蛋白質(zhì)組數(shù)據(jù)分析

蛋白質(zhì)組學(xué)數(shù)據(jù)分析2：

定量分析蛋白質(zhì)組學(xué)研究的具體內(nèi)容包括：蛋白質(zhì)鑒定蛋白質(zhì)特性-如翻譯后修飾蛋白質(zhì)定量-相對定量、絕對定量樣品間比較定性-不同樣品間含有的蛋白類型的差異定量-不同樣品間含有的蛋白濃度/含量的差異翻譯后修飾-不同樣品間是否存在不同的翻譯后修飾形式蛋白質(zhì)功能定量蛋白質(zhì)組學(xué)相對定量——同一個蛋白在不同樣本間量的差異絕對定量——樣品中每種蛋白的拷貝數(shù)或濃度兩個概念檢測限limitofdetection，指樣品分子能夠被可信地檢測到的最低含量定量限limitofquantification，指樣品分子通常LOQ=3*LODJanRudolphMaxquant2017Beijingtraining

JanRudolphMaxquant2017Beijingtraining

iTRAQquantification一次蛋白質(zhì)組實(shí)驗(yàn)示例數(shù)據(jù)proteinGroups.txtThedatasetconsistsofthreebreastcancercelllinesmeasuredintriplicates.ThesamplesweremeasuredwithSILACasanexternalstandard.Thelightstate(Lys-0/Arg-0)istherespectivesample,whiletheheavystate(Lys-8/Arg-10)isalwaysthesamemixtureofallcelllines./doku.php?id=perseus:user:use_cases:silac第一個問題——技術(shù)重復(fù)性文氏圖(vennplot)b.csic.es/tools/venny/觀察鑒定的重復(fù)性只有重復(fù)性良好的實(shí)驗(yàn)結(jié)果才能進(jìn)行后續(xù)的分析，否則需要去除不好的實(shí)驗(yàn)結(jié)果或重新實(shí)驗(yàn)鑒定蛋白的數(shù)量是否相當(dāng)，重復(fù)實(shí)驗(yàn)共同鑒定的蛋白的百分比多少？定量評估—變異系數(shù)（coefficientofvariation）當(dāng)進(jìn)行兩個或多個資料變異程度的比較時，如果度量單位與平均數(shù)相同，可以直接利用標(biāo)準(zhǔn)差來比較。如果單位和（或）平均數(shù)不同時，比較其變異程度就不能采用標(biāo)準(zhǔn)差，而需采用標(biāo)準(zhǔn)差與平均數(shù)的比值（相對值）來比較。變異系數(shù)C·V=（標(biāo)準(zhǔn)偏差SD÷平均值MN）×100%變異系數(shù)可以消除單位和（或）平均數(shù)不同對兩個或多個資料變異程度比較的影響。（x,y）散點(diǎn)圖,顯示CV隨著蛋白豐度的增加而降低兩個概念檢測限limitofdetection，指樣品分子能夠被可信地檢測到的最低含量定量限limitofquantification，指樣品分子通常LOQ=3*LOD問題二：實(shí)驗(yàn)組和對照組之間的差異統(tǒng)計檢驗(yàn)T檢驗(yàn)，當(dāng)僅比較兩個不同水平（如治療前和治療后，疾病和正常人。。。）方差分析，當(dāng)比較三個或以上水平時（如惡性腫瘤、良性腫瘤和正常組，多個時間點(diǎn)以上兩種方法都要求正態(tài)分布定量結(jié)果展示：火山圖思考一個問題，是否只要有統(tǒng)計學(xué)差異就代表這個蛋白一定是不同組間的差異蛋白呢？蛋白質(zhì)組定量的假陽性率在剛才的數(shù)據(jù)中，我們一共對1522個蛋白進(jìn)行了定量，也就是進(jìn)行了1522次t檢驗(yàn)。對大規(guī)模的蛋白質(zhì)/基因組數(shù)據(jù)，存在多重假設(shè)檢驗(yàn)問題統(tǒng)計檢驗(yàn)——零假設(shè)和兩類錯誤概率以t檢驗(yàn)為例零假設(shè)（nullhypothesis）：實(shí)驗(yàn)組和對照組的蛋白表達(dá)量的均值相等備擇假設(shè)（alternativehypothesis）：兩組表達(dá)量的均值不等第一類錯誤：假陽性第二類錯誤：假陰性設(shè)p值的閾值為0.05，表示控制第一類錯誤的概率不超過0.05FDRadjustedpvalue在組學(xué)研究中，我們的最終目的是控制鑒定的假陽性率，使用原始的p值作為閾值就不恰當(dāng)了修正pvalue的方法很多，各自有不同的假陽性率和假陰性率，需要根據(jù)實(shí)驗(yàn)?zāi)康倪x擇BenjaminiandHochbergmethod首先把所有的p值按從小到大的順序排序?qū)γ總€蛋白，F(xiàn)DRadjustedpvalue=

p*(檢驗(yàn)的總蛋白數(shù)）/該蛋白的p值排序

蛋白質(zhì)組定量的誤差來源p<0.05仍意味著<5%的錯誤定量（假陽性）的可能

質(zhì)譜儀和信號處理，即峰強(qiáng)度/譜圖數(shù)不能很好的代表蛋白的實(shí)際量（LOQ）實(shí)驗(yàn)引入的誤差，如樣品處理樣本量不足一個經(jīng)典的分析流程JournalofBiotechnologyVolume261,10November2017,Pages116-125Normalizationinproteomics

SciexAssemblerapplicationThePerseuscomputation