遼寧蛋白組學 數據分析

來源: 發(fā)布時間:2022-07-19

2022年2月,亞特蘭大埃默里大學醫(yī)學院的Erik C. B. Johnson課題組在Nature neuroscience發(fā)表了題為 “Large-scale deep multi-layer analysis of Alzheimer’s disease brain reveals strong proteomic disease-related changes not observed at the RNA level”的研究成果,通過基因組學、轉錄組學、TMT標記定量蛋白質組學、代謝組學的研究方法,揭示了新的與AD相關的蛋白共表達模塊,部分模塊在RNA的網絡中不存在。這為開發(fā)疾病***的潛在靶點提供依據,為臨床的蛋白質組研究提供重要價值。蛋白質組與代謝組聯合分析。遼寧蛋白組學 數據分析

蛋白組學技術可以提供細胞狀態(tài)和調控的功能信息,本研究建立了單細胞蛋白組學方法,實現了高靈敏度的蛋白組學檢測。該技術有助于揭示疾病的發(fā)病機制,探討預后和風險相關的不同腎臟疾病亞型中的蛋白組學異質性和獨特的蛋白標志物,為藥物靶點***提供希望。大規(guī)模單細胞分析對于捕獲復雜細胞系統中的生物異質性至關重要,但*基于RNA技術的單細胞轉錄組學數據并不能很好地**蛋白質水平上的變化。而單細胞蛋白組學技術能夠從蛋白質水平上破譯細胞機制并且獲得更多的信息。遼寧蛋白組學 數據分析蛋白質組學生物標志物&機制研究一站式服務。

本文為了探究其潛在的分子機制,作者運用RNA測序(RNA-seq)和iTRAQ標記定量蛋白組學,對不同成熟度水平的油脂種子進行了研究。不僅揭示了關鍵候選基因和蛋白質的時間特異性表達,而且為該樹種的遺傳改良提供了科學依據。中文標題:基于iTRAQ蛋白質組學和轉錄組學聯合分析揭示油茶種子成熟過程中油質相關的關鍵代謝產物的積累研究對象:油茶種子發(fā)表期刊:HorticultureResearch影響因子:6.793發(fā)表時間:2021.07.01發(fā)表單位:海南大學園藝園林學院運用生物技術:RNA測序(RNA-seq)和iTRAQ標記定量蛋白組學、轉錄組學、蛋白組學文章中iTRAQ標記定量蛋白組學由歐易/鹿明生物提供技術支持

本研究采用串聯質量標簽(TMT)標記的蛋白質組學和平行反應監(jiān)測(PRM)技術,對蓮子脫水過程中的生理調控網絡進行了深入研究表明,碳水化合物代謝(包括糖酵解/糖異成、半乳糖代謝、淀粉和蔗糖代謝、磷酸戊糖途徑和細胞壁組織)、ER中的蛋白質加工、DNA修復和抗氧化事件對蓮種胎脫水有積極的反應。在蓮種胚脫水過程中,非酶促抗氧化劑和戊糖磷酸和維生素E作為主要的抗氧化劑,在脫水過程中維持荷花胚胎的REDOX平衡。這些結果為揭示荷花胚胎脫水保護機制的生理學調控網絡提供了酶途徑在抗氧化保護中起著主要作用。應激生理學檢測表明,H2O2是誘發(fā)氧化應激損傷的主要活性氧(ROS)成分,谷胱甘肽新的見解。label free蛋白組學蛋白質組學原理。

作者進行了綜合分析,將蛋白組學和代謝組學中的***生物標志物合并到通路分析中,并確定了半乳糖代謝、戊糖和葡萄糖醛酸鹽相互轉化、檸檬酸鹽循環(huán)和**酸代謝這幾種途徑。然后結合蛋白質和代謝標志物來預測DKD狀態(tài)。五種機器學習模型表明,組合模型提高了DKD預測的準確性和穩(wěn)定性。圖中展示了RF的結果??偟膩碚f,組合多組學標志物模型是一種強有力的提高DKD診斷的方法。1.蛋白組學結果表明,α2-巨球蛋白、組織蛋白酶D和CD324可作為檢測DKD進展的潛在生物標志物。2.代謝組學結果表明,半乳糖代謝和甘油脂代謝是DKD的主要代謝途徑,此外甘油-3-半乳糖苷可作為預測DKD的**標志物。3.蛋白組學和代謝組學的組合可以提高預測和診斷DKD的準確性和穩(wěn)定性。血清綜合組學的生物標志物可用于DKD的預警和診斷。該研究為優(yōu)化DKD的管理提供了數據資源。修飾蛋白質組試-蛋白質組學 解決方案。廣東高通量蛋白組學

定量蛋白質組學 蛋白質進行質譜檢測未知蛋白進行全檢測。遼寧蛋白組學 數據分析

單細胞蛋白組學研究方法:2020年9月,加州大學的MinnieM.Sarwal課題組在FrontiersinMedicine發(fā)表的題為“Near-Single-CellProteomicsProfilingoftheProximalTubularandGlomerulusoftheNormalHumanKidney”的研究成果,通過單細胞蛋白組學研究方法,分析正常人近端腎小管和腎小球區(qū)域的腎臟細胞,研究為解開急性和慢性腎臟疾病病因和腎臟亞細胞功能擾動提供依據。中文標題:正常人腎臟近端腎小管和腎小球的單細胞蛋白質組學分析研究對象:人體腎臟組織發(fā)表期刊:FrontiersinMedicine影響因子:5.091發(fā)表時間:2020年9月運用重點組學技術:單細胞蛋白質組學技術遼寧蛋白組學 數據分析

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