技术服务

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Multi-omics Services

多组学服务

联合分析—组学联合

蛋白质组与代谢组联合分析

合作交流

多层组学整合分析是指对来自基因组、转录组、蛋白组、代谢组和脂质组等不同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。不同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、基因、代谢、脂质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,如:

▶ 农林领域:抗逆胁迫机制,生长发育机制,育种保护研究等;

▶ 畜牧业:肉类及乳品质研究,致病机理研究等;

▶ 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;

▶ 海洋水产:渔业资源,海水养殖,渔业环境与水产品安全等;

▶ 生物能源、环境科学领域:发酵过程优化,生物燃料生产,环境危定风险评估研究等;

▶ 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

▪ 蛋白质组与代谢组多变量统计学整合分析:

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PCA比较分析(限≥3组)

技术优势

▶ 通过对不同层面的表达水平分析,实现对蛋白质及代谢物的全谱分析。

▶ 同时实现从“因”和“果”两个方向探究生物学问题,相互间的验证作用更明显。

▶ 阐述分子调控-表型间的关联机制,系统全面地解析生物分子功能和调控机制。

▶ 从海量的数据中去伪存真,筛选出重点代谢通路或者基因、代谢产物进行后续深入实验分析与应用。

参考文献

1.

Proteomics integrated with metabolomics: analysis of the internal causes of nutrient changes in alfalfa at different growth stages. BMC Plant Biol. 2018.

前期研究报道“牧草之王-苜蓿”在进入开花期后,总蛋白含量下降,纤维素含量增加,导致营养价值下降。本文对不同生长阶段的苜蓿进行蛋白质组和代谢组分析,通过KEGG代谢通路整合,发现跟氨基酸及苯丙素类合成、淀粉和蔗糖代谢等相关通路发生明显富集,揭示引起营养成分变化的分子生物学机制,为改良获得高品质的苜蓿提供理论基础。

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