作为生命活动功能具体的执行者，蛋白质在生理及病理机制研究中一直占据着举足轻重的位置。国家蛋白质科学中心.北京一直在研究和推动蛋白质组的鉴定和定量方法技术的进步。中心建立了基于DDA或DIA的二级质谱以及蛋白质芯片等蛋白质鉴定和定量平台，与此同时中心生物信息平台针对蛋白质组数据也开发了相应的分析算法、建立了分析流程，对数据进行处理、挖掘及可视化。

技术优点

分析方法采用最新自研或主流算法（特别是数据归一化、批次效应校正及降维算法方面），所依据的功能注释信息均采用可信度高且及时更新的知识库。

分析流程

1、数据质控：对数据进行清洗、校正、批次效应去除等。

2、对蛋白质组数据进行统计、差异分析等。

3、差异、特异性分子分析以及功能分析，数据可视化。

可选择分析项目

1、数据质控、相关分析、聚类分析及主成分分析。

2、差异分析（统计分析及可视化）。

3、过表达功能分析（ORA）—GO富集分析、KEGG富集分析。

4、基因集富集分析（GSEA）。

5、通路及相互作用网络分析—KEGG、STRING及Cytoscape分析。

6、共表达网络分析—WGCNA分析。

7、表达模式聚类分析（适用于时序数据）。

8、多组学数据整合分析。

结果示例

数据要求

1、清晰的实验设计、技术流程及实验批次信息。

2、详细的样本信息。

合作案例

Chen X et al. Proteomic Profiling of IgA nephropathy Reveals Distinct Molecular Prognostic Subtypes. iScience 2023, 105961.

Ma J et al. Establishment of Human Pluripotent Stem Cell-Derived Skin Organoids Enabled Pathophysiological Model of SARS-CoV-2 Infection. Adv Sci. 2022 Mar;9(7):e2104192.

Leng L et al. Pathological features of COVID-19-associated liver injury—a preliminary proteomics report based on clinical samples. Signal Transduct. Target. Ther. 2021 Jan 8;6(1):9.

联系方式

李老师：15001129617