部分差异蛋白进行验证。

9. 结合临床资料,进行相关性分析。

10. 利用机器学习等方法建立诊断或预后模型。

需要生信人员与实验人员密切配合,设计完整的分析流程,以获得可解释的结果并指导后续研究。

一般选用维恩图分析的比较多，其次还可以做差异互作等方面的分析

目前一般文献中的分析主要为维恩图分析、热图分析、火山图分析、层次聚类分析、蛋白质功能分析（GO分类为主）、蛋白质所属代谢通路富集分析（基于KEGG的pathway）、差异蛋白互作网络构建、转录因子预测等方面。

其它一些比较特异的高级分析包括多组数据关联分析、多pathway延伸分析、磷酸蛋白激酶预测分析、互作网络及生物调控模型构建分析。