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转录+蛋白联合分析产品爆款推荐,全新升级带来更完美体验

2020-08-25
中科新生命
2001

纯转录组发文越来越难?

转录组找到的差异基因,功能验证成功率低?蛋白组难以获取低丰度信息?

非模式物种做蛋白质组没有合适的参考数据库?


试试转录组+蛋白组联合吧


转录组学和蛋白质组学都是用来检测基因在不同分子层面的表达水平,有越来越多的科研工作者选择以转录组+蛋白质组联合的方式去研究基因表达调控机制。为了提供更优质的分析和服务,【中科新生命】转录+蛋白联合生信分析进行了全新升级,小编带您先睹为快。



产品特色 一

实现转录组分析(低丰度信息)+蛋白质组分析(功能信息)的优势互补

RNA和蛋白质都是用于表征基因的表达情况。但是,这两种组学技术各有优势:

蛋白质的表达水平更能真实反应最终的生物表型变化

转录组检测灵敏度高,可以获得更多低丰度表达基因(如转录因子)的表达信息

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分析1:转录-蛋白表达相关性及GSEA富集分析——以柱状图形式展现转录-蛋白的表达相关性及其分布,并以GSEA富集为基础检验不同功能基因的相关性分布是否具有显著特征。

分析2:转录-蛋白表达相关性散点图——直观展现转录-蛋白的表达差异倍数相关性

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通过上图可以看到,转录与蛋白表达的相关性中位数为0.56;从GSEA功能富集分析来看,翻译后修饰相关基因的表达相关性偏低;总共有近百个基因在蛋白水平有差异,在转录水平没有差异。这些结果都充分说明了蛋白质组研究的重要性。


由上图的鉴定统计分析可以看到,转录组测序对于低丰度表达基因,尤其是一些转录因子调控的研究非常重要。综上,通过转录组+蛋白质组联合分析,可以实现两种技术在基因表达研究的优势互补。


产品特色 二

提供基因表达的转录本、蛋白质多维度功能信息,聚焦关键功能/通路/基因


利用两个组学技术优势的互补,再配合相应的整合分析,可以帮助研究者从更多维度聚焦关键的功能或基因。

如下图所示,通过转录-蛋白组整合KEGG富集分析,可以发现关键的通路聚焦于肿瘤相关通路以及P53信号通路;   

        

分析3:转录-蛋白组整合KEGG富集分析——以不同标识(○及△)表示不同组学的富集结果,同时展示交集以及并集部分


通过富集网络可以清楚地看到哪些基因参与了这些通路,以及哪些基因处于更核心的位置,帮助研究者进一步收敛后续研究的关键对象。如下图:

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分析4:转录-蛋白组整合GO富集网络——展示差异基因、差异蛋白以及富集GO功能之间的关联,展现各GO功能之间联系以及不同GO功能间的桥梁关键基因或蛋白

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分析5:转录-蛋白组整合KEGG富集网络——展示差异基因、差异蛋白以及富集通路之间的关联,展现各通路之间联系以及不同通路间的桥梁关键基因或蛋白

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分析6:转录-蛋白组整合KEGG通路图——同时展现转录组差异基因与蛋白质组差异蛋白在KEGG通路图上的分布情况,多组学信息一目了然


产品特色 三

提升无参考基因组物种蛋白质组研究质量


针对非模式物种,蛋白质组数据库往往不存在或不够完善,因此可以通过无参转录组的转录本拼接注释为蛋白质组学提供数据库信息。

Tips:上述联合分析中,涉及大量表达量数据的关联分析,因此,强烈建议将转录组检测以及蛋白质组检测的样本一一对应,避免因为个体差异导致的不可靠结果。如果单个个体样本量不足以同时检测2种组学,可以将多个个体混成一个生物学重复再均分成2份进行转录组及蛋白质组检测。

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转录+蛋白 v2.0