1994年，Marc Wikins首次提出了“蛋白質(zhì)組”概念，隨后2003年，人類蛋白質(zhì)組組織（HUPO）成立，并提出了人類蛋白質(zhì)組計(jì)劃（HPP），旨在通過國際合作促進(jìn)蛋白質(zhì)組新技術(shù)的發(fā)展，為了走在蛋白質(zhì)組研究的前端，2014年中國科學(xué)家們啟動了“中國人類蛋白質(zhì)組進(jìn)化”，并取得了顯著研究成果。隨著質(zhì)譜儀器和分析軟件的升級，目前蛋白質(zhì)組學(xué)的研究已經(jīng)進(jìn)入了一個(gè)新時(shí)代！

生物信息學(xué)分析作為蛋白質(zhì)組學(xué)研究中不可或缺的一部分，發(fā)揮著至關(guān)重要的作用。它通過提供先進(jìn)的計(jì)算方法和工具來處理海量的蛋白質(zhì)組數(shù)據(jù)，從而助力科研工作者們在蛋白質(zhì)鑒定、蛋白質(zhì)相互作用網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建、疾病標(biāo)志物發(fā)現(xiàn)等方面取得突破，極大地推動了生物學(xué)機(jī)制研究和疾病診斷治療的新進(jìn)展。本文小編整理了蛋白質(zhì)組學(xué)的數(shù)據(jù)挖掘思路，希望能為您帶來新視角！

壹、四大常規(guī)思路

01. 精準(zhǔn)質(zhì)控，多維度樣本比較分析：從源頭確保數(shù)據(jù)精準(zhǔn)，從而提高實(shí)驗(yàn)結(jié)果的準(zhǔn)確性和科學(xué)性

數(shù)據(jù)質(zhì)控和樣本比較分析在蛋白質(zhì)組學(xué)中至關(guān)重要。數(shù)據(jù)質(zhì)控會直接影響后續(xù)生信分析的結(jié)果，大部分肽段分布在7-20個(gè)氨基酸，蛋白分子量與等電點(diǎn)分布均勻，無明顯偏移、聚集或缺失，表明蛋白質(zhì)組學(xué)質(zhì)控?cái)?shù)據(jù)好，可以用于后續(xù)分析。樣本中蛋白質(zhì)的表達(dá)情況可以通過相關(guān)性圖、分布圖、PCA分析圖、RSD圖直觀展示，其中以PCA圖為例，如果樣本點(diǎn)聚集表示組內(nèi)重復(fù)性好，樣本分離度高則說明組間差異明顯，數(shù)據(jù)質(zhì)量較好，由此揭示樣本組內(nèi)及組間的相似性和變異程度，從源頭剔除低質(zhì)量數(shù)據(jù)，從而提高分析結(jié)果的可信度和可重復(fù)性。

02.差異蛋白篩選及表達(dá)分析：明確研究目的，找出差異蛋白，分析表達(dá)水平

先要明確研究目的，確定比較組，然后進(jìn)行差異分析。兩組間差異蛋白的篩選通常采用T檢驗(yàn)方法，通過P.value+FC+VIP方法篩選出顯著差異蛋白。多組比較分析采用單因素方差分析（One-way ANOVA）檢驗(yàn)方法, 選取p<0.05的蛋白質(zhì)作為表達(dá)差異蛋白質(zhì)。一般來說，那些表達(dá)量高、差異大且P值較小的蛋白質(zhì)值得重點(diǎn)關(guān)注。進(jìn)一步差異蛋白豐度分析和差異蛋白聚類分析為理解蛋白質(zhì)在不同條件下的作用模式和功能聯(lián)系提供了重要手段。

03.多元化富集分析方法：煥新數(shù)據(jù)潛力，挖掘數(shù)據(jù)的一切可能性

多元化的GO/KEGG富集分析方法能夠從多個(gè)角度挖掘數(shù)據(jù)的潛力，這些分析手段能夠揭示基因在生物學(xué)過程、分子功能和細(xì)胞組分等方面的功能注釋，以及它們在已知代謝通路中的作用和相互關(guān)系。通過這種方法，即使在數(shù)據(jù)質(zhì)量不盡完美的情況下，也能從數(shù)據(jù)中提取出有價(jià)值的科學(xué)結(jié)論，發(fā)現(xiàn)新的生物標(biāo)志物，為疾病的診斷和治療提供重要信息。

基于差異蛋白的傳統(tǒng)富集分析方法

傳統(tǒng)的GO/KEGG富集方法能夠提供基因或蛋白質(zhì)在生物學(xué)過程、分子功能和細(xì)胞組分等方面的功能注釋，可以了解基因或蛋白質(zhì)在已知代謝通路中的作用和相互關(guān)系。拜譜生物可提供多種不同的類型供客戶選擇，包括氣泡圖、條形圖、圓環(huán)圖、關(guān)系弦圖、?；鶊D等。

不局限于差異蛋白的GSEA分析方法

GSEA方法能夠檢測基因集而非單個(gè)基因的表達(dá)變化，可以評估所有基因的表達(dá)變化，從而提供更全面的數(shù)據(jù)解讀。

04.多層次通路分析及復(fù)雜分析：整合多維數(shù)據(jù)，揭示深層生物機(jī)制

KEGG代謝通路整體趨勢分析、PFAM結(jié)構(gòu)域分析、SPIA信號通路影響分析、PROGENy通路分析、轉(zhuǎn)錄因子分析、WikiPathway通路分析等構(gòu)建了一個(gè)多維度、多層次的框架，利用蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)域、信號通路、基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)和轉(zhuǎn)錄因子等不同層面的數(shù)據(jù)，深入分析蛋白質(zhì)表達(dá)的變化如何影響生物學(xué)過程和疾病發(fā)生，為生物研究提供新的視角。

貳、三大深度解析

疾病生物標(biāo)志物篩選

在蛋白質(zhì)組學(xué)分析中，WGCNA分析、機(jī)器學(xué)習(xí)和模型構(gòu)建在疾病生物標(biāo)志物篩選中扮演著重要的角色。這兩種方法結(jié)合已被用于多種疾病的生物標(biāo)志物篩選，包括肝癌、多囊卵巢綜合征、慢性腎臟病等。WGCNA分析通過構(gòu)建基因共表達(dá)網(wǎng)絡(luò)來識別高度協(xié)同變化的基因集，這些基因集可能與特定的生物學(xué)過程或疾病狀態(tài)有關(guān)。而機(jī)器學(xué)習(xí)方法，如支持向量機(jī)（SVM）、隨機(jī)森林（RF）、Lasso回歸等，可以用于從大量候選標(biāo)志物中篩選出最具預(yù)測里的生物標(biāo)志物組合。這兩種方法結(jié)合不僅提高了生物標(biāo)志物篩選的準(zhǔn)確性，也為臨床疾病的診斷和治療提供了新的思路和工具。

WGCNA分析：通過構(gòu)建基因共表達(dá)網(wǎng)絡(luò)、識別與特定疾病相關(guān)的基因模塊，這些基因可能作為潛在的生物標(biāo)志物。

機(jī)器學(xué)習(xí)和模型構(gòu)建：利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法從大量數(shù)據(jù)中篩選出能夠準(zhǔn)確預(yù)測疾病發(fā)生發(fā)展或響應(yīng)的生物標(biāo)志物。

功能分析和機(jī)制挖掘

PANTHER庫功能富集分析、多組比較數(shù)據(jù)的富集分析、EggNOG功能注釋分析以及GSVA基因集變異分析在功能分析和機(jī)制挖掘中發(fā)揮著重要作用，它們通過提供基因和蛋白質(zhì)的詳細(xì)注釋、識別不同條件下顯著富集的生物學(xué)過程和途徑、揭示基因的進(jìn)化關(guān)系和功能以及評估基因集在樣本層面上的變異性，共同助力研究者深入理解基因表達(dá)變化背后的生物學(xué)意義和潛在的分子機(jī)制。

PANTHER庫功能富集分析：通過功能富集分析揭示特定基因列表中顯著富集的生物學(xué)過程或功能，有助于理解疾病或生物學(xué)現(xiàn)象的分子機(jī)制。

多組比較數(shù)據(jù)的富集分析：通過比較不同條件下的基因集富集情況，揭示生物學(xué)過程中的差異性，有助于挖掘疾病的分子機(jī)制。

EggNOG功能注釋分析：通過基于進(jìn)化關(guān)系的基因功能注釋，EggNOG為研究者提供了基因在不同物種中的同源性和功能信息，有助于理解基因在生物學(xué)過程和疾病中的潛在應(yīng)用。

GSVA基因集變異分析：通過將基因表達(dá)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為基因集活性得分，GSVA能夠揭示不同樣本中基因集的活性差異，從而幫助研究者識別與疾病發(fā)生發(fā)展相關(guān)的通路和生物過程。

數(shù)據(jù)可視化和比較分析

UpSet圖特別適合展示多個(gè)數(shù)據(jù)集之間的交集關(guān)系，尤其是當(dāng)涉及的數(shù)據(jù)集數(shù)量較多時(shí)，它能夠清晰地展示各數(shù)據(jù)集之間的共有和特有部分，幫助研究者快速識別不同樣本或組別間的差異與聯(lián)系。功能與基因網(wǎng)絡(luò)圖則能夠?qū)⒒?、蛋白質(zhì)及其相互作用直觀地展現(xiàn)出來，揭示基因間的潛在關(guān)聯(lián)和功能，這對于理解復(fù)雜生物學(xué)過程和調(diào)控網(wǎng)絡(luò)至關(guān)重要。而血液蛋白質(zhì)組與HPPP數(shù)據(jù)的比較分析則能夠?yàn)檠芯空咛峁┮粋€(gè)宏觀的視角，通過比較不同研究中的數(shù)據(jù)，可以發(fā)現(xiàn)跨研究的一致性和差異性，從而為疾病機(jī)制的解析、生物標(biāo)志物的篩選以及新藥物的發(fā)現(xiàn)提供更全面的依據(jù)。這些工具和方法的結(jié)合使用，極大地增強(qiáng)了數(shù)據(jù)的可解釋性和比較性，為科學(xué)研究提供了強(qiáng)有力的支持

Upset圖：展示不同數(shù)據(jù)集之間的共有和特有部分，幫助研究者理解在不同條件下共享和特有的生物學(xué)特征。

功能與基因網(wǎng)絡(luò)圖：通過構(gòu)建基因或蛋白質(zhì)之間的相互作用網(wǎng)絡(luò)，揭示生物學(xué)過程中的調(diào)控關(guān)系和分子間的聯(lián)系，有助于理解復(fù)雜的生物學(xué)機(jī)制。

血液蛋白質(zhì)組的比較分析：HPPP是一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)化的血漿蛋白質(zhì)組數(shù)據(jù)庫，比較血液蛋白質(zhì)組與HPPP數(shù)據(jù)，有助于揭示血液樣本中的蛋白質(zhì)組成及其在不同生理和病理狀態(tài)下的變化，為疾病生物標(biāo)志物的發(fā)現(xiàn)和篩選、疾病分子機(jī)制、藥物靶點(diǎn)發(fā)現(xiàn)、臨床轉(zhuǎn)化等研究提供更多新的、有價(jià)值的依據(jù)和信息。

叁、拜譜小結(jié)

生物信息學(xué)分析在蛋白質(zhì)組學(xué)中扮演著至關(guān)重要的角色，它通過提供復(fù)雜數(shù)據(jù)處理、深度數(shù)據(jù)挖掘、蛋白質(zhì)相互作用網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建等關(guān)鍵功能，使得研究人員能夠從龐大的蛋白質(zhì)組數(shù)據(jù)中提取出有價(jià)值的生物學(xué)信息，從而推動對生命活動分子機(jī)制的深入理解，并加速疾病標(biāo)志物的發(fā)現(xiàn)和新療法的開發(fā)。

拜譜生物作為國內(nèi)領(lǐng)先的多組學(xué)服務(wù)公司，可提供代謝組學(xué)、蛋白組學(xué)、修飾組學(xué)、時(shí)空組學(xué)等多組學(xué)產(chǎn)品服務(wù)，實(shí)現(xiàn)樣品前處理、質(zhì)譜檢測、數(shù)據(jù)檢索、生信分析一站式解決方案。公司已經(jīng)搭建了多個(gè)生信分析平臺，這些平臺集成了先進(jìn)的生物信息學(xué)工具和算法，支持從數(shù)據(jù)預(yù)處理到結(jié)果解釋的完整分析流程。目前拜譜生物全面升級了生信分析內(nèi)容，標(biāo)準(zhǔn)分析由原來的16項(xiàng)增加至36項(xiàng)，擁有高級分析近10項(xiàng)。針對同一種分析，也有多種呈現(xiàn)方式可以選擇，以滿足高分文章的發(fā)文需求。并且拜譜生物采用多種不同的富集分析方法對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行處理以幫助客戶深入挖掘有價(jià)值的數(shù)據(jù)，歡迎大家咨詢！