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）。

GO分析展示图1^[1]


GO分析展示图2^[2]


GO分析展示图3^[3]


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(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。

KEGG Pathway分析展示图1^[2]


KEGG Pathway分析展示图2^[2]


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。

PPI蛋白互作分析展示图2^[5]


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。

 

如果您对以上技术感兴趣，欢迎留言或来电咨询：400-664-9912。

 

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