近年来,蛋白质组+磷酸化蛋白质组联合表现出强劲的增长势头。在Pubmed上不管是磷酸化蛋白质组,还是蛋白质组+磷酸化蛋白质组联合的文章数量都在持续增加,且上升的趋势同步。这也表明越来越多的研究者关注磷酸化的同时,也同时关注蛋白质组学水平的变化。Letpub数据显示2021年国家自然基金批准的磷酸化研究突破了300项,总资助金额超过1.4亿,其增长趋势与文献数增长趋势也一致。蛋白质组研究的是蛋白表达变化,磷酸化蛋白质组研究的是蛋白的磷酸化修饰变化。两组学联合能解释蛋白不同层面的信息,互为补充,为识别研究课题相关的磷酸化事件、关键信号通路和调控机制提供了一个全面的视角,有助于发现疾病靶点和生物标志物,辅助疾病的诊断与治疗。
吉凯基因一直致力于提供专业的蛋白质组学服务,本次我们对蛋白质组+磷酸化蛋白质组联合分析(以下简称联合分析)进行了全面升级!产品详情可点击查看4.20日线上发布会视频。
简单来说,此次我们基于创新药物靶点的科研与转化需求以及高水平文章的生信分析内容进行了产品升级,新版报告具有4大核心看点,新增14项生信分析(累计基础分析近30项)和3大高级服务,丰富度超过大多数同行!自2022年4月25日起,尚未进入生信分析的老合同(项目进展可查看吉凯推送的项目进展邮件)和新签的蛋白质组+磷酸化蛋白质组联合项目,即可享受全新升级分析,加量不加价!
新版联合分析报告升级成网页版,界面干净、整洁。右侧目录栏帮助科研用户快速知晓报告的主体内容,点击主目录可展开其子目录,支持科研用户随心所欲切换到感兴趣的条目上。新版报告内嵌了多重交互式体验,比如增加浮动显示窗,隐藏或展开分析结果,点击下拉按钮可切换分析结果以及网络图中的蛋白可任意拖动,让整个报告更加人性化、个性化。
干净整洁的报告界面
交互式的报告设计
2. 全面升级的生信分析:近30项基础分析+3大高级服务
新版联合分析报告包含3大分析模块,对应从基础到复杂的生信数据分析需求,帮助科研用户由浅入深,循序渐进理解组学结果。此次新增venn、PCA、相关性分析、激酶-底物和弦图以及激酶活性等14项分析,累计基础分析达27项之多。同时为满足科研用户对激酶功能的深度科研需求,提供激酶树、激酶抑制剂&药物注释服务和定制病毒等三大高级服务。
新版联合分析基础内容
3. 详细的文献注释和图表解释:让每一项分析都读得懂,有据可依
新版联合分析报告涉及高水平文献37篇,让整篇报告都有据可依。同时每一项分析都有明确的图表说明和解释,帮助科研用户更好的理解和使用分析结果。
部分报告内容示例
4. 新增论文框架和投稿建议:想客户所想,让科研更轻松一点
如何利用组学结果进行深度的数据挖掘或者论文写作呢?以及投稿期刊有哪些选择呢?对此,新版联合分析报告中增加了4大论文写作框架及后续研究建议,以及提供一些组学期刊、综合性期刊和医学期刊,供科研用户参考。
(1)两组学整体结果展示:新增4项
高水平联合文献通常会对蛋白质组和磷酸化蛋白质组的检测情况进行说明,包括展示两组学总的鉴定数量、平均鉴定数量、重合情况、两组学相关性、PCA分布特征等。因此,新版联合分析报告新增了以下4项内容:
基本鉴定情况表
Venn分析Venn图是科研文章中最常见的一种图,可用来表示多个数据集之间的关系,如直观地展示蛋白质组学和磷酸化蛋白质组学定量结果的特异性和一致性。
PCA分析两组学PCA结果进行对比展示,帮助科研用户从整体上判断实验课题究竟是两组学均能观察到显著的组间差异,还是仅某一组学组间差异更明显,以及两组学差异趋势是否一致。
相关性分析相关性分析可以衡量蛋白质组学和磷酸化蛋白质组学之间的密切程度及互补程度。例如Cell期刊上发表的人类结肠癌和肺鳞状细胞癌的蛋白基因组研究等高水平文献中均展示了蛋白-磷酸化之间的相关性图。
(2)两组学差异结果展示:新增6项
高水平联合文献中除了对两组学检测情况进行说明外,还会对两组学的差异结果进行描述,包括比较两组学差异数量、差异重叠情况、差异火山图以及GO/KEGG功能富集差异等。因此,新版联合分析报告新增以下6项内容:
差异结果统计差异结果统计柱状图直观的展示了两组学的差异数量,相关数据可直接用于论文或者文章中。
火山图对比
火山图能够直观展示对比组间的差异分布情况。通过对比两个组学的火山图,帮助科研用户分析在相同生理病理条件下实验组与对照组在蛋白水平和磷酸化修饰水平的差异趋势和分布。
TOP前15对比
KEGG通路富集差异
KEGG通路富集的分析可以帮助科研用户进一步了解差异蛋白质/磷酸化蛋白质富集在哪些通路上,以便找到最受影响的通路。分析结果呈现方式与GO功能富集方式类似,因此此处不另外展示。
Venn分析
针对两组学筛选到的差异蛋白进行Venn分析,直观地展示两组学同时定量到的差异蛋白数量以及各组学特异性定量到的差异蛋白数量,并对Venn结果进行GO/KEGG通路富集分析。分析结果呈现方式与前述Venn分析、GO/KEGG富集方式类似,因此此处不另外展示。
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