蛋白质组定量数据分析
proteome discoverer对label free数据的定量原理-概述说明以及解释
proteome discoverer对label free数据的定量原理-概述说明以及解释1.引言1.1 概述：Label Free技术是一种用于蛋白质组学研究的重要方法，它可以在不标记样本的情况下进行定量分析，节省时间和成本。
Proteome Discoverer是一款功能强大的蛋白质组学数据分析软件，能够对Label Free数据进行高效准确的定量分析。
本文将着重探讨Proteome Discoverer对Label Free数据的定量原理及其在蛋白质组学研究中的意义。
通过深入了解这些内容，我们可以更好地理解Label Free技术的工作原理，为未来在生物医学研究领域的应用提供有力支持。
1.2 文章结构本文将分为引言、正文和结论三部分。
在引言部分中，将简要介绍Proteome Discoverer软件和label free数据分析的背景和意义，明确本文的研究目的。
在正文部分，将详细介绍Proteome Discoverer软件的基本情况，包括其功能和特点；同时，将深入探讨label free数据分析的原理，包括原理的基本概念和技术实现方式；最后，将介绍label free数据的定量方法，包括其在生物学研究中的应用和局限性。
在结论部分，将对本文的主要内容进行总结，讨论Proteome Discoverer对label free数据的定量原理在生物学研究中的应用前景，并展望未来的研究方向。
整体结构清晰，层次分明，旨在全面探讨Proteome Discoverer对label free 数据的定量原理，为相关领域的研究提供参考和借鉴。
1.3 目的本文旨在探讨Proteome Discoverer对label free数据的定量原理，通过深入分析Proteome Discoverer软件的功能和label free 数据的分析原理，揭示其在蛋白质组学研究中的重要性和应用价值。
通过本文的研究，我们旨在帮助读者深入了解Proteome Discoverer在label free 数据分析中的作用和方法，为蛋白质组学研究提供更加精准和可靠的数据分析手段，促进该领域的发展和进步。
蛋白质组学数据分析
71.08
156.19 114.10 115.09
103.14 129.12
Glutamine
Glu or Gln Glycine Histidine
Q
Z G H
128.13
具体数值，对应后页中离子质量
蛋白质组学质谱分析背景介绍
蛋白质组学质谱分析背景介绍
蛋白质组学质谱分析背景介绍
目前人类已知蛋白大约有6万8千种 平均每种蛋白长度为500个氨基酸 平均每种蛋白可以胰切成50个肽段 平均每个肽段有10种可能打碎情况 每一种可能情况产生1张理论图谱 平均一次质谱实验有3000次扫描 每一次扫描产生1张质谱谱图 ???面对如此多的质谱谱图和理论图 谱我们将如何进行比对
在IE中输入http://localhost/ISB/data/ZCNI_training/interact.prot.shtml,看 到经ProteinProphet后的结果为:
蛋白质组学数据库检索软件 GPM(X!tandem)
蛋白质组学数据库检索软件
GPM(X!tandem)
类型 数据输入 免费开源软件
SEQUEST
商业软件
Mascot
商业软件
DTA,PKL,MGF ， RAW,DTA mzXML,mzDATA 快 较慢
MGF,DTA
速度
较慢
蛋白质组学数据库检索软件
选择经PeptideProphet后生成的 Interact.pep.xml文件
• 其他为默认,点击Run ProteinProphet!
其它参数为默认,点击Run ProteinProphet,即可运行ProteinProphet程序
运行ProteinProphet完成后生 成的interact-prot.shtml 文件可由IE打开.
蛋白质组学数据分析
北京伯奥克生物技术有限公司创建于2003年，以“诚信务实，精诚合
作”为宗旨，致力于为高校、科研院所、医疗系统的生物实验室提供用SELDI 蛋白质分离、检测以及生物信息学分析服务。公司由一批具有共同理想，充满 激情的创业者组成，拥有一支由教授、副教授、博士后和博士组成的强大研发 团队和具有丰富高新技术产业化经验的经营管理团队。公司与高等学校、医科 院相关研究机构建立了广泛的产学研合作关系，保证了公司持续的创新活力。
北京伯奥克生物技术有限公司
Beijing Biock Bio-Technology Co.,Ltd
BIOCK
诚信务实，精诚合作！
地址：北京市海淀区北三环西路48号科技会展中心3号楼20A 100086 电话：010-81136626 邮箱：glchen@ 主页：
SELDI质谱分析平台
◦ 公司拥有成熟的SELDI-TOF-MS技术，用于快速而有效地对蛋白样品进行分离、处理、数 据分析和鉴定；建立蛋白质组数据库、发现疾病的相关蛋白和具有重要应用前景的生物标 记分子、建立疾病的早期诊断和治疗监测方法，我们愿为广大科研工作者提供先进的服 务——蛋白质样品SELDI-质谱-数据处理分析。公司拥有成熟的SELDI蛋白指纹图谱数据 库，用于肿瘤筛查及疗效判断等临床服务。
• 右图为使用不同软件进行基因预 测的可视化结果，该图对基因的 结构进行了详细注释。
图1. Visualization of genome assembly 图2. Visualization of gene prediction
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蛋白质组学定量
蛋白质组学定量蛋白质组学是生物学领域中一个受到重视的分支学科，它对研究细胞结构和功能有着重要意义。
定量蛋白质组学是一个复杂的研究领域，它可以帮助我们更好地理解细胞的结构和功能，并预测疾病的发生。
蛋白质组学定量是利用生物质谱技术和其他技术（如质谱、分析技术、定量技术等）对蛋白质进行定量检测的一种方法。
通过此种方法，可以比较一个细胞中不同蛋白质的相对表达量，并研究各种细胞表型的变化，有助于研究物种的进化和调控关系的研究。
蛋白质组学定量的有效实现，需要建立一个高效的细胞样本处理和分析流程。
生物质谱技术是分析一个细胞中不同蛋白质的相对表达量的基本技术。
它可以用来检测蛋白质的组成和表达水平，以及表达水平的变化，这是包括蛋白组学定量在内的所有细胞表型研究的基础。
其他重要技术包括高效液相色谱（HPLC）和高效毛细管电泳（CE），它们可以用来分析不同蛋白质的组成和表达水平，以了解蛋白质组织中表达水平的变化，并分析表达水平变化和细胞生物学表型之间的相互关系。
蛋白质组学定量的有效进行也需要建立一个有效的数据处理和分析管道。
有效的数据处理和分析管道可以帮助我们更好地理解不同蛋白质的组织和表达水平，以及表达水平变化和细胞生物学表型之间的相关性。
为了有效的实现蛋白质组学定量，必须建立一个完整的数据处理管道，包括获取样本、处理样本、定量表达水平和分析定量数据等步骤。
蛋白质组学定量实践中，在处理数据方面，它们也需要建立一个有效的数据分析系统，以便对测定的数据进行有效的分析和统计。
另外，除了细胞表型研究外，蛋白质组学定量还可以用来研究疾病的进化和调控关系。
例如，通过蛋白质组学定量，可以比较不同组织中不同疾病患者蛋白质表达水平的差异，从而了解疾病机理。
因此，蛋白质组学定量是一个重要的研究领域，其有效进行需要建立一个有效的数据处理和分析流程，以及建立一个有效的数据分析系统，通过这些流程，研究者可以更好地理解蛋白质组的组成和表达水平，以及表达水平变化和细胞生物学表型之间的相互关系，帮助我们了解细胞的结构和功能，以及预测疾病的发生。
蛋白组学蛋白定量值_概述说明以及解释
蛋白组学蛋白定量值概述说明以及解释引言部分的内容如下：1.1 概述：蛋白组学是研究生物体内所有蛋白质的组成、结构和功能的科学领域。
随着技术的发展，蛋白组学已成为生物医学研究中重要的一部分。
在蛋白组学研究中，蛋白定量值是一个关键概念，它可以用来描述不同样本中特定蛋白质的相对或绝对表达水平。
1.2 文章结构：本文将从以下几个方面来探讨蛋白组学蛋白定量值的概述以及解释。
首先，在第二部分将介绍什么是蛋白组学，并探讨蛋白定量值在其中的意义。
然后，我们将详细介绍与蛋白定量值相关的技术和方法。
接下来，在第四部分将进一步探讨蛋白定量值在生物医学研究和临床应用中的重要性，并通过实例分析展示其角色和相关发现。
最后，在结论与展望部分总结文章内容，并提供未来蛋白组学蛋白定量值研究的发展方向和挑战，同时给出对读者的启示和建议。
1.3 目的：本文的目的是概述和解释蛋白组学中的蛋白定量值，并介绍相关的技术和方法。
同时，我们将探讨蛋白定量值在生物医学研究和临床应用中的重要性，以及未来该领域可能面临的挑战。
通过本文，读者将能够了解到蛋白组学蛋白定量值在科学研究和医学实践中的关键作用，并为进一步开展相关研究提供参考和启示。
2. 蛋白组学蛋白定量值概述说明2.1 什么是蛋白组学蛋白组学是指研究生物体内全部蛋白质及其表达、结构、功能和调控的科学领域。
在过去几十年里，蛋白组学得到了长足的发展，并成为生命科学研究中一个重要的分支领域。
通过大规模研究与分析生物体内的蛋白质，我们可以深入理解细胞功能、信号通路、代谢途径以及疾病发展机制等关键过程。
2.2 蛋白组学中的蛋白定量值意义蛋白定量值是指对特定样本中不同蛋白质的含量进行测定和比较分析的结果。
通过准确测量和比较不同条件下样本中特定蛋白质的丰度水平，我们可以揭示细胞或生物体在生理或病理状态下基因表达与调控发生的变化，从而进一步了解相关信号通路以及与疾病相关的分子机制。
同时，对于药物发现和临床应用来说，准确测定蛋白质的定量值也对理解药物的作用机制和疗效评估具有重要意义。
itraq定量蛋白质组学原理
itraq定量蛋白质组学原理iTRAQ（isobaric Tags for Relative and Absolute Quantification）定量蛋白质组学是一种广泛应用于蛋白质定量的方法。
它通过标记蛋白质样品中的氨基酸残基，利用质谱技术进行定量分析。
iTRAQ 定量蛋白质组学原理基于同位素标记和质谱分析的原理，具有高灵敏度、高通量和高精确度的特点，被广泛应用于生物医学研究、药物发现和临床诊断等领域。
iTRAQ定量蛋白质组学的核心原理是通过同位素标记来比较不同样品中蛋白质的相对和绝对丰度。
在实验开始前，将不同样品中的蛋白质样本分别进行消化，得到氨基酸片段。
然后，使用iTRAQ试剂对氨基酸片段进行标记。
iTRAQ试剂由一个报告离子和一个结构相似但质量不同的标记离子组成。
这些标记离子具有相同的化学性质，但在质谱分析中会产生不同的质荷比。
通过不同样品中蛋白质样本的标记，可以将它们在质谱分析中区分开来。
在质谱分析中，标记的蛋白质样本会经过离子化和碎裂，产生一系列的碎片离子。
这些碎片离子会根据它们的质荷比被质谱仪进行检测和记录。
通过比较不同样品中的标记离子的相对丰度，可以确定蛋白质在不同样品中的相对丰度。
而通过比较标记离子的绝对丰度，可以确定蛋白质在不同样品中的绝对丰度。
iTRAQ定量蛋白质组学的优势在于它能够同时分析多个样品，提供更全面的信息。
通过一次实验，可以同时比较多个样品中的蛋白质丰度差异。
同时，iTRAQ定量蛋白质组学具有较高的灵敏度和准确性，能够检测到低丰度的蛋白质，并且可以提供相对和绝对丰度的定量信息。
然而，iTRAQ定量蛋白质组学也存在一些限制和挑战。
首先，iTRAQ试剂的成本较高，限制了其在大规模研究中的应用。
其次，iTRAQ定量蛋白质组学在样品预处理、质谱分析和数据解析等方面需要较为复杂的技术和专业知识。
同时，由于iTRAQ试剂的标记机制，会导致定量结果的一定偏差。
因此，在应用iTRAQ定量蛋白质组学时，需要进行严格的实验设计和数据分析，以确保结果的准确性和可靠性。
tmt定量蛋白质组学数据分析流程
tmt定量蛋白质组学数据分析流程英文回答：TMT (Tandem Mass Tag) quantitative proteomics is a widely used technique for studying protein expressionlevels and modifications in different biological samples. The data analysis workflow for TMT-based proteomics experiments involves several steps.1. Data preprocessing: The raw mass spectrometry data obtained from TMT experiments need to be preprocessed to remove noise and extract relevant information. This step includes data conversion, peak picking, and alignment.2. Protein identification: The preprocessed data is then searched against a protein sequence database using search algorithms such as Mascot or Sequest. The identified peptides are then mapped to their corresponding proteins.3. Quantification: The next step is to quantify theabundance of proteins across different samples. TMT tags, which are chemical labels attached to peptides during sample preparation, allow multiplexing of multiple samples in a single experiment. The intensities of TMT reporter ions in the mass spectrum are used to determine therelative abundance of proteins.4. Statistical analysis: Statistical methods are employed to identify differentially expressed proteins between samples. Techniques such as t-tests, analysis of variance (ANOVA), or machine learning algorithms can be used for this purpose.5. Pathway and functional analysis: Once the differentially expressed proteins are identified,functional and pathway enrichment analysis can be performed to gain insights into the biological processes and pathways that are affected.6. Validation: Finally, the results obtained from the data analysis need to be validated using independent experimental techniques such as Western blotting ortargeted proteomics.中文回答：TMT（串联质谱标记）定量蛋白质组学是一种广泛应用于研究不同生物样本中蛋白质表达水平和修饰的技术。
蛋白质质谱数据 绝对定量
基于MRM 的蛋白质组学实验流程
复旦大学
MRM 实验的设计、优化
1.目标蛋白质组的选择: 依据先前的实验或者是文献,以及 网络资源寻找赶兴趣的蛋白
2.目的肽段的选择：
（a）选择目标蛋白特有的多肽来监测 （b）离子化和碎裂好的肽段更易被检测，灵敏度高，优先选择 （c）确保所选的肽段的 m/z值与所用仪器质量范围相匹配 (6-20个氨基酸） （d）如果可能，尽量不要选用含有易被化学修饰或发生重排的氨基酸 (例如：M,C等）
Analytical Chemistry, 2004
复旦大学
2.基于电感耦合等离子体质谱测定元素的蛋白质绝对定量
磷酸化肽 段混合物 BNPP (内标） BNPP: bis(4-nitrophenyl) phosphate 与磷酸化肽段性质类似
混合物
HPLC–ICPMS
HPLC–ESIMS
I31P
tret/min MS/MS
不足： 用含磷的化合物BNPP作为内标， 在质谱上的响应与肽段的响应 还是会出现细微的差别，从而 给该方法的定量带来误差。
Angew. Chem. Int. Ed. 2007
复旦大学
3.非同位素标记的肽段用于蛋白质组的绝对定量
通过向样本中加入不同 浓度的标准人肌红蛋白 绘制标准曲线，曲线的 反向延长线与横坐标交 点的相应横坐标值即为 此方法测定的实际样本 中人肌红蛋白的绝对浓度
1053.6
1072.5764
1074.8
1089.5776
1096.0
100
1223.9
90
脱氨峰
80
70
% Intensity
60
50
40
30
silac定量蛋白质组学
SILAC（Stable Isotope Labeling by Amino acids in Cell culture）是一种定量蛋白质组学方法，利用稳定同位素标记氨基酸在细胞培养中进行蛋白质定量研究。
以下是SILAC定量蛋白质组学的基本原理和步骤：
1. 原理：
-SILAC利用稳定同位素标记前体氨基酸替代细胞培养基中的天然氨基酸。
-在不同条件下，分别使用含有正常氨基酸和稳定同位素标记的氨基酸的培养基培养细胞。
-标记的氨基酸会在细胞内代谢成稳定同位素标记的蛋白质。
2. 实验步骤：
-细胞培养：将细胞分成两组，一组在正常氨基酸培养基中培养，另一组在稳定同位素标记的氨基酸培养基中培养。
-细胞提取：收集培养的细胞，并提取蛋白质。
-混合和消化：将两组样品的蛋白质混合，并进行消化，一般使用胰蛋白酶将蛋白质消化成肽段。
-肽段分离：使用液相色谱等技术分离肽段。
-质谱分析：使用质谱仪进行肽段的定性和定量分析。
3. 数据分析：
-利用质谱数据分析软件对得到的质谱数据进行解析和比较。
-通过计算同位素标记和未标记肽段的峰面积比例或峰高比例，实现不同样品中蛋白质的定量比较。
-根据定量结果，进一步分析差异表达蛋白质在功能和通路上的富集和变化。
SILAC定量蛋白质组学方法具有高准确性和灵敏度，适用于研究细胞生物学、疾病研究和药物筛选等领域。
它可以提供关于差异表达蛋白质的定量信息，促进对蛋白质功能和分子机制的深入理解。
蛋白质的定量测定实验报告
8’54”29
8’55”45
8’56”55
8’57”55
冷却等待
9’02”09
9’03”22
9’04”29
9’05”45
9’06”55
9’08”00
操作技巧：
①在这一次的实验中，关键的要点在于滴加Folin-酚试剂的摇匀，必须快速摇匀，保证反应优先进行。振荡试管时，振荡的正确方法是用手腕的力左右摆动，使试管中液体混合均匀且不漏出。最后放入到水浴中加热。
每隔一分钟，依次往1号试管到6号试管中加入2mL的碱性硫酸铜溶液，摇匀并记录每支试管的加入硫酸铜时间，室温静置10min
（3）Folin-酚反应
①将静置时间达到10min中的试管中，加入的Folin-酚试剂，快速摇匀（一般在2s以内）。
②在40 下水浴加热10min钟同样需计时。
③10min钟后取出冷却至室温。
实验时间表：
总表
实验步骤
消耗时间
混合溶液
未计时
滴加溶液静置
10min
加Folin-酚试剂、水浴
10min
室温冷却
27min
等待
20min
比色测定
6min
附表
项目时刻表
试管1
试管2
试管3
试管4
试管5
试管6
加硫酸铜
8’42”09
8’43”20
8’44”29
8’45”45
8’46”55
8’47”55
水浴
8’52”09
注意事项
①试剂要求：实验所需的试剂必须是新鲜配制，不然会存在被空气及其他物质氧化还原的情况，干扰实验的测定。
②控制时间：Lowry反应的显色随时间不断加深，因此各项操作必须精确控制时间。严格按照实验步骤的操作，规定的时间是多少就多少。水浴时间也不宜过长。同时，在最后从水浴加热后取出冷却后，需及时的进行比色测定。防止混合液中物质发生系列变化和反应。
蛋白质组分析ppt课件
31
双向电泳实验流程
样品制备（Sample preparation）
固相预制胶条的水化（IPG strip rehydration）
第一向等电聚焦（IEF）
胶条的平衡（IPG strip equilibration）
第二向SDS-PAGE电泳（SDS-PAGE electrophresis） 凝胶的染色及检测（Detection/Staining） PDQuest软件分析（Software analysis） 质谱鉴定（Protein identification）
32
2-DE/MS蛋白质组学经典工作流程
细胞 蛋白标记
22
Basic technologies of Proteomics
2-D electrophoresis of complex protein mixtures： The core technology of proteomics Identification and structure analysis of proteins with mass spectrometry methods（生物质谱：ESI-MS, MALDI-TOF-MS） 酵母双杂交 Bioinformatics
Washington, Seattle, in Science, 291, 1221 (2001))
整体性、动态性和系统性
6
Proteomics includes not only the identification and quantification of proteins, but also the determination of their localization, modifications, interactions, activities, and, ultimately, their function.
iTRAQ
iTRAQ定量分析蛋白质组学 iTRAQ定量分析蛋白质组学
iTRAQ定量分析蛋白质组学 iTRAQ定量分析蛋白质组学
iTRAQ定量蛋白质组学简介 iTRAQ定量蛋白质组学简介 iTRAQ试剂标记原理 iTRAQ试剂标记原理 iTRAQ技术优势 iTRAQ技术优势 iTRAQ实验技术流程 iTRAQ实验技术流程 iTRAQ实验结果示例 iTRAQ实验结果示例 iTRAQ实验详细实验步骤 iTRAQ实验详细实验步骤
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iTRAQ试剂标记原理 iTRAQ试剂标记原理
iTRAQ包括三部分：报告部分、肽反应部分、平衡部分。 iTRAQ包括三部分：报告部分、肽反应部分、平衡部分。 包括三部分 1、报告部分有八种：114-121，因此iTRAQ可同时标记8组样品。 2、肽反应部分：能与肽N端及赖氨酸侧链发生共价连接而标记上肽段， 几乎可以标记所有蛋白质。 3、平衡部分：保证iTRAQ标记的同一肽段的质荷比相同。 辉骏生物： 辉骏生物：/ 免费服务热线： 免费服务热线：400-699-1663
iTRAQ技术优势 iTRAQ技术优势
1：灵敏度高，检测限低，可检测出低丰度蛋白； 2：分离能力强,分析范围广,iTRAQ可以对任何类型的蛋白质进行 鉴定，包括高分子量蛋白质、酸性蛋白和碱性蛋白，膜蛋白和不 溶性蛋白。 3: 高通量：同时对8个样本进行分析，提高了实验通量，可同时 对多个时间点或不同处理的蛋白质进行分析； 4：结果可靠：定性与定量分析结果更加可靠； 5：自动化程度高：液相与质谱连用，自动化操作，分析速度快， 分离效果好。
蛋白质的定量测定数据分析方法
蛋白质的定量测定数据分析方法Preface本方法只是个人的总结，一家之言，有问题请提出。
相信广大同学自有深刻领悟！另外，由于某家实验做的不咋地，这是某家唯一的心血了-_-b，希望大家珍惜某家微薄的劳动成果。
10月24日重订By 周骥Pricinples1、实验数据分析采用Excel或Origin作最小二乘分析，相信大家都会，这就不赘述了，只是强调分析时要选用截距为0的分析，即默认分析一般为y=kx+b，其中b ≠0，但此处标准曲线应选用b=0的情况，这两种分析出的k值是不同的。
(1) 对于Excel，要使所求回归值不含b项，按LINEST(Y,X,FALSE,TRUE) 设定即可，其中Y和X分别为所求对象的Y组和X组（本实验即吸光度A和蛋白浓度c）。
(2) 对于Origin，在linear fitting时选择fix intercept（固定截距），设定值为0，这样就只会给出slope（斜率）。
此外，默认给出的是Adj R-Square（相关系数平方），需要开方才能得到R。
目前发现，Origin8.0和Origin7.5界面有所差异，大家自己摸索一下。
2、对于Bradford法，有A=Kc（A：吸光度，c：蛋白浓度，K：吸光系数，即回归斜率），回归分析可以得到K，由此可从样品A求出c来，关键在于标准液的c的确定。
理论上，我们加入的是0~0.5ml的标准蛋白液，适量加入蒸馏水，并加入显色试剂后，体积最终为5.5ml，用UV测得的吸光度A即为此稀释后的溶液的浓度，对样品液也是一样，所以计算时应代入稀释的浓度来测算。
然而，这样计算是很繁琐的，毕竟除以5.5很难得到合适的数据。
实际上，观察并进一步计算可以发现，由于显色试剂每次加入的浓度和体积是一样的，而加入前试液的体积也是一样的（0.5ml）。
因为，我们是通过标准曲线求出A=Kc，只要A-c 正确的一一对应即可，K值大小不影响两者关系，所以完全没有必要将显色试剂的量计入，直接用0.5ml代入计算即可。
蛋白组学定量值得比较说明
蛋⽩组学定量值得⽐较说明1. Maxquant的iBAQ和LFQ，该⽤哪个？我们使⽤Maxquant做Label Free蛋⽩质组学定量分析的时候，在Maxquant的参数设置时，会遇到两个参数，LFQ和iBAQ，那么，选择哪个好呢？如果你都选上，在最终的proteingroups.txt中，会出现三列：Intensity、IBAQ、LFQ intensity，这三列中的数字，也就是蛋⽩的定量强度，并不⼀样，那么，到底那⼀列⽐较准呢？⾸先，让我们来看⼀下三者的计算原理是什么？> Intensity是将某Protein Groups⾥⾯的所有Unique和Razor peptides的信号强度加起来，作为⼀个原始强度值。
> iBAQ是在上⾯的基础上，将原始强度值除以本蛋⽩的理论肽段数⽬。
> LFQ则是将原始强度值在样本之间进⾏校正，以消除处理、上样、预分、仪器等造成的样本间误差。
假设有两个蛋⽩，A和B，A和B在样本中的量是相等的，也就是等量。
假设A的长度是10个肽段，B的是100个肽段，假设鉴定结果中，覆盖度都是30%，那么蛋⽩A的强度是3，B的是30,。
这时候我们对⽐⼀下，B是A的10倍，但是，A和B原本是相等，这样就存在较为严重的误差。
这时候，如果我们将其原始强度值除以理论肽段数⽬，A的强度变成了3/10, B的强度变成了3/10。
A = B，Perfect！上⾯就是IBAQ的原理和⽤处。
但是在定量蛋⽩质组学中，我们并不做蛋⽩A和 B之间的定量，假如你有⼀个药物处理前的细胞和药物处理后的细胞的对照型样本做的定量蛋⽩质组学实验，我们关注的蛋⽩A在处理前和处理后的变化，⾄于A和B之间的⽐值，并不重要。
所以，如果是样本内对⽐，当然⽤iBAQ，因为其表征的是蛋⽩的摩尔⽐值（copy number）。
如果是样本间对⽐，当然是LFQ（正式名称为MaxLFQ，也就是搜库结果中的txt⽂件中的LFQ Intensity）[1]当然，如果你执意要⽤iBAQ，你可以⼿⼯校准样本件误差，⽅法很简单：蛋⽩IBAQ值除以此样品所有蛋⽩的强度的和，计算⽐例（这也是组学中“等质量上样”和“等体积上样”的核⼼区别，等质量上样来看的是⽐例，但是计算⽐例是有压缩效应的）[2]。
蛋白组学分析数据分析报告
蛋白组学分析数据分析报告1. 简介蛋白组学是研究生物体内所有蛋白质的组成、结构和功能的科学领域。
蛋白组学分析是对大量蛋白质样本进行实验和数据处理，以揭示生物体内蛋白质的表达水平、互作关系和功能特征等方面的信息。
本报告旨在介绍蛋白组学分析的步骤和思路，帮助读者理解和运用这一技术。
2. 样本收集与前处理蛋白组学分析的第一步是收集样本，并对样本进行前处理。
样本可以是细胞、组织或液体，例如血液或尿液。
在收集样本之前，需要确保样本的来源、存储条件和数量等信息准确无误。
在前处理阶段，样本中的蛋白质需要被提取出来，并进行蛋白质溶解、去除杂质和富集等步骤。
这些步骤通常包括细胞破碎、蛋白质沉淀、蛋白质浓缩等操作。
对于复杂样本，如血液，还需要进行血浆或血清的分离。
3. 蛋白质分离与纯化在蛋白组学分析中，蛋白质的分离和纯化是一个关键步骤。
常用的方法包括电泳和色谱技术。
电泳可以通过蛋白质的分子量差异进行分离，如SDS-PAGE和二维凝胶电泳。
色谱技术根据蛋白质的特性进行分离，包括离子交换色谱、亲和层析、凝胶过滤等。
选择合适的分离和纯化方法是根据研究需求和样本特点来决定的。
例如，如果想研究蛋白质的修饰状态，可以选择磷酸化特异性抗体进行免疫沉淀。
4. 蛋白质鉴定与定量蛋白质的鉴定和定量是蛋白组学分析的核心环节。
目前常用的方法是质谱分析技术，如液相色谱质谱联用（LC-MS/MS）。
在这一步骤中，蛋白质样本会先进行消化，产生肽段，然后通过质谱仪进行分析和鉴定。
质谱分析可以用来鉴定蛋白质样本中的组分，并定量蛋白质的相对丰度。
通过比较不同样本之间的蛋白质组成差异，可以发现与特定生物过程或疾病相关的蛋白质。
5. 生物信息学分析生物信息学分析在蛋白组学研究中起到关键作用。
通过将蛋白质质谱数据与数据库进行比对，可以鉴定蛋白质的序列、修饰、功能和互作关系等信息。
常用的数据库包括UniProt、NCBI和KEGG等。
此外，还可以利用生物信息学工具进行功能富集分析、通路分析和蛋白质互作网络构建等。
蛋白组数据分析报告
蛋白组数据分析报告1. 引言在生物学研究中，蛋白质是生物体内功能最重要的分子之一。
蛋白质组学研究的目标是分析蛋白质的组成、结构、功能和相互作用，从而揭示生物体内的生物过程。
本报告旨在介绍蛋白组数据分析的步骤和方法。
2. 数据收集蛋白组数据分析的第一步是收集相关的实验数据。
常用的蛋白组学技术包括质谱法和蛋白质微阵列技术。
质谱法通过质谱仪测量蛋白质样本中的质荷比，从而确定蛋白质的分子量和结构。
蛋白质微阵列技术则通过固定蛋白质样本在微阵列上，并使用特定的探针标记蛋白质，从而实现对蛋白质的高通量分析。
3. 数据预处理在进行蛋白组数据分析之前，需要对原始数据进行预处理。
预处理的目标是消除噪音、修正偏差，并提取有用的信息。
常用的预处理方法包括去噪、归一化和缺失值处理。
去噪是指去除原始数据中的噪音和异常值。
常用的方法包括平滑滤波和基线校正。
平滑滤波通过对数据进行滑动平均或中值滤波来减少随机噪音的影响。
基线校正则通过拟合数据的基线趋势，并将其从原始数据中减去，从而消除系统性偏差。
归一化是指将不同样本之间的数据进行标准化，使得它们具有可比性。
常用的归一化方法包括总和归一化和标准化。
总和归一化将每个样本的蛋白质表达量除以总表达量，从而得到相对表达量。
标准化则通过对数据进行均值和方差的调整，使得数据的分布更加平均。
缺失值处理是指处理在实验过程中出现的数据缺失情况。
常用的缺失值处理方法包括删除缺失值、插补缺失值和不处理缺失值。
删除缺失值是最简单的方法，但会导致数据的减少。
插补缺失值是通过对缺失值进行估计或填充来补全数据。
不处理缺失值则是在分析过程中忽略缺失值。
4. 数据分析经过数据预处理后，可以进行蛋白组数据的分析。
常用的蛋白组数据分析方法包括差异分析、聚类分析和通路分析。
差异分析是比较不同样本之间蛋白质表达量的差异，并确定差异表达的蛋白质。
常用的差异分析方法包括t检验、方差分析和贝叶斯统计方法。
聚类分析则是将具有相似表达模式的蛋白质分组，常用的聚类分析方法包括层次聚类和K均值聚类。
蛋白质组学研究方法与实验方案
蛋白质组学研究方法与实验方案随着科学技术的不断发展，蛋白质组学已经成为了生物医学领域中的一个重要研究方向。
蛋白质组学是指通过对细胞或组织中的蛋白质进行分析，来探究这些蛋白质在生物体内的作用和功能。
本文将从理论和实验两个方面，详细介绍蛋白质组学的研究方法与实验方案。
一、蛋白质组学的理论基础1.1 蛋白质的结构与功能蛋白质是由氨基酸组成的大分子化合物，其结构和功能密切相关。
蛋白质的结构决定了其功能的实现，而蛋白质的功能又反过来影响其结构。
因此，对蛋白质的结构和功能进行深入研究，有助于我们更好地理解蛋白质组学的本质。
1.2 蛋白质的分离与鉴定蛋白质的分离是蛋白质组学研究的基础。
目前常用的蛋白质分离方法有凝胶过滤、亲和层析、电泳等。
这些方法可以帮助我们将复杂的混合物中的蛋白质分离出来，并对其进行初步鉴定。
1.3 蛋白质的定量与分析蛋白质的定量与分析是蛋白质组学研究的核心环节。
目前常用的蛋白质定量方法有比色法、荧光法、电化学法等。
这些方法可以帮助我们准确地测定样品中蛋白质的数量，并对其进行进一步的分析。
二、蛋白质组学的实验方案2.1 实验材料与设备在进行蛋白质组学实验时，需要准备一系列的实验材料和设备，包括：(1)细胞样本：如人类血液、尿液、组织切片等。
(2)试剂：如酶、抗体、色谱柱等。
(3)仪器设备：如高效液相色谱仪(HPLC)、质谱仪(MS)、核磁共振仪(NMR)等。
2.2 实验步骤与流程蛋白质组学实验通常包括以下几个步骤：(1)样品处理：将细胞样本进行固定、脱水、去盐等处理。
(2)蛋白质提取：利用各种试剂从样品中提取出目标蛋白质。
(3)蛋白质纯化：通过柱层析、电泳等方法将目标蛋白质纯化至一定程度。
(4)蛋白质鉴定：利用各种技术手段对目标蛋白质进行鉴定，如比色法、荧光法、电化学法等。
(5)数据分析：利用统计学方法对收集到的数据进行分析，得出结论。
2.3 结果解读与讨论在完成实验后，我们需要对实验结果进行解读与讨论。
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张磊 复旦大学IBS技术平台
zhanglei123@
•质谱数据检索鉴定
第一节
•质谱数据定量分析流程
第二节
•蛋白质组大队列定量技术
第三节
背景
采集分子量，碎裂，采集 强度
结果：质荷比，强度,色 谱保留时间
质谱数据检索鉴定
样品 准备
质谱 分析
数据 检索
谱图文本文件
起始格式
质谱文件信息 谱图编号 保留时间
肽段电荷数 肽段质荷比 碎片峰，强度
一张谱图如何准确鉴定
基于理论数据
N张谱图如何准确库的鉴检定索方法
基于谱图库的 检索方法
基于Tag技术 的优化检索方 法
蛋白质理论数据库
RefSeq—The National Center for Biotechnology Information Reference Sequence (NCBI RefSeq) database
获得蛋白峰面积信息
非标定量相关算法
DIA/SWATH数据处理
DIA方法优势
目标检索和非目标检索两种分析方法
分馏分，建 立巨大的谱 图库
根据肽段 保留时间 和分子量 强行提取， 打分，定 量
非目标检索流程图
RAW文件开 始
特征提取
RTALIGNMENT
MS1-MS2 GROUP
Database search
159病人（33 组）
Proteomics reveals NNMT as a master metabolic regulator of cancer-associated fibroblasts
Nature 2019
Integrated Proteogenomic
Cell
Characterization of HBV-Related Hepatocellular Carcinoma
PEAKS
可用于检索未知肽段
Open-pFind 开放式 搜索算法，一次检索 500+可变修饰
质量控制 统计方法
混合模型估计FDR
各种算法
谱图预处理
母离子，电荷校正
修饰位点FDR卡值
数据库问题 。。。
常用检索软件和数据库
蛋白质组数据定量过程
基于MS1的定量分析流程 基于MS2的定量分析流程 非标记定量分析流程
Cancel Cell 2019
鉴定规模
总6944 平均4942,4428
定量规模 无
10783蛋白（2）， 6494（全）
平均8934,9224pho，26418（一
59746位点
半）
8067蛋白，
6422， 7295pho 位点
9625蛋白，
无
28944pho，
4376N-gly
组织 组织 组织
Multi-level Proteomics Identifies Cell
CT45 as a Chemosensitivity
无馏分 250min 300+
质控方法 1.如何保证仪器长时间稳定？ 2.不同组别标记定量如何规整？
不同组别标记定量如何规整？
制作混合样本，每组标记定量样本留一个 Refrence通道，添加制作的混合样本
期刊 Nature 2019
Cell 2019
组织
Proteogenomic Analysis of Human
Cell
Colon Cancer Reveals New Therapeutic Opportunities
2019
组织
Proteogenomic Characterization of Human Early-Onset Gastric Cancer
Nature 2019
Integrated Proteogenomic
Cell
Characterization of HBV-Related Hepatocellular Carcinoma
2019
与mRNA测序 DTARefinery 结果做相关性 MSGF+ 分布，火山图 Ascore （FDR0.05）
IBAQ，LFQ （2014 MCP） DIA/SWATH
谱图计数 法灵敏度 低
传统非标记定量
保留时间校准和色谱 峰对齐
峰面积优化定量
保留时间校准 动态规划算法
高斯滤波算法应用于色谱峰优化
高斯模板
原函数
高斯模板
传统非标记定量软件推荐
Maxquant https:///
UniProt—The UniProt Consortium consists of research teams from the European Bioinformatics Institute (EBI)
基于理论数据库的检索方法
基于谱图库的检索方法
常用谱图匹配公式
基于Tag技术的优化检索方法
Proteomics reveals NNMT as a master metabolic regulator of cancerassociated fibroblasts
组织
Integrated Proteogenomic Characterization of HBV-Related Hepatocellular Carcinoma
The Proteogenomic Landscape of Curable Prostate Cancer
Proteomics identifies new therapeutic targets of early-stage hepatocellular carcinoma
Multi-level Proteomics Identifies CT45 as a Chemosensitivity Mediator and
2019
工 作 量
非标定量 TMT标记
四标ITRAQ P/N
110个病人 80个病人
Proteogenomic Analysis of Human Colon Cancer Reveals New Therapeutic Opportunities
Cell 2019
Proteogenomic Characterization Cancer Cell
Cancer Cell 2019
Nature 2019
馏分情况 色谱时间 总花费机 器时间
无馏分 250min 500h+
24
70min 2000h+
6个馏分 100min 1000h+
12-24 180min 1000h+
无馏分 240min 500h+
3-6
90min 1000h+
非标定量
25个病人
Kmean s聚类
计算相关系数， 按系数从大到 小取峰
DIA定量软件推荐
DIA相关软 件算法
iFree定量软件
Comet检索软件
速度：200S 定量2个360min梯度 4000条糖肽
从定量数据到差异蛋白列表
蛋
定量信息
白
信
息
样品信息，分组信息
缺失值 处理
样本过 滤
数据归一化 数据转换 尺度化
二是建立疾病或者研究主题的表达谱、分子机制和潜在靶点。这种研究思路在于通过检测病 理样本与正常样本间的蛋白表达差异或动态变化过程，寻找疾病相关的关键因子，再结合进 一步的机制研究，揭示关键因子的调控机制，全面的了解疾病的发生发展过程。
方法
样本量
文章标题
期刊
非标定量
TMT标记 （11通道）P
107个样本
获得蛋白比值
基于MS1的定量分析流程 基于MS2的定量分析流程 非标记定量分析流程
蛋白质组学定量技术
SRM
靶向
通量低
MRM
非靶向
非标记定量 标记定量
谱图计数
强度面积
化学标记 代谢标记 酶促标记 组合标记
PAI （2005 MCP） APEX （2008 Bioinformatics） SIN （2010 NBT）
Cell
检索质控 位点质控 空值处理
双百分之 无 1
MBR, Perseus
双百分之 Localliza 50%,
1
tion 0.75 KNN(R)
双百分之 Ascore 无 1
双百分之 Unique 无
1
Mass
class(20
14)
双百分之 无 1
双百分之 无 1
50%,，最 后百分之1， 做分布
Cell 2019
Proteogenomic Characterization Cancel Cell
of Human Early-Onset Gastric Cancer
2019
The Proteogenomic Landscape of Curable Prostate Cancer
Cancel Cell 2019
比值
质荷比 强度 保留时间
MS1标记定量软件推荐
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获得蛋白比值
基于MS1的定量分析流程 基于MS2的定量分析流程 非标记定量分析流程
注意问题
同位素效应校准
从谱图比值到蛋白比值
MS2标记定量软件推荐
Maxquant
https:///
如何质控
取了10对样品，分馏分储存，每四组样品之间做一次质控TMT样本
如何长时间质控
检 索 和 差 异 蛋 白 筛 选
差异筛选
检索软件
火山图
Maxquant