邹文安
景杰生物/报道
2月14日是一年一度的浪漫情人节，
单一组学也不想再孤单下去~~~。
于是蛋白质组牵起了转录组的手，
联合探索生命活动中基因表达调控的秘密……
蛋白质组学和转录组学都是系统地研究生物学规律和机制过程中基因表达动态调控的重要工具。蛋白质是功能的最终执行者，蛋白质组的研究能够揭示所有生理病理过程变化的直接原因，有着不可替代的优势。转录组代表了基因表达的中间状态，可以反映诸如转录调控、转录后调控的机理。
将这两个组学的数据整合起来分析，不仅能揭示二者之间的相互调控作用或者关联，更能在蛋白质水平及转录水平两个不同层次上全面探究生命活动的机理、疾病发生的机制，精确研究重要基因的表达模式和调控过程，进而透视生命活动的规律与本质，解释生物学问题。
为深入挖掘生命活动的规律，景杰生物特推出蛋白组转录组联合分析，通过构建基因表达在转录水平与蛋白水平的“全景图”，对特定状态下的生物体基因和蛋白质的表达水平进行全方位的解析，联合打造解析基因表达调控的最深层方案，为您提供全面的注释信息，揭示生命病理调控机制。
值此浪漫情人佳节，景杰生物为合作客户送出惊喜福利：
即日起（2019年02月14日）至2019年03月31日间，同时签订转录组与蛋白质组项目，免费赠送联合分析！
名额有限，先到先得~
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1. 基础统计比较
通过转录组与蛋白组定量研究分别鉴定到转录本和蛋白的总数目和可鉴定数目以及每个比较组中差异表达蛋白与差异表达转录本之间的交叉情况（图1）。为了评估两种组学的定量重复性，以及样本在两种组学层面表达情况的相关性，采用了spearman相关系数和PCA分析方法对两种组学得到的量重复性进行了比较（图2，图3）。
图1. 比较组A/B中差异表达蛋白与转录本比较分析韦恩图
图2. 所有样本在转录组水平的PCA散点图（左）；所有样本在蛋白组水平的定量PCA散点图（右）
图3. 两两样本间转录组定量spearman相关系数聚类热图（左）；两两样本间蛋白组定量spearman相关系数聚类热图（右）
2. 定量相关性分析
基于转录组与蛋白组定量的整体分析结果显示，转录组与蛋白组之间除了存在较为明显的正向调节关系，仍然还有部分蛋白与转录本之间存在负向调节关系。为了进一步了解这些正向调节和负向调节蛋白或转录本参与的生物过程，采用GSEA的分析方法揭示了不同调节关系下蛋白或转录本潜在参与的通路过程。
图4. 基于转录组与蛋白组定量相关系数的KEGG通路GSEA分析
3. 蛋白组与转录组差异分析
通过比较分析可以将蛋白或转录本分为多种不同类型的表达情况，每种表达情况可以对应为一种调控关系。为了进一步了解不同调控关系的蛋白或转录本参与的生物过程，可以对这些蛋白或转录本进行KEGG、GO和domain的富集分析（图5）。
图5. 转录组与蛋白组不同调控关系下蛋白的功能富集分析气泡图
4. 蛋白组与转录组表达模式聚类分析
为了探究多个实验条件处理下基因在转录水平和蛋白水平之间潜在关系。首先通过转录本与蛋白质之间的一一对应关系，合并蛋白组与转录组表达量数据集，然后采用K-means方法将基因在两个维度下表达量进行聚类分析（图6）。
图6. 转录组与蛋白组表达量K-mean聚类热图
参考文献：
1. Lawrence, R. T. & Villen, J. Drafts of the human proteome. Nature biotechnology. (2014).
2. Mertins, P. et al. Proteogenomics connects somatic mutations to signalling in breast cancer. Nature. (2016).
3. Eva Bang Harvald. et al. Multi-omics Analyses of Starvation Responses Reveal a Central Role for Lipoprotein Metabolism in Acute Starvation Survival in C. elegans. Cell Systems (2017).
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