研究人员开发出定量蛋白质组学数据的下游分析与可视化工具
来源:网络 2023-09-08 13:31
基于超高分辨率液质联用质谱的定量蛋白质组学已成为重要的生命科学研究手段。与其他组学方法一样,恰当的数据分析流程是蛋白质组学研究的关键。基于质谱的蛋白质组数据具有方法仪器多样、搜库定量软件繁多的特点,导
基于超高分辨率液质联用质谱的定量蛋白质组学已成为重要的生命科学研究手段。与其他组学方法一样,恰当的数据分析流程是蛋白质组学研究的关键。基于质谱的蛋白质组数据具有方法仪器多样、搜库定量软件繁多的特点,导致下游的数据处理分析更为困难繁琐,亟需发展可高效处理多样的蛋白质组学数据的下游分析工具。
近日,中国科学院广州生物医药与健康研究院张小飞团队在Bioinformatics上,发表了题为DEP2: an upgraded comprehensive analysis toolkit for quantitative proteomics data的论文。该研究发展了可用于处理多种蛋白质组定量软件输入数据的R包DEP2。DEP2是用于定量蛋白质组学数据下游处理、差异分析、可视化的工具R包。DEP2利用S4对象进行数据打包并通过limma进行差异分析。DEP2集成肽段至蛋白重定量算法、缺失值填充方法,可用于分析肽段层面和蛋白组层面的定量蛋白质组、修饰蛋白质组数据。同时,DEP2捆绑了以模块化搭建的shiny应用,可以无代码方式同时处理多个蛋白质组学数据。DEP2兼容多类型上游结果,为研究人员处理蛋白质组数据提供了便利。该R包已开源发布在https://github.com/mildpiggy/DEP2。
DED2整合了三个下游生物勘探分析:功能丰富,蛋白-蛋白相互作用(PPI)网络预测,以及表达模式聚类。功能丰富涉及利用聚类分析器进行过多表示和基因集浓缩分析。还更新了内置的闪亮应用程序,与功能升级并行,使其易于使用的研究人员没有编程经验。分析应用程序可以通过将模块增加到标签面板来扩展,每个组件都可以通过全局反应值进行串扰。此外,包含输入、参数和结果的日志文件可以在OMIS模块中的管道完成后导出。简而言之,该应用程序能够以交互和无代码的方式执行DE2中的大多数分析和可视化功能,包括多实体比较。
研究工作得到国家重点研发计划、广东省珠江人才计划、广东省科技计划项目、香港创新科技署的支持。新乡医学院科研人员参与工作。
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