|
差異蛋白質的定量研究是基于肽段水平而非完整的蛋白質，成為該技術最大的技術特色，該技術實現了樣品分離與鑒定直接聯合
|
|||||||||||||||||
| [發表評論] [本類其他服務] [本類其他服務商] | ||||||||||||||||||
| 服務商： 上海敏芯信息科技有限公司 | 查看該公司所有服務 >> |
蛋白組學定量分析服務
“鳥槍法(shotgun)”定量蛋白質組學技術
復雜的蛋白樣品首先經過酶解形成肽段，再經過廣泛分級，由自動化的串聯質譜鑒定。這種方法可以分析全細胞裂解樣品和組織抽提物，也可以分析亞細胞分級組分、分離的細胞器等其他亞蛋白質組。如果樣品已經過穩定同位素標記。根據不同標記的信號強度比例就可以精確確定化學上具有均一性的蛋白在不同樣品中的相對豐度，這種多重分析可以利用在譜圖上產生前后次序的質量標記得以完成。質譜分析以前在樣品中加入同位素標記的某種質量校準肽，通過對此肽的相對定量就可以獲得絕對定量的信息。實現目的肽段的絕對定量，而這一性質可以被充分應用以提供臨床診斷的標準值或閾值。
差異蛋白質的定量研究是基于肽段水平而非完整的蛋白質，成為該技術最大的技術特色，該技術實現了樣品分離與鑒定直接聯合，完全自動化操作，可以用于各種蛋白質混合物的蛋白質組學分析，如血清、組織、各種體液以及尿液等。
、項目實驗方案
針對液體或SDS-PAGE條帶的復雜混合物樣品推出的質譜鑒定新方法。該方法利用最新的LC-MS/MS質譜儀可在線同時鑒定成百上千中蛋白質。
三、項目分析方案
1、差異基因篩選
我們利用統計學方法篩選差異表達的蛋白。一般認為高豐度蛋白鑒定出多個肽段，低豐度蛋白鑒定出較少肽段，因此檢定出來的肽段數可以直接反映蛋白的表達量。我們認為經過檢驗校正的p-value: p<0.01的基因為差異表達基因。
2、Gene ontology分析
GO數據庫包含了基因參與的生物過程，所處的細胞位置，發揮的分子功能三方面功能信息，并將概念粗細不同的功能概念組織成DAG（有向無環圖）的結構。Gene Ontology是一個使用有控制的詞匯表和嚴格定義的概念關系，以有向無環圖的形式統一表示各物種的基因功能分類體系，從而較全面地概括了基因的功能信息，糾正了傳統功能分類體系中常見的維度混淆問題。在基因表達譜分析中，GO常用于提供基因功能分類標簽和基因功能研究的背景知識。利用GO的知識體系和結構特點，旨在發掘與基因差異表達現象關聯的單個特征基因功能類或多個特征功能類的組合。
對于每一種表達趨勢的基因，選擇性的進gene ontology功能分析。對差異表達的所有基因向gene ontology數據庫的各節點映射。計算每個節點的基因數目，并結合整個數據庫的基因作為背景分部，對于每個節點，得到一個2x2的表格，使用超幾何分布檢驗基因在每個GO節點的富集或貧乏程度。
3、network分析
差異蛋白/基因之間相互網絡構建。
4、Pathway enrichment分析
找出差異表達基因在生物學通路中的位置，以闡明其生物學功能以及不同基因之間的相互作用。
1）、把差異表達基因定位在生物學通路（Pathway）上。
2）、統計分析，確定差異基因可否可以代表某些生物學通路
5、轉錄因子預測分析
利用相關的轉錄因子（TF）數據庫，將差異基因的啟動子(基因第一個外顯子上游1000bp)提取出來。我們使用HsPD 提供的啟動子序列。轉錄因子數據庫使用TRANSFAC 7.0 public。轉錄因子結合位點預測使用pwmatch 程序，對每個轉錄因子分析其在上調基因和下調基因的分布情況，利用chi-square test 尋找有差異的轉錄因子。
Copyright(C) 1998-2025 生物器材網 電話：021-64166852;13621656896 E-mail：info@bio-equip.com