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基于表达量挖掘与功能挖掘的蛋白质组数据分析范例文章!

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发表于 2022.11.17 09:48:07 | 显示全部楼层 |阅读模式
在之前推送的蛋白质组前沿检测技术更新、蛋白质组数据挖掘、代谢组检测技术介绍等文章中,已经给大家整理了关于蛋白质组,代谢组检测原理的知识。详情见文末链接。

除了检测原理外,对于生物学研究的老师来说,可能更关注如何解析检测得到的数据,完成生物学问题研究,保证文章快速顺利见刊。然而,从拿到检测数据到研究结果结题是一段漫长的道路,道路中的图形解析、图形绘制、数据处理、个性化数据挖掘、组学数据关联都有可能成为一个个拦路虎,使数据挖掘停滞不前。如何在这条道路上快人一步,过来人的经验总结最为重要!因为有了绕弯路的经验,才能拥有锁定正确道路的对策。

如果你还停滞在蛋白代谢数据挖掘道路中,或者准备开展相关研究,快来加入我们下周的蛋白代谢培训班进一步交流吧~课程中不仅有组学数据分析的理论介绍,还有基于R语言的数据可视化教程,同时还有SIMCA、Cytoscape软件挖掘数据等教程。当然还有数据挖掘经验,倾囊相授。


  • 时间:2022年11月21日-25日
  • 授课形式:腾讯会议   线上授课
  • 报名费用:2000元/人
  • 组团报名(≥2人):1800元/人

为了让大家先感受一些蛋白质组的数据挖掘策略,下面用一篇合作客户文章作为课前预习,简单了解下蛋白质组的数据分析流程。当然,除了下文涵盖的分析点外,还有很多其它挖掘方式和组学关联策略则会在课程中给大家介绍,要详细关注蛋白代谢培训班呐!

Biology IF(2022):5.168

  • 合作单位:南京农业大学
  • 中文题目:血浆蛋白质组揭示荷斯坦奶牛乳蛋白合成的调控因素

研究背景

研究表明奶牛乳蛋白浓度与某些血浆生物分子有关。然而,长期乳蛋白浓度不同的奶牛,血浆生物分子特征尚未完全明确。本研究使用DIA技术,通过对不同乳蛋白浓度的奶牛血浆进行蛋白质组检测,了解血浆蛋白乳蛋白合成中的作用机制。

实验设计


选择长期乳蛋白含量低(LMP)、中(MMP)、高(HMP)的荷斯坦奶牛血浆进行蛋白质组检测,每组3个生物学重复。


研究思路


研究结果

1. 血浆生化参数和激素浓度测定

先前研究表明,哺乳动物雷帕霉素靶蛋白(mammalian rapamycin target protein,mTOR)信号通路可调节乳蛋白合成,该信号通路对乳蛋白合成的翻译过程至关重要。当使用激素或营养物质,如:PRL(prolactin,催乳素)、CL(cortisol,皮质醇)、INS(insulin,胰岛素)可激活mTOR通路,进而影响离体乳腺腺泡内的蛋白质合成。同时体外研究也表明,IGF-1、GH(growth hormone,生长激素)可介导mTOR信号通路进而增加乳蛋白产。因此,当奶牛分泌的牛奶中乳蛋白含量不同时,是否与上述相关激素和营养物质失调表达有关?为进一步揭示上述问题,作者使用双抗体ELISA试剂盒测定了三组奶牛血液生化指标和血浆激素水平,HMP组中INS、PRL、GH的含量显著高于另外两组。同时,HMP组中IGF-1的含量显著高于LMP组(图1)。总体来说,不同乳蛋白含量的奶牛血浆中激素和部分营养物质存在差异表达。

图1 不同乳蛋白含量奶牛血浆中激素和营养物质含量测定
*A:三组样本中生长激素(GH)、皮质醇(CL)、IGF-1、催乳素(PRL)丰度信息;B:三组样本中胰岛素(INS)的丰度信息

2. DIA蛋白质组揭示乳蛋白含量差异的蛋白分子调控机制

为明确导致乳蛋白含量差异的内在分子机制,作者使用DIA技术在三组(LMP、MMP、HMP)样本中共检测到1049种蛋白质。PCA数据表明,三组样本的蛋白质特征差异明显(图2A)。韦恩图结果表明,在LMP、MMP、HMP组中分别检测到43、44、22种独特表达的蛋白质(图2B)。表明蛋白质的差异变化很有可能是导致乳蛋白含量差异的重要因素。对蛋白质组数据进一步开展差异分析,在HMP-vs-MMP、LMP-vs-MMP、LMP-vs-HMP中分别有40、59、91个显著差异表达蛋白质(图2C)。

图2 LMP、MMP、HMP三组样本蛋白质数据分析
*A:PCA分析;B:韦恩图分析;C:差异分析

差异蛋白进行KEGG富集分析,发现以P value<0.05为阈值时,LMP-vs-HMP组中的差异蛋白显著富集在AMPK信号通路、mTOR信号通路、PI3K-Akt信号通路、MAPK信号通路和RNA转运通路中;MMP-vs-HMP组中差异蛋白主要激活了赖氨酸降解、半乳糖代谢、碳水化合物消化吸收、淀粉和蔗糖代谢途径;MMP-vs-LMP中的差异蛋白则与PI3K-Akt信号通路、NF-kappa B信号通路显著相关(图3)。IGF-1的Western blotting结果证实蛋白质数据准确(图4)。

图3 差异蛋白KEGG富集分析

图4 Western blotting证明三组样本中IGF-1的丰度变化

小结

本文是一篇范例性的蛋白质组数据挖掘文章。整体以生信分析为基础,在挖掘前期通过查阅文献和生理指标测定了解的不同含量乳蛋白奶牛中激素、营养物质的含量差异。随后借助蛋白质组数据表明,蛋白水平失调是乳蛋白差异积累的重要原因,并再次提出,mTOR信号通路、MAPK信号通路、赖氨酸降解、半乳糖代谢、淀粉蔗糖代谢途径的激活是乳蛋白积累的重要原因。文章最后借助Western blotting验证了蛋白质数据的可靠性,并借助体外实验验证,当使用200ng/ml的IGF-1处理BMEC细胞时,可最大程度激活BMEC细胞活力,增加β-酪蛋白水平,并伴随mTOR磷酸化水平增加。

写在最后:
如何快速完成蛋白质组数据挖掘,或者快速了解自己蛋白质数据特征呢?文章中的蛋白质组数据挖掘部分是借助Omicsmart(https://www.omicsmart.com/index.php)来完成的。除了挖掘数据,该平台还可解决数据挖掘过程中的常见问题,同时具备图表交互功能,实现目标数据可视化。如果样本同时做了转录组,还可在线一键关联,实现转录组+蛋白质组数据关联分析,从两个层面挖掘生物学问题,增加文章的发文档次。快来搜索链接,详细了解~


基于Omicsmart完成文章中的样本关系分析

基于Omicsmart完成文章中的样本韦恩图分析

基于Omicsmart完成文章中的差异分析

Tips
除柱状图外,还有热图、小提琴图、火山图、雷达图等展示差异分析结果。

一键实现组学数据关联,分析基因在转录层面和蛋白层面的调控作用,增加研究深度,提升文章影响力。

基于Omicsmart的转录组-蛋白质组数据关联

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参考文献

[1] Wang X, Xu J, Han Z. Plasma Proteomic Profiling Reveals the Regulatory Factors of Milk Protein Synthesis in Holstein Cows. Biology (Basel). 2022 Aug 19;11(8):1239.

*未经许可,不得以任何方式复制或抄袭本篇文章之部分或全部内容。版权所有,侵权必究。

本文作者:基迪奥-zero

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