蛋白质组学是特定系统内蛋白质集合及其相互作用的研究。 蛋白质组研究本质上指的是在大规模水平上研究蛋白质的特征,包括蛋白质的表达水平,翻译后的修饰,蛋白与蛋白相互作用等,由此获得蛋白质水平上的关于疾病发生,细胞代谢等过程的整体而全面的认识,这个概念是在1994年Marc Wilkins首次提出的。 为什么要研究蛋白质
PTMScan Direct 能够鉴定和量化来自信号转导通路中或细胞中特定的代表性蛋白质的数百个信号转导节点。 PTMScan Multi-Pathway Enrichment Kit为提供了一种可靠的检测方法,可以在单次实验中鉴定和定量分析>4000 个独特位点和>800 种具有已知功能的的关键蛋白质。 ...
蛋白组学分析包——DEqMS学习 在初次接触蛋白组学的数据之时,外观上,其数据格式与我们常见的基因表达测序矩阵文件没有什么的不同。事实上公司采用的差异蛋白分析方式也是最基础的T-test,但由于蛋白和核苷酸相差甚远且上机方法也大有不同,故怀着好奇上网冲浪。目前主要的蛋白组学分析R工具有如下三款: ①limma;②DEqMS...
1) 输入蛋白的Uniprot Accession编号,如Q8IUK8。 2) 点击进入详情 3) 下载PDB结构文件 2、基于Z-dock的蛋白互作分子对接 使用上述方法获得诱饵蛋白和互作蛋白单独的结构数据后,可通过分子对接的方法预测其相互作用形成蛋白复合体的结构。进行蛋白质分子对接预测分析工具有很多,常用的包括RosettaDock、HADDOCK、ClusPro、...
本研究通过 DIA 模式下的定量质谱 (MS) 在蛋白质组水平上表征细胞系 WERI-RB1 和 WERI-ETOR 之间的差异。仅仅利用细胞样本,普普通通的分析套路,简简单单的5张图就发表到了接近6分的杂志上,惊不惊喜?意不意外?其实对于没有大量公共数据的小癌种或者非肿瘤疾病,蛋白组学绝对是高性价比之选,不需复杂的分析手...
低频定量数据为在不同样品中检测次数过少,因此认为可信度较低,可能由于质谱检测随机性导致鉴定到的蛋白。例如,若每组实验3次重复,通常会保留至少一组实验中检测到2次及以上的蛋白定量数据。 (3)缺失数据的填充 为了便于统计分析,在数据矩阵中缺失的数据按照一定的规则填充数值,是组学数据分析的常见做法。在蛋白质组...
基于活性的蛋白质组学分析技术ABPP（Activity-Based Protein Profiling）是在点击化学和LC-MS质谱基础上发展起来小分子化合物靶点蛋白筛选技术。相较于常规的基于生物素（244.31Da）标记的Pulldown技术不同，ABPP技术是将小分子标记上分子量较小的炔基后处理细胞或动物，再通过简便高效的点击化学反应，在铜离子的催化下...
GO富集分析是指与所有鉴定到的蛋白质背景相比,差异蛋白质中显著富集到的GO功能条目,从而给出差异蛋白质与哪些生物学功能显著相关,以辅助数据挖掘,明确致病机制及关键蛋白,并在文章讨论中说明。GO富集分析展现形式,如条形图、气泡图,图形中大部分是对富集条目、富集因子、显著性、差异蛋白数量的展示,一张图可展示除富集...
我们在本研究中对来自中国ccRCC患者的232个肿瘤和邻近的非肿瘤组织对进行了全面的蛋白质组学分析。通过与肿瘤邻近组织的比较,我们发现ccRCC表现出广泛的代谢失调和增强的免疫反应。ccRCC肿瘤分为三个分子亚型(GP1-3),其中最具侵袭性的GP1...