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联合分析—组学联合

蛋白质组与脂质组联合分析

合作交流

蛋白质组学和脂质组学整合分析,是指对来自蛋白质组和脂质组的批量数据进行归一化处理及统计学分析,建立不同层次分子间数据关系;同时结合功能分析、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,最终实现对生物变化大趋势与方向的综合了解,进而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基因、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,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

▪ 蛋白质组与脂质组多变量统计学整合分析

O2PLS关联分析、OPLS相关变量的筛选

▪ WGCNA分析(建议生物学重复数≥15)


▪ 蛋白质组与脂质组相关性分析

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
▪ 蛋白质组与脂质组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,实现对基因及脂质的全谱分析。

▶ 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.

Integration of metabolomics and transcriptomics revealed a fatty acid network exerting growth inhibitory effects in Human pancreatic cancer. Clin Cancer Res. 2013.

肿瘤细胞存在脂代谢异常,文章借助转录组和脂质组分析手段,首先通WGCNA分析,找到跟胰腺癌发生相关的重要脂质,进一步借助相关性分析找到跟脂质变化相关的重要基因,通过对这些基因的KEGG通路分析和相关性分析,找到了调控关键脂质变化的重要脂代谢酶,最终阐明了胰腺癌发生发展机制。

2.

A Systems Oncology Approach Identifies NT5E as a Key Metabolic Regulator in Tumor Cells and Modulator of Platinum Sensitivity. J Proteome Res. 2016.

肿瘤细胞存在明显的代谢异常,且影响临床的预后以及对化疗的敏感性。文章通过转录组和代谢组研究,借助O2PLS整合分析,发现NT5E在肿瘤的耐药机制中的重要作用,进一步通过OPLS分析,发现NT5E通过调控相关的代谢物表达,进而调控肿瘤的耐药机制。

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