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蛋白質組與轉錄組聯合分析
聯合轉錄組學和蛋白組學表達量數據對生物樣本進行系統研究,真正觀察到mRNA-蛋白質關聯性,進而從整體上解釋生物學問題。
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最后更新:2023-4-23半年訪問:1
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  • 服務介紹
  • 公司簡介
轉錄組學和蛋白質組學都是獲得基因表達情況的重要工具,從生物學角度上看,轉錄組代表了基因表達的中間狀態,可以反映諸如轉錄調控、轉錄后調控的機理;而蛋白質是生物體直接的功能執行者,因而對其表達水平的研究有著不可替代的優勢。要全面探究生物體疾病機理、脅迫機制,精確研究重要基因的表達模式和調控機理,只有聯合轉錄組學和蛋白組學表達量數據對生物樣本進行系統研究,才能真正觀察到mRNA-蛋白質關聯性,進而從整體上解釋生物學問題。
 
應用方向
生物領域各個研究方面,如:
▶ 農林領域:抗逆脅迫機制,生長發育機制,育種保護研究等;
▶ 畜牧業:肉類及乳品質研究,致病機理研究等;
▶ 基礎醫學、臨床診斷:生物標志物,疾病機理機制,疾病分型,個性化治療等;
▶ 生物醫藥:藥物作用機理,藥效評價,藥物開發等;
▶ 微生物領域:致病機理,耐藥機制,病原體-宿主相互作用研究等;
▶ 海洋水產:漁業資源,海水養殖,漁業環境與水產品安全等;
▶ 生物能源、環境科學領域:發酵過程優化,生物燃料生產,環境危定風險評估研究等;
▶ 食品營養:食品儲藏及加工條件優化,食品組分及品質鑒定,功能性食品開發,食品安全監檢測等。

數據分析
類型 內容
表達關聯分析 關聯數量統計
表達量相關性分析
表達量聚類分析
關聯結果功能注釋與富集分析 GO關聯分析
KEGG關聯分析
 
技術優勢
▶ 構建蛋白質數據庫,大幅度提高蛋白質鑒定數量;
▶ 不同層面表達水平分析,構建表達“全景圖”;
▶ 多組學交叉驗證:深層次挖掘其中調控機制;
▶ 對基因突變信息在蛋白水平上進行驗證;
▶ 精準醫療:實現genomics到protegenomics的轉變。

參考文獻
1.Systems-level identification of PKA-dependent signaling in epithelial cells. PNAS. 2017.
2.Proteogenomic integration reveals therapeutic targets in breast cancer xenografts. Nat Commun. 2016.
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