当前位置：网站首页 » 新闻 » 内容详情

蛋白组学分析网站设计下载_扫一扫出答案免费网站(2024年11月最新版)

内容来源：北京东为网络所属栏目：新闻更新日期：2024-11-29

蛋白组学分析网站设计

𐟔짔Ÿ信分析SCI全攻略𐟓ˆ 𐟔 生信分析SCI指导：从单基因到泛癌，从mRNA到miRNA，再到CeRNA，我们覆盖所有生信领域。无论是生物医学、生物信息学，还是数据库设计、微生物学，我们都有专业的指导思路。 𐟓š 生物信息学与统计分析：专攻生信分析、生物统计学、生物医药，我们提供全面的技术支持。 𐟒𛠦•𐦍†析与可视化：利用R语言、Python等工具，进行数据分析和可视化，助力你的研究。 𐟌 留学生生信分析：针对医学留学生，我们提供专业的生物信息学、统计分析指导。 𐟔砦•𐦍“设计与网页设计：从数据库设计到网页设计，我们提供全方位的技术支持。 𐟓ˆ 蛋白组学、基因测序、病理生理分析：涵盖生物化学与分子生物学、药理学、生态学、微生物学、免疫学、基因工程、药物化学、有机化学、核磁解析、药物分析、药用植物学、同源建模等领域。 𐟌Ÿ 生信分析小知识：提供生信分析作图、生信分析思路设计、单细胞生信分析等专业知识。 𐟓 纯生信分析：专注于生信分析的各个领域，提供专业的分析服务。 𐟔젧”Ÿ信医学SCI：助力你的生信医学研究，发表高质量SCI文章。 𐟓Š 生信医学数据分析：提供专业的数据分析服务，助力你的研究。

多组学联合分析揭示唐氏综合症新机制最近，意大利技术研究院（Istituto Italiano di Tecnologia, IIT）领导的一个国际科研团队，通过多组学联合分析，发现了唐氏综合症（Down Syndrome, DS）患者大脑中存在的保守细胞投射缺陷。这项研究结合了RNA测序和蛋白质组学分析，为唐氏综合症的脑生理病理学研究提供了宝贵的资源。研究背景 𐟧 唐氏综合症是最常见的遗传性认知障碍之一，其病因是人类21号染色体（HSA21）三倍体。然而，具体的分子机制如何导致DS大脑的各种病理现象，仍然是一个未解之谜。研究人员希望通过多组学分析揭示这些机制，以便为未来的临床干预设计提供新的潜在靶点。研究方法 𐟔슧 ”究团队对来自唐氏综合症患者和健康对照组的脑样本进行了全面的RNA测序和蛋白质组学分析，样本包括海马和皮层两个不同的脑区。研究人员在这两种脑区分别分析了基因、转录本、蛋白质和微小RNA（miRNAs）的表达特征，并使用加权基因共表达网络分析（WGCNA）识别了与DS相关的表达网络。研究发现 𐟌Ÿ 该研究的主要发现包括：基因和转录本表达变化：研究发现，DS脑中大量基因和转录本的表达发生了显著变化。具体而言，研究团队在海马和皮层中分别鉴定出4827个和5548个差异表达基因（DEGs），以及5090个和4718个差异表达转录本（DETs）。蛋白质表达变化：在蛋白质水平上，研究人员在海马和皮层中分别发现了1158个和1029个差异表达蛋白（DEPs）。约40%的DEPs在基因水平上也表现出差异表达，表明转录水平和蛋白质水平之间存在一定的相关性。细胞类型富集分析：通过细胞类型富集分析，研究人员发现上调基因和转录本主要富集在胶质细胞（包括星形胶质细胞、微胶质细胞和少突胶质细胞）。这项研究不仅揭示了唐氏综合症患者大脑中的一些新机制，还为未来的临床干预提供了新的潜在靶点。希望这些发现能帮助我们更好地理解和治疗这种疾病。

药物化学与人工智能的完美结合今天与一位药学师兄交流时，他展示了一篇关于药物化学与人工智能结合的论文。他们目前正在参考这篇论文进行某个药学与AI的课题研究。这篇论文介绍了一种新型的Macformer模型。我们发现，人工智能在药物研究中的最大价值在于：高效性：AI大模型能够高效地探索化合物的化学空间结构，大大缩短科研周期。分子多样性和结构新颖性：这两者在药物探索中至关重要，AI大大增强了这方面的探索能力。预测和优化能力：AI模型如GPT在医学中常用于疾病预测，深度学习模型在药物研究中也有广泛应用。这种模型可以与多个领域结合：药物学：个性化药物设计蛋白质工程：蛋白质设计与修饰材料化学：设计新型材料合成化学：预测化学合成路径药理学：药物毒性预测和副作用分析此外，AI还可以与影像组学、多模态、自然语言处理、深度学习相关以及基因组学进行交叉应用。

线粒体与多组学分析：探索未知的疾病机制 𐟔 在探索线粒体功能障碍的背后，科学家们发现了一种名为PYURF的蛋白质，它似乎在调节辅酶Q（CoQ）和线粒体复合物I（CI）的生物学过程中发挥着关键作用。𐟔슊𐟌🠥𝓐YURF被破坏时，许多患者会表现出CoQ或CI的缺失，尽管没有发现已知的CoQ和CI相关基因突变。通过分析不同细胞系中的CoQ水平，研究者发现，在缺失PYURF的细胞中，CoQ和复合物蛋白的下调最为显著。𐟓‰ 𐟓ˆ 代谢组学数据显示，PYURF敲除株中的二氢乳清酸水平提高，这表明PYURF可能通过某种方式桥接这些基本且相互关联的代谢过程。进一步的全蛋白组分析揭示了三种CoQ相关蛋白（C0Q3、C0Q5、C0Q7）和三种CI组装因子（AF3、AF5、AF8）的明显下降。𐟌€ 𐟔— 通过深入研究，研究者发现PYURF仅与AF5和COQ5两种蛋白互作，而这两种蛋白又与AF8及其他辅酶Q蛋白互作。PYURF结合AF5是通过稳定其结构来发挥作用。因此，研究者提议将PYURF重命名为NDUFAFQ，因为它通过相互连接的CI和CoQ通路结合并稳定SAM-MTS。𐟔銊𐟑𖠥œ襯𙤸€个出生患有代谢性酸中毒的儿童进行全外显子测序后，研究者发现，患者PYURF第二个外显子中的一个移码突变是唯一可能的遗传因素。在HAP1细胞中过表达PYURF突变，发现其效果等同于PYURF敲除株，因此认为该PYURF突变很可能就是致病因子。𐟒‰ 𐟔 通过MITOMICS数据库分析，研究者能够解析未知功能的线粒体蛋白的作用。这一研究思路为探索线粒体疾病的潜在治疗靶点提供了新的方向。𐟌Ÿ

「x-mol微资讯」【ACS Cent. Sci. 康奈尔大学林合宁教授团队 | 白喉酰胺缺失通过调节RRM1翻译增加哺乳动物细胞中的DNA复制压力】网页链接作者开发了一种结合计算分析与定量蛋白组学的策略，成功识别了哺乳动物细胞中受白喉酰胺影响的蛋白候选物，并验证了特定蛋白受到白喉酰胺调节的机制。这为进一步研究白喉酰胺的生物功能及翻译过程中的-1移码提供了有力工具。此外，本研究揭示了白喉酰胺在哺乳动物细胞DNA复制压力中的作用，发现白喉酰胺缺失通过调节RRM1的翻译加剧了DNA复制压力，为解释白喉酰胺缺乏与癌症之间的关联提供了新的见解。

线粒体研究新思路：多组学分析的突破线粒体研究一直是生物学领域的热点，尤其在自然基金的申报中，线粒体方向的项目数量一直名列前茅。2022年，医学部中标的线粒体项目多达491项，位列第三。尽管如此，线粒体领域仍有许多未知，例如数百个线粒体蛋白的功能尚未明确，许多人类线粒体疾病的致病突变也未找到相关基因或蛋白。多组学分析，包括蛋白组、代谢组等，是发现基因和药物功能的重要工具，也是解析线粒体蛋白功能和鉴定线粒体蛋白互作的关键方法。将多组学分析技术应用于线粒体蛋白研究，有助于明确人类线粒体疾病的致病突变基因，推动新的研究思路和内容的发现。今天分享一篇文章，介绍了一种基于质谱的多组学技术分析方法。该方法通过改进高通量定量质谱，应用于酿酒酵母中线粒体未知蛋白（MXP）的功能研究。具体来说，研究者使用CRISPR-Cas9系统敲除了核染色体中的线粒体蛋白编码基因，构建了203个敲除的HAP1细胞系，其中包括50个编码MXP以及66个编码功能被部分揭示的哨兵蛋白，后者大多与人类疾病有关。接下来，研究者对这些敲除细胞系进行了蛋白组、脂质组和代谢组学的检测，鉴定出8433种蛋白、3563种脂质和218种代谢物。利用这些数据，研究者建立了一个在线交互式MITOMICS资源，配备了直观的分析工具，用于探索所检测到的分子与线粒体蛋白功能间的关联。研究思路分析：首先，研究者聚焦于与众多疾病都有联系的线粒体，发现虽然线粒体与许多疾病的发生、发展息息相关，但数百种线粒体蛋白缺乏明确的功能，大约40%线粒体疾病的潜在遗传基础仍未解决。因此，研究者决定对线粒体蛋白质进行大规模的组学分析。在一切都是未知的情况下，如何发现思路呢？无疑是对相关物质进行组学分析，发现联系点后再逐步探索。于是，研究者大批量地进行组学分析，并构建了一个资源库来进行后续研究分析。通过这种方法，研究者不仅能够更好地理解线粒体的功能，还能为人类线粒体疾病的致病突变研究提供新的思路和方向。

𐟧짔Ÿ物信息学图表全解析𐟓Š 𐟔 科研路漫漫，图表来助力！生物信息学中的各种图表，你了解多少？今天就来一一揭秘！ 1️⃣ 𐟔姃�𞯼š数据世界的温度计，色彩深浅展差异。基因表达、样本对比，一目了然！ 2️⃣ 𐟧韦恩图：集合比较神器，基因组学、蛋白组学研究好帮手。交集、差异，清晰可见！ 3️⃣ 𐟎pSet图：展示组间特有与共有关系，基因组学、转录组学研究利器。 4️⃣ 𐟌‹火山图：差异表达基因的快速识别者，转录组研究好帮手。 5️⃣ 𐟛KEGG气泡图：生物学通路的气泡浴，显著性与基因数量一目了然。 6️⃣ 𐟓‰PCA图：主成分分析，降维高手。数据特点，轻松把握！ 7️⃣ 𐟒ƒCircos圈图：数据圆舞曲，基因组学与生物学数据展示利器。 8️⃣ 𐟎𘥼楛𞯼š数据关系的吉他，弧线展示关系强度。 9️⃣ 𐟓𘧮𑧺🥛𞯼š数据分布快照，中位数、极值、离群值一清二楚。 𐟔Ÿ 𐟎𖥰提琴图：结合箱线图与核密度图，数据整体分布与概率密度全掌握。 1️⃣1️⃣ 𐟏†ROC曲线：二分类问题分类效果评估者，真阳性率与假阳性率比较。 1️⃣2️⃣ ⏳生存曲线：时间机器，展示研究群体生存率变化。

ChIP-Seq/ qPCR 检测验证要点： 1.实验设计：尽量进行实验组别设计和生物学重复检测，提高后续验证的阳性率。常规过表达单组（Ab IP vs IgG IP）；动态互作组学（实验组vs对照组vs IgG组）。根据目的设计适当的生物学重复。如果后续以ChIP-Seq数据进行互作组标准分析，则需要3-4组生物学重复；如果后续以寻找关键互作DNA片段，进行深入的机制研究，则建议1-2次生物学重复。根据经验，单次重复假阳性率达90%。ChIP-Seq建议设置实验组别和生物学重复检测。 2.蛋白表达和细胞量：细胞用量要不少于1E8（金标准：320g离心细胞量100，保障项目用量）。本底低表达的蛋白，建议使用过表达组进行检测。蛋白表达可根据WB结果或初步根据数据库判定（Proteomics DB，Human Protein Atlas）。 3.抗体关键质控：抗体特异性与亲和效价要高，尽量采用标签抗体或经过CoIP效果验证的抗体。抗体质量参差不齐（WB能检测到预期条带不到1/2，能检测到良好结果的不到1/4）和存在非特异性结合（几乎所有的抗体都存在非特异结合，部分非特异结合条带远大于目的条带），ChIP-Seq需做WB和IP-WB质控。抗体可参考数据库（Validated Antibody DB)。 4.IP送样建议：细胞培养好后，收集前，先进行甲醛交联，再收样冻存。 5.与蛋白互作DNA片段的筛选和验证：数据分析以信号强度作为强阳筛选，以文献查阅，功能匹配，批量ChIP-qPCR验证，提高验证成功率。 ChIP-Seq检测和ChIP-qPCR验证优劣势：优势：高通量获得目的蛋白的专属DNA互作库，获得与目的蛋白的互作的DNA机制分子。劣势：ChIP-Seq的DNA库鱼龙混杂，包含与目的蛋白直接/间接的互作DNA，非特异结合，残留DNA。ChIP-Seq技术和分析门槛高；ChIP-qPCR验证成功率低，导致研发进展反复跌宕，时间和经费成本占用较大，严重影响士气。该项目的成功实施，比较依赖成熟和有分析经验的团队。广州基云，在IP互作组检测和关键机制分子筛选验证领域，具有丰富的经验，助力互作机制研究。如有相关科研问题，欢迎留言探讨。 #chip实验#⠂ ⠣科研#⠂ ⠣研究生#

肠道微生物宏基因组学：从数据到洞见 𐟌🠨‚ 道微生物组学：探索肠道的奥秘 𐟌🊊肠道微生物组学是一个充满挑战和机遇的领域，它涉及人类肠道微生物的基因参考集、培养组学以及肠道病毒组的研究。通过深入探索这些微生物与宿主之间的相互作用，我们可以更好地理解肠道健康和疾病的关系。 𐟔젨‚ 道微生物组学的研究方法 𐟔슊1️⃣ 扩增子测序：通过PCR技术对特定基因进行扩增，然后进行测序。 2️⃣ 宏基因组测序：直接对肠道微生物的基因组进行测序，获取更全面的信息。 𐟔堧 ”究热点 𐟔劊1️⃣ 肠菌与疾病的关系：探索肠道微生物如何影响宿主健康。 2️⃣ 宏基因组关联分析（MWAS）：通过宏基因组数据来预测疾病风险。 3️⃣ 多组学联合分析：结合基因组、转录组、蛋白质组等多组学数据，全面解析肠道微生物的功能和作用。 𐟓栨‚ 道微生物组学测序的实验设计 𐟓把1️⃣ 样品制备：确保样品的代表性，避免污染。 2️⃣ 实验重复：增加实验的可重复性，确保数据的可靠性。 3️⃣ 测序数据量：选择合适的测序深度，以获得足够的信息。 4️⃣ 对照组设计：正确设置实验组和对照组，以便进行差异分析。 5️⃣ 注意事项：避免样品制作和建库中的常见误区。 𐟓Š 肠道微生物组学分析的结果解读 𐟓Š 1️⃣ 原始数据评估：确保数据的准确性和完整性。 2️⃣ 组装结果质量评估：评估组装结果的准确性。 3️⃣ 16S rRNA分析：通过alpha/beta多样性、稀释曲线、物种组成等来了解肠道微生物的多样性。 4️⃣ 组间差异分析：通过相关性、PCA、PCoA、RDA/CCA等分析方法，比较不同组别之间的差异。 5️⃣ 功能通路富集分析：通过差异物种和功能通路的富集分析，揭示微生物的功能差异。 6️⃣ 热图展示：通过热图展示差异物种和功能通路的富集情况。 7️⃣ 韦恩图和LEfSe分析：通过韦恩图和LEfSe分析，进一步了解差异菌群的特征。 𐟎蠩똧𚧥ˆ†析与可视化实战 𐟎芊1️⃣ R语言基础及其在生物信息学中的应用：学习R语言的基础知识，并掌握其在生物信息学中的应用，如QIIME结果解析、稀释曲线绘制、物种丰度图绘制、差异菌群分析、热图分析、PCA/PCoA分析等。 2️⃣ 常用分析软件介绍：了解并掌握MEGA、Evolview、LEfSe、PICUST、STAMP、Cytoscape、ResFinder等常用软件的使用方法。

MIT全新机器学习与生物课程上线！你还记得MIT的“深度学习在生命科学中的应用”课程吗？那可是2021年最前沿的系统课程之一。三年过去了，MIT的团队终于推出了2024年秋季的全新课程，赶紧学起来吧！ Module 1: Genomics, Epigenomics, Single-Cell, Networks, Circuitry 主题：基因组学、表观基因组学、单细胞分析、网络与回路内容：表达分析、聚类、分类（L2）；单细胞基因组学与多组学整合（L3）；序列数据、比对与动态规划（L4）；表观遗传调控与3D结构建模（L5-L7） Module 2: Protein Structure, Protein Language Models, Geometric Deep Learning 主题：蛋白质结构、蛋白语言模型、几何深度学习内容：蛋白质结构生物学（L8-L10）；蛋白语言模型与转录因子识别（L11）；染色质结构（L12） Module 3: Chemistry, Therapeutics, Graph Neural Networks 主题：化学、治疗学、图神经网络内容：药物开发与小分子表示（L13-L15）；分子对接与疾病关联分析（L16-L18） Module 4: Electronic Health Records, Imaging, Evolution, Metabolism 主题：电子健康记录、成像、进化与代谢内容：电子健康记录、组学数据（L19-L21）；比较基因组学与保守性（L22-L23）；代谢建模与深度学习（L24-L25）这门课程由MIT计算科学&AI Lab的Manolis Kellis主讲，总共26节课，目前已经进行到第14节。赶紧加入学习吧，探索机器学习在生物学中的最新应用！

专栏内容推荐

1352 x 820 · png
蛋白组数据分析平台搭建-康昱盛
素材来自:cloudscientific.cn
900 x 513 · png
热点分享|CODEX单细胞空间蛋白组学平台助力Multi Omics多组学联合分析-云准医药科技（上海）有限公司
素材来自:accuramed.com

1080 x 532 · jpeg
CODEX单细胞空间蛋白组学平台助力Multi Omics多组学联合分析 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

474 x 696 · jpeg
4D-DIA蛋白组学平台首次成功构建人类皮肤蛋白质学图谱 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com
1937 x 1208 · png
SWATH蛋白质组学技术揭示双向EET机制案例分析-技术专题-金开瑞
素材来自:genecreate.cn

1280 x 693 · jpeg
CODEX 单细胞空间蛋白组学分析平台技术原理 - 企业动态 - 丁香通
素材来自:biomart.cn

843 x 874 · png
蛋白质组学数据分析和展示 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com
2244 x 1412 · png
生物信息学定制分析服务 - 蛋白质组学，蛋白质组学服务，蛋白质测序，蛋白质，生物信息分析 - 北京明德正康医学研究有限公司
素材来自:e-omics.com

1080 x 1077 · jpeg
科学网—杨鹏翼研究组设计磷酸化蛋白质组学数据的系统化分析工具 - 小柯生命的博文
素材来自:blog.sciencenet.cn
1080 x 807 · png
Codex—组织原位空间蛋白组学研究平台_技术特点_分析测试百科网
素材来自:antpedia.com

548 x 712 · jpeg
蛋白组学+磷酸化组学双重思路升级，新一代4D蛋白组学的高阶应用~ - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com
549 x 547 · png
重磅升级！新时代蛋白质组学平台给您全新体验
素材来自:aptbiotech.com

800 x 919 · png
蛋白质组学联合代谢组学分析哺乳动物细胞从静止到增殖的生物过程表征-技术专题-金开瑞
素材来自:genecreate.cn
600 x 592 · jpeg
4D-DIA蛋白组学平台首次成功构建人类皮肤蛋白质学图谱 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

4960 x 2617 · png
DIA 定量蛋白质组学 Westlake Omics ｜西湖欧米（杭州）生物科技有限公司
素材来自:westlakeomics.com

784 x 954 · jpeg
转录组学+蛋白质组学为改善肝葡萄糖脂代谢机制提供了新见解 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com
1080 x 811 · png
Cell Metab （IF 27.3）| 微量蛋白质组学揭示单细胞组学发现的关键细胞亚群功能异质性_公司新闻_丁香通
素材来自:apt.biomart.cn

819 x 1007 · png
Nat Commun| 组学大牛基于DIA蛋白质组+DIA磷酸化蛋白质组揭示CDKs激酶家族在TNF信号传导中的关键作用 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com
600 x 390 · jpeg
定量蛋白组学分析-蛋白质非标记定量技术lable free - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

2007 x 1486 · jpeg
SiLAC标记定量蛋白质组学 | 凤凰智药
素材来自:phomics.cn
3543 x 1992 · jpeg
蛋白组学测序流程解析：从样品准备到数据分析的全方位指南 - 哔哩哔哩
素材来自:bilibili.com

1039 x 712 · png
转录组学和蛋白质组学整合分析 - 哔哩哔哩
素材来自:bilibili.com
1013 x 1014 · jpeg
组学-基因组、转录组、蛋白组、生信分析都有哪些内容？（一） - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

675 x 580 · jpeg
蛋白质组学研究的三大支撑技术 | 蛋白专题 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com
1280 x 948 · jpeg
《Science》OpenCell：蛋白质组亚细胞定位 - 生物通
素材来自:ebiotrade.com

1080 x 686 · jpeg
泛素化蛋白质组学技术及应用实例文献解析 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com
3543 x 1992 · jpeg
蛋白质甲基化蛋白组学分析：从修饰标记到功能解读的探索 - 哔哩哔哩
素材来自:bilibili.com

660 x 506 · png
DDA蛋白组学分析方法在多肽药物高分辨分子量测定中的优势研究
素材来自:biotech-pack.com
580 x 322 · png
蛋白组分析在观察灵长类脑发育过程蛋白表达变化的应用_生物器材网
素材来自:bio-equip.com

720 x 720 · png
定量蛋白组学分析-蛋白质非标记定量技术lable free - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com
932 x 784 · jpeg
蛋白质组学实用分析技术一览 - 分析行业新闻
素材来自:antpedia.com

800 x 600 · jpeg
MRM/PRM定量蛋白组学分析_照片/视频_分析测试百科网
素材来自:antpedia.com
1000 x 1631 · jpeg
TCGA蛋白质数据库挖掘视频(TCPA数据库/RPPA蛋白质组学)_蛋白质_TCGA进阶_生信自学课堂-生信自学网-生物信息学视频教程，生信培训
素材来自:ke.biowolf.cn

581 x 643 · jpeg
4D-DIA蛋白组学平台首次成功构建人类皮肤蛋白质学图谱 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com
1719 x 667 · jpeg
天府科技园代谢与蛋白组学平台（第二科研大楼） -四川大学华西医院科学研究 - 四川大学华西医院科学研究
素材来自:wchscu.cn

素材来自:查看更多內容

当前用户设备UA：Mozilla/5.0 AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko; compatible; ClaudeBot/1.0; +claudebot@anthropic.com)