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广东靶向定量蛋白组学

来源: 发布时间:2022年05月30日

蛋白质组定量到了10,529种蛋白质,磷酸化蛋白质组定量到了来自9,832个磷酸化蛋白的62,879个磷酸化位点。基因组确定了包括TP53、KRAS、FGFR2、IDH1/2、BAP1、ARID1A和PBRM1在内的16个***改变的**驱动基因(图1A)。与西方iCCA人群队列相比,本文队列显示出更高的KRAS突变频率和更低的IDH1、ARID1A和TERT突变频率(图1B)。在FU-iCCA队列中观察到黄曲霉***和马兜铃酸特征(图1C)。通过比较具有或不具有黄曲霉***特征的所有**的多组学数据,发现具有黄曲霉***特征的**显示出DNA修复和细胞周期通路的上调以及细胞凋亡、***炎症和免疫通路的下调(图1E)。进一步分析显示,TP53突变与黄曲霉***特征***相关(图1F和1G)。蛋白组学研究组织,血液,植物,尿液,动物,细胞样品,酵母,微生物.。广东靶向定量蛋白组学

作者进行了综合分析,将蛋白组学和代谢组学中的***生物标志物合并到通路分析中,并确定了半乳糖代谢、戊糖和葡萄糖醛酸盐相互转化、柠檬酸盐循环和**酸代谢这几种途径。然后结合蛋白质和代谢标志物来预测DKD状态。五种机器学习模型表明,组合模型提高了DKD预测的准确性和稳定性。图中展示了RF的结果。总的来说,组合多组学标志物模型是一种强有力的提高DKD诊断的方法。1.蛋白组学结果表明,α2-巨球蛋白、组织蛋白酶D和CD324可作为检测DKD进展的潜在生物标志物。2.代谢组学结果表明,半乳糖代谢和甘油脂代谢是DKD的主要代谢途径,此外甘油-3-半乳糖苷可作为预测DKD的**标志物。3.蛋白组学和代谢组学的组合可以提高预测和诊断DKD的准确性和稳定性。血清综合组学的生物标志物可用于DKD的预警和诊断。该研究为优化DKD的管理提供了数据资源。吉林做蛋白组学哪家公司比较好蛋白质组学,蛋白质组分析,专业的多组学联合分析。

蛋白质组数据分析鉴定出了几种参与肝葡萄糖脂代谢的蛋白质(ACC、FASN、SCD1、CPT1A、GLUT2、GK、GS、G6Pase、PEPCK)。此外,AC显示出抑制脂肪生成酶(ACC,FASN和SCD1)表达的趋势,同时***上调了GLUT2。与对照组相比,AC***增加了PEPCK的表达,两种化学物质对G6Pase均无***影响(图4A)。PRM蛋白靶向验证测定结果与蛋白质组变化相一致,这进一步证实了蛋白质组学数据中蛋白质的表达(图4B)。转录组学和蛋白质组学联合分析结果显示AC和AL***改善了线粒体功能。GSEA分析显示,处理组的氧化磷酸化(OXPHOS)通路***上调,AC组和AL组的富集得分分别为0.826和0.535。

转录组学和蛋白质组学分析作者通过转录组学和蛋白质组学分析暴露于DON的C2C12细胞的差异基因(DEG)。转录组学鉴定了2387个DEG,其中72%被下调。蛋白质组学鉴定出402个DEG,其中74%被下调。GO和KEGG通路富集分析表明,转录组学DEGs参与了“男性主要性征的发育”、“骨骼肌肌球蛋白粗丝组装”和“骨骼肌收缩的调节”等生物学过程。**富集的通路是“ECM-受体相互作用”、“人**瘤病毒***”和“蛋白质消化吸收”。蛋白质组学分析中,富集到了“肌肉收缩”、“中间丝解聚”和“脂质转运”等生物学过程。细胞成分中富集到“细胞骨架”、“细胞外基质”和“整合素”。KEGG通路富集到“新霉素、卡那霉素和庆大霉素生物合成”、“系统性红斑狼疮”、“ECM-受体相互作用”和“蛋白质消化和吸收”。前两条通路与上调的DEG相关,而后两条通路与下调的DEG相关,这与转录组学结果一致。质谱技术,生物信息学方法,提供蛋白质组学 。

作者使用通过单细胞蛋白组学产生的数据来观察在肾小球细胞或近端肾小管中***丰富的蛋白质细胞。208个Glom富集区蛋白富含囊泡中间运输和细胞成分组织调节作为其**重要的生物学过程,细胞骨架蛋白结合和肌动蛋白结合是**重要的分子功能,肌动蛋白细胞骨架是**丰富的细胞成分。富含247个PT的蛋白质主要集中在小分子代谢过程和药物代谢过程中。在**重要的分子功能中,这些蛋白质的氧化还原酶活性和催化活性丰富。*在GLOM切片中发现的67种蛋白质中,有41种已被报导存在于肾脏中,在这41种蛋白质中,18种(43.9%)与单细胞蛋白组学结果一致,23种(56.1%)在GLOM中与小管相比没有增加。蛋白组学研究必看的经典综述。广东蛋白组学测试

蛋白验证新技术-PRM,平行反应监视蛋白组学。广东靶向定量蛋白组学

随着美国临床蛋白质组**分析项目(CPTAC)和中国人类蛋白质组计划(CNHPP)等大型蛋白质组学研究计划的推进,发表了一系列**的大规模人群多组学分析文章[2,3]。这些高分文章通过基因组学、转录组学、蛋白质组学、磷酸化蛋白质组学、代谢组学、微生物组学等技术,在上百例的病例样本中***表征了某种**的分子特征。对比这些文章,可以发现蛋白质组学数据在多组学数据分析中逐渐成为**结果,且蛋白质组学数据分析有些共同特点,即:1)基于蛋白质组进行**分子分型2)分析不同亚型患者的临床特征3)免疫、代谢、突变、微生物等**领域研究热点在不同亚型中的差别分析4)筛选亚型特征分子作为预后标志物或潜在的药靶进行验证或机制研究该文是樊嘉院士/周虎研究员/高大明研究员/**教授团队继2019年Cell发表的肝细胞*多组学研究后,同样基于蛋白质组为**的多组学联合分析策略,进一步阐释了蛋白质组学驱动精细医学的优势,为**的发***展机制、分子分型、预后监测和个性化***策略提供新思路。广东靶向定量蛋白组学

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