下图中红色和蓝色的箭头代表在基因组中mapping的正负链,最后对两个peak进行merge之后,就会得到最终的peak,然后就会得到我们在文章里最常见的一种ChIP-seq峰图,y轴是映射上去的片段拷贝数,代表ChIP-seq的信号强度,x轴就是基因组坐标: 而在最后的分析里,由于峰值会有背景噪音以及文库会夹杂一些没有用抗体捕获的DNA片...
组学(Omics),就是对某一类分子族群进行研究,包括基因组学(Genomics),蛋白质组学(Proteomics),代谢组学(Metabolomics),转录组学(transcriptomics),脂类组学(lipidomics),免疫组学(Immunomics),糖组学(glycomics ),RNA组学(RNomics)学,继续衍生还有影像组学(Radiomics),超声组学(Ultrasomics)等。 有那么多组学,然而单...
多组学联合分析（multi-omics integration analysis）是一种整合分析基因组学、表观组学、转录组学、蛋白质组学、代谢组学等多个组学层面数据的组学分析方法。目前单一的组学数据已经很难系统和全面地表征复杂的生理调控分子机制，而借助多个组学的联合分析能够从多个维度进行深度的数据挖掘，可以更全面、更深入地理解生命...
结果页面最上方,可点击Save保存分析结果数据,或点击Download Report,下载报告总结。SIGNIFICANT PROTEINS显示了筛选的差异蛋白的数目。 (2)LFQ结果表格(LFQ Result Table) 左上方LFQ Result Table表格中,展示了定量分析的表格,包括每个蛋白在各个比较组中的比值和P值等信息。 (3)差异蛋白可视化结果(Result Plots) 右...
转录组是研究功能基因的利器,通过转录组测序可以得到大量差异基因和众多调控网络,围绕转录组开展的多组学分析策略已是多种类型高分文章的“法宝”。代谢组学是继基因组学、转录组学、蛋白质组学后出现的新兴“组学”,是生物体表型的基础和直接体现者,研究的...
该研究为cfRNA片段组学的系统分析提供了可行方案，揭示了cfRNA保护性片段在生物学及临床应用中的重要意义。同时，该研究还强调了低丰度、潜在组织来源cfRNA信号在液体活检中的临床应用价值。为了确认在体液细胞外数据中也可以检测到稳定的cfRNA信号，研究人员对比了细胞内CLIP-seq（CL-CLIP-seq）、细胞内小RNA-seq（...
蛋白互作网络,即Protein–protein interaction(PPI) network,是描述一组蛋白间相互作用关系的分析方式。因为蛋白间的相互作用关系复杂,每一个蛋白都是一个节点,多个蛋白间的相互作用连成线条就形成了网状结构,故称之为蛋白互作网络。 分析蛋白互作网络的目的是什么呢?主要有两点:一方面自然是帮助我们明确蛋白之间的相互作...
将转录组学和代谢组学整合分析,对来自转录组和代谢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...
微生物组能够筛选出菌群结构差异与丰度差异,并且可以预测或者注释菌群功能差异,代谢组则是菌群与宿主互作功能的直接反映,两者相辅相成。将代谢组与微生物组研究融合,可以更好的了解微生物菌群如何通过菌群代谢及与宿主共代谢来影响宿主的代谢状态。 分别进行微生物组和代谢组分析以后,运用多组学分析技术,将微生物组学数...
代谢与转录组联合分析是基于两个组学各自的标准分析结果,将差异代谢物和差异基因在代谢通路上的注释结果进行关联分析,可以在代谢通路上更好地解释转录调控机制。常规的联合分析内容主要包括代谢组和转录组KEGG通路分析、KEGG共富集分析、相关性分析、差异基因和差异代谢物趋势分析、典型相关性分析、限制性对应分析等内容。