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推動蛋白質組學應用 我國研究人員開發定量蛋白質組學數據分析工具
2023年09月07日 15:58:12
來源：化工儀器網 作者：宋池 點擊量：4578
近日，中國科學院廣州生物醫藥與健康研究院研究員張小飛團隊開發出定量蛋白質組學數據的下游分析與可視化工具。
【化工儀器網 項目成果】近日，中國科學院廣州生物醫藥與健康研究院研究員張小飛團隊開發出定量蛋白質組學數據的下游分析與可視化工具。相關研究成果以DEP2: an upgraded comprehensive analysis toolkit for quantitative proteomics data為題，發表于Bioinformatics。
隨著組學技術的發展，在后基因組時代，蛋白質組學已經成為生命科學和生物醫學研究的重要手段。蛋白質組學可以對細胞和組織中的成千上萬種蛋白質進行全面的定性和定量分析，從而大規模地對蛋白質的表達水平、翻譯后修飾、蛋白質相互作用等進行研究。
蛋白質組學是蛋白質組實驗和數據分析的結合，數據分析方法對蛋白組學研究有著關鍵作用。目前定量蛋白質組學以超高分辨率液質聯用質譜為基礎，其產生的數據具有方法儀器多樣、搜庫定量軟件繁多等特點，導致下游數據的數據非常繁瑣困難。
為解決這一問題，研究團隊公布了一個可用于處理多種蛋白質組定量軟件輸入數據的R包DEP2，用于定量蛋白質組學數據下游處理、差異分析和可視化。DEP2是研究團隊之前開發的蛋白質組學數據的差異富集分析(DEP)軟件包的升級，改進了數據兼容性、可定制性和功能性等方面。
據介紹，DEP2集成肽段至蛋白重定量算法、缺失值填充方法，可用于分析肽段層面和蛋白組層面的定量蛋白質組、修飾蛋白質組數據。同時，DEP2捆綁了以模塊化搭建的shiny應用，可以無代碼方式同時處理多個蛋白質組學數據。DEP2兼容多類型上游結果，為研究人員處理蛋白質組數據提供了便利。
DEP2 的總體目標是提高蛋白質組學數據分析的效率并消除障礙。它為蛋白質組學數據集提供了一個可重復的串聯分析工作流程，包括數據處理、估算、假設檢驗、結果可視化和下游生物功能探索。研究人員已=將其開源發布在github。
合適的數據分析工具將有效提高蛋白質組分析效率，使蛋白質組學能夠更好的滿足當前生命科學和醫學發展分析蛋白質等生物大分子的需求，從而推動蛋白質組學的應用發展。
(資料來源：科學網)
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