从蛋白组数据到调控网络：一站式转录因子活性分析

生信分析曾悦 2026-07-03 15:04

背景

转录因子是基因表达的“总开关”，其活性状态直接决定了细胞的生物学表型。然而传统分析方法往往停留在表达量层面，无法真实反映转录因子的调控活性。

为此我们推出了专为蛋白质组定量数据设计的标准化转录因子活性分析pipeline,基于蛋白质组定量数据的转录因子活性分析流程，整合DoRothEA先验调控关系库与decouple算法，实现从蛋白组数据到调控网络的一站式解析。

1. 技术原理:从表达量到调控活性

转录因子作为低丰度核蛋白，一直是质谱检测的盲区——绝大多数关键转录因子难以在常规蛋白组实验中被可靠定量。我们的pipeline基于 "转录因子的活性可以通过其下游靶基因的表达模式间接反映"这一核心理论，仅使用蛋白组定量数据即可完成活性推断。

首先，我们采用DoRothEA数据库中A/B/C三个最高置信等级的转录因子 - 靶基因互作关系对项目数据进行注释，这些关系通过整合文献挖掘、ChIP-seq、基序预测和基因表达推断等多重证据支撑，覆盖1000+人和小鼠转录因子。每条互作都标注了明确的调控方向和置信权重，为后续活性推断提供了坚实的基础。

转录因子–靶基因关系表

表头说明：TF（转录因子名称）、Target（靶基因）、Confidence（TF–靶基因互作证据等级，A–E；默认仅纳入A–C）、Weight（调控方向权重）

接着，通过decouple算法对蛋白定量矩阵进行计算，同时输出单样本和比较组双维度的转录因子活性得分。直观展示不同处理、不同分组间的调控差异。这种方法无需检测到转录因子本身，仅通过下游靶基因的蛋白丰度即可准确推断其活性，完美解决了质谱检测低丰度蛋白的难题。

单样本/比较组转录因子活性得分表

2. 多维度验证：让机制结论更有说服力

单纯的活性推断总被质疑"只是计算预测"？我们的pipeline内置二重验证体系，交叉验证结果的可靠性。

第一重验证：区分"活性驱动"与"丰度驱动"

通过整合转录因子活性推断结果与蛋白组中鉴定到的转录因子表达数据，计算两者的相关性。如果转录因子活性变化与蛋白丰度变化一致，说明其调控作用主要由表达量改变驱动；如果不一致，则说明存在翻译后修饰等非丰度依赖的调控机制。这种双维度对照，显著提升了转录因子调控关系识别的置信度。我们还会生成三联热图，同时展示"转录因子活性 - 分组相关性 - 蛋白表达"三者关系，结果一目了然。