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蛋白组学分析网站设计下载_扫一扫出答案免费网站(2024年12月最新版)

内容来源：北京东为网络所属栏目：新闻更新日期：2024-11-30

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。

多发性骨髓瘤的蛋白组学全景分析多发性骨髓瘤（MM）是一种骨髓浆细胞恶性肿瘤，尽管治疗有所进展，但仍然无法治愈。因此，迫切需要更好的风险分层和新的治疗方法。MM的蛋白质组之前未经过系统评估，除了遗传和转录组学研究外，它还具有揭示疾病生物学和改善预后的潜力。作者进行了一项全面的多组学分析，包括138例原发性患者源性浆细胞恶性肿瘤的基于深度串联质量标签的定量全局（磷酸）蛋白质组学、RNA测序和纳米孔DNA测序。这些样本包括治疗初期MM、浆细胞白血病和意义不明的癌前单克隆免疫球蛋白病，以及健康对照。与健康浆细胞相比，恶性浆细胞的（磷酸化）蛋白质组高度失调，并且由染色体改变和转录后调节来定义。已确定一种与侵袭性疾病相关的预后蛋白特征，该特征独立于MM的既定风险因素。结合功能遗传学和单细胞RNA测序，揭示了浆细胞恶性肿瘤中的一般和遗传亚型特异性失调蛋白和途径，包括（免疫）治疗的潜在靶点。该研究证明了蛋白基因组学在癌症中的潜力，并为研究MM的蛋白调节和新的治疗方法提供了一个容易获得的资源。

𐟓š 蛋白组学质谱鉴定全解析𐟔 𐟔젨›‹白质的鉴定通常依据其独特的肽段序列。质谱技术在这一过程中发挥着关键作用。 𐟓Š 通过将数据库中的理论质谱与实验质谱进行对比，可以鉴定出特定的肽段，进而确定蛋白质的身份。这是Bottom up proteomics中常见的分析流程。 𐟔„ 串联质谱（MS/MS）是识别特定氨基酸序列的关键步骤。通过与蛋白数据库及软件的分析，最终可以得到蛋白质的定性和定量结果。 𐟔„ 下一篇将介绍更多蛋白质组学的技术。

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。

𐟧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#

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。

哈佛生物信息学课：跨学科融合 𐟌𑠧”Ÿ物信息学是一个迅速发展的领域，吸引了科学家和公众的广泛关注。它结合了生物学、计算机科学、信息技术、数学和统计学等多个学科的理论，用于分析和解读生物数据。 𐟎“ 哈佛大学的《计算机生物与生物信息学》课程由经验丰富的资深教授David K. Gifford和Pardis Sabeti共同教授。这门课程将帮助你全面掌握计算生物学的基础知识，包括关键的序列比对、蛋白质结构预测以及基因表达数据分析等技术。这些技术和方法对于深入理解和有效应用生物信息学至关重要。 𐟓š 《Advances in Bioinformatics》这本书涵盖了从基础到高级的多个生物信息学主题，包括数据挖掘和分析、计算进化生物学、蛋白质分析、计算疫苗和药物设计等。此外，还涉及计算基因组学、代谢组学、DNA测序和NGS、microRNA、基因到基因组分析、生物计算、神经网络分析、人工智能、大数据分析和软计算等许多相关主题。

生信分析必备：十大数据库推荐 𐟔在生物信息学分析中，数据的质量和丰富度至关重要。今天，我想和大家分享一些在生信分析中常用的数据库，它们就像是你的得力助手，帮助你更好地理解和解析生物数据。 NCBI NCBI（National Center for Biotechnology Information）是一个宝藏库，包括了GenBank核酸序列数据库和PubMed文献数据库等众多资源。无论你是要查找特定的基因序列，还是想要了解某个基因的功能，NCBI都是你的不二之选。 UniProt UniProt数据库提供了大量的蛋白质序列和功能信息。如果你正在研究某个特定蛋白质的结构域或者修饰位点，UniProt绝对是你的好帮手。 Ensembl Ensembl整合了基因组、转录组和蛋白质组等多组学数据，让你能够轻松获取基因的注释和变异信息。无论是基因表达分析还是基因突变研究，Ensembl都是你的得力助手。 TCGA TCGA（The Cancer Genome Atlas）存储了大量的癌症相关基因组和转录组数据。对于癌症研究者来说，TCGA是一个不可多得的数据宝库。 GEO GEO（Gene Expression Omnibus）包含了各种基因表达数据。无论你是研究特定疾病状态下的基因表达变化，还是想要了解某个基因在不同条件下的表达模式，GEO都能满足你的需求。 KEGG KEGG（Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes）提供了代谢通路和信号通路等信息。通过KEGG，你可以清晰地了解基因在通路中的作用，这对于理解生物过程非常重要。 STRING STRING（Search Tool for the Retrieval of Interacting Genes/Proteins）用于预测蛋白质之间的相互作用。如果你正在研究蛋白质互作，STRING可以为你提供方向。 dbSNP dbSNP（Database of Single Nucleotide Polymorphisms）收集了单核苷酸多态性（SNP）的数据。SNP是基因组变异的重要形式，dbSNP为你提供了丰富的SNP数据资源。 MINT MINT（Molecular INTeraction database）专注于蛋白质互作数据。它的数据精准且专业，是研究蛋白质互作的重要工具。 Reactome Reactome涵盖了生物过程和分子相互作用的通路信息。无论你是想了解某个特定通路的细节，还是想要探索新的生物过程，Reactome都是你的好帮手。 𐟌Ÿ这些数据库为我们的生信分析提供了强大的数据支持，记得收藏起来，以备不时之需！如果你对复杂的生信数据感到头疼，或者担心数据分析会耗费你宝贵的研究时间，不妨告诉我你的研究方向，我会尽力帮你少走弯路。毕竟，科研时间对于我们来说才是最关键的！

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