恰逢春節(jié)，辛苦一年拿到了海量數(shù)據(jù)，表面看上去收獲滿滿，可怎么還是開心不起來呢。怎樣在浩瀚的數(shù)據(jù)海洋里捕捉到夢寐以求的那條美人魚？無問西東，搭乘美吉的巨輪，我們?yōu)槟剑?/span>助您完成心中的愿望。
那么，今天我們就來說一說蛋白質(zhì)組學(xué)涉及到的生信分析。
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認(rèn)識你的樣本數(shù)據(jù)到手之后，我們第一步就是希望能夠?qū)?shù)據(jù)有個大體的了解，包括組內(nèi)樣品均一性、組間樣品差異性以及變化趨勢情況，有哪些分析可以快速的將這些數(shù)據(jù)進(jìn)行可視化呢？請往下看：
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PCA分析（左），是一種非監(jiān)督性的多元統(tǒng)計(jì)分析，將高維復(fù)雜的數(shù)據(jù)進(jìn)行“簡化和降維”，建立可靠的數(shù)學(xué)模型對研究對象的蛋白表達(dá)譜特點(diǎn)進(jìn)行歸納和總結(jié)。從總體上反映各組樣本之間的蛋白差異和組內(nèi)樣本之間的變異度大小。
相關(guān)性分析（右），是指對兩個或多個具備相關(guān)性的變量元素進(jìn)行分析，從而衡量兩個變量因素的相關(guān)密切程度。相關(guān)性的元素之間需要存在一定的聯(lián)系或者概率才可以進(jìn)行相關(guān)性分析?；谄柹嚓P(guān)系數(shù)，可以度量組內(nèi)樣品之間的關(guān)聯(lián)程度，從而分析組內(nèi)樣品間的平行性。
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火山圖（左），將所有檢測到的蛋白的差異顯著性進(jìn)行可視化展示，圖中橫坐標(biāo)為蛋白在兩個樣本間差異的倍數(shù)變化值，即樣本2的表達(dá)量除以樣本1的表達(dá)量得到的數(shù)值，對此數(shù)值做了對數(shù)化處理；縱坐標(biāo)為蛋白表達(dá)量變化差異的統(tǒng)計(jì)學(xué)t檢驗(yàn)p值，p值越小則表達(dá)差異越顯著。紫色點(diǎn)為顯著差異的蛋白，黑色點(diǎn)為非顯著差異蛋白；將所有蛋白映射上去之后，可以獲知，在左邊的點(diǎn)為表達(dá)差異下調(diào)的蛋白，右邊的點(diǎn)為表達(dá)差異上調(diào)的蛋白，越靠左/右邊和上邊的點(diǎn)表達(dá)差異越顯著。 韋恩圖（右），通過差異蛋白Venn 圖可觀察出差異蛋白在各對比組間的數(shù)量分布狀況。每個顏色代表一組對比分析篩選出的差異代謝物。
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Heatmap（左），可以將蛋白在各樣品中的表達(dá)趨勢進(jìn)行可視化展示，并根據(jù)表達(dá)趨勢進(jìn)行聚類分析。圖中每列表示一個樣本，每行表示一個蛋白，圖中的顏色表示蛋白在該組樣本中相對表達(dá)量的大小，紅色代表該蛋白在該樣本中表達(dá)量較高，綠色代表表達(dá)量較低。左側(cè)為蛋白聚類的樹狀圖，兩個蛋白分支離得越近，說明它們的表達(dá)量越接近；上方為樣本聚類的樹狀圖，兩個樣本分支離的越近，說明這兩個樣本所有蛋白的表達(dá)模式越接近，即蛋白表達(dá)量變化趨勢越接近。 Cluster聚類（右），圖中每一條線表示一個蛋白；每張圖展示一種類型的表達(dá)模式，即體現(xiàn)這組蛋白表達(dá)量變化的趨勢。
2走進(jìn)你的樣品
經(jīng)過以上這些分析我們可以很直觀的看出樣本間的平行性，以及組間差異性，并且能夠快速找到一些差異極其顯著或者變化規(guī)律符合我們預(yù)期的蛋白。接下來的問題就是，我們怎么知道這些蛋白是否與我們的研究相關(guān)，或者說這些蛋白都執(zhí)行哪些功能、怎樣發(fā)揮作用的呢？
這就要用到接下來的分析：GO功能注釋、KEGG注釋以及KOG注釋。
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KEGG Pathway注釋（左），在生物體內(nèi)，基因產(chǎn)物并不是孤立存在發(fā)揮作用的，不同基因產(chǎn)物之間通過有序的相互協(xié)調(diào)來行使其具體的生物學(xué)功能。因此，KEGG數(shù)據(jù)庫中豐富的通路信息將有助于我們從系統(tǒng)水平去了解蛋白的生物學(xué)功能，例如代謝途徑、遺傳信息傳遞以及細(xì)胞過程等一些復(fù)雜的生物功能。 COG注釋（右），全稱是Cluster of Orthologous Groups of proteins，由NCBI創(chuàng)建并維護(hù)的蛋白數(shù)據(jù)庫，根據(jù)細(xì)菌、藻類和真核生物完整基因組的編碼蛋白系統(tǒng)進(jìn)化關(guān)系分類構(gòu)建而成。通過比對可以將某個蛋白序列注釋到某一個COG中，每一簇COG由直系同源序列構(gòu)成，從而可以推測該序列的功能。COG分為兩類，一類是原核生物的，另一類是真核生物。原核生物的一般稱為COG數(shù)據(jù)庫；真核生物的一般稱為KOG數(shù)據(jù)庫。
3終極大招大放送
我們可以通過蛋白所發(fā)揮的作用或者參與的通路，進(jìn)一步篩選與我們的研究較為相關(guān)的蛋白進(jìn)行后續(xù)的驗(yàn)證。如果無法根據(jù)這些結(jié)果確定研究方向，那我們還有大招，就是富集分析。富集分析方法通常是分析一組蛋白在某個功能節(jié)點(diǎn)上是否出現(xiàn)過，原理是由單個蛋白的注釋分析發(fā)展為蛋白集合的注釋分析。富集分析提高了研究的可靠性，能夠識別出與生物現(xiàn)象最相關(guān)的生物學(xué)過程。
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GO富集，可以找到與生物現(xiàn)象最相關(guān)的生物功能，繪制成柱形圖、網(wǎng)絡(luò)圖（左）。挑選數(shù)目最多，富集最為顯著的通路進(jìn)行后續(xù)的驗(yàn)證及深入研究。
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KEGG富集，可以找到與生物現(xiàn)象最相關(guān)的代謝通路，繪制成柱形圖（左）或者氣泡圖（右）。挑選數(shù)目最多，富集最為顯著的通路進(jìn)行后續(xù)的驗(yàn)證及深入研究。 此外，通過蛋白互作網(wǎng)絡(luò)分析，我們還可以進(jìn)一步了解目標(biāo)蛋白之間的互作關(guān)系，為我們進(jìn)一步的機(jī)制研究提供參考（如下圖）。
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經(jīng)過以上的介紹，是不是對數(shù)據(jù)分析已經(jīng)有一些眉目了？以上分析內(nèi)容，美吉蛋白與代謝生信部都可以為您實(shí)現(xiàn)，有需要的話不要忘記找小美哦。順便偷偷爆個料，小美的蛋白質(zhì)組學(xué)及代謝組學(xué)的生信分析云平臺馬上就要上線了哦，以上這些圖片，今后都能自己親手繪制啦，聽起來是不是很激動。
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蛋白與代謝事業(yè)部 文案|王曉慶
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