蛋白质数据分析
3第三章蛋白质数据库及蛋白质序列分析
杭州师范大学生命与环境科学学院 向太和
三、蛋白质二级结构预测 网站（数据库） 网站（数据库）
生物信息学
杭州师范大学生命与环境科学学院 向太和
1、蛋白质回环数据库，网址 蛋白质回环数据库， /loop
生物信息学
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生物信息学
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3、PIR数据库： PIR数据库： 数据库
PIR数据库的数据最初是由美国国家生物医学研究基金会 PIR数据库的数据最初是由美国国家生物医学研究基金会 数据库 （National Biomedical Research Foundation, NBRF）收集的 NBRF） 蛋白质序列，主要翻译自GenBank的DNA序列。 蛋白质序列，主要翻译自GenBank的DNA序列。 GenBank 序列 1988年 美国的NBRF、日本的JIPID（ 1988年，美国的NBRF、日本的JIPID（the Japanese NBRF JIPID Database日本国家蛋白质信息 International Protein Sequence Database日本国家蛋白质信息 数据库）、德国的MIPS（Munich Information Centre for 数据库）、德国的MIPS（ ）、德国的MIPS Sequences摹尼黑蛋白质序列信息中心 合作， 摹尼黑蛋白质序列信息中心） Protein Sequences摹尼黑蛋白质序列信息中心）合作，共同收 集和维护PIR数据库。PIR根据注释程度(质量)分为4个等级。 集和维护PIR数据库。PIR根据注释程度(质量)分为4个等级。 PIR数据库 根据注释程度
生物信息学
杭州师范大学生命与环境科学学院 向太和
蛋白质表达数据分析中的计算方法
蛋白质表达数据分析中的计算方法计算方法在蛋白质表达数据分析中的重要性蛋白质是构成生物体的重要组成部分，它们在细胞内发挥着关键的功能。
因此，研究蛋白质的表达及其调控机制对于了解生物体的生理和病理过程至关重要。
蛋白质表达数据分析是通过计算方法来解读和解析实验结果，以揭示蛋白质的表达模式和调控网络。
本文将介绍蛋白质表达数据分析中常用的计算方法，并探讨其在研究中的应用和意义。
一、差异分析方法蛋白质表达数据通常被表示为二维凝胶电泳图像或质谱峰图等形式。
差异分析是常用的蛋白质表达数据分析方法之一，通过比较不同实验组之间的差异来寻找可能存在的差异表达蛋白质。
在差异分析中，我们可以使用t检验、方差分析（ANOVA）或非参数检验等方法进行统计学分析。
这些方法能够准确地评估差异的显著性，并识别出与实验组差异明显的蛋白质，从而进一步研究其功能与调控机制。
二、聚类分析方法聚类分析是一种常用的无监督学习方法，可用于将蛋白质表达数据分成不同的簇或群组，以发现内部的结构和模式。
在蛋白质表达数据分析中，聚类分析可以基于基因表达模式或蛋白质的表达水平进行分类，从而帮助我们了解蛋白质之间的相似性和差异性。
它能够帮助我们鉴别出共同调控的蛋白质组、发现新的蛋白质家族，并为进一步研究提供线索和启示。
三、通路分析方法通路分析是一种将蛋白质表达数据与生物通路相结合的方法，以揭示蛋白质在代谢通路和信号传导网络中的功能与作用。
在通路分析中，我们可以借助公共数据库和工具，如KEGG、GO和STRING等，将差异表达蛋白质映射到相应的通路中，并进行富集分析和互作网络分析。
这些计算方法使我们能够系统地分析与特定生物过程相关的蛋白质集合，发现新的信号传导途径，并为深入研究提供生物学上的解释和依据。
四、机器学习方法机器学习是一种通过构建数学模型和算法来分析和预测数据的方法。
在蛋白质表达数据分析中，机器学习方法可以用于分类、回归和聚类等任务。
通过训练计算模型，我们可以识别蛋白质的表达模式，预测其功能和互作关系，并构建蛋白质调控网络等。
蛋白质质谱数据差异表达分析
百泰派克生物科技
蛋白质质谱数据差异表达分析
蛋白质差异表达是指在不同生长时期或不同生理病理条件下蛋白质的表达水平存在显著差异的现象，研究蛋白质差异表达可以筛选相关通路的关键蛋白质，揭示生命活动的分子机理，帮助寻找疾病相关的生物标志物等。
蛋白质差异表达分析是建立在蛋白质含量的基础上的，蛋白质质谱数据差异表达分析就是利用蛋白质定量质谱技术的数据进行表达差异分析，基于质谱的定量蛋白质组学技术如Label Free、iTRAQ、TMT和SILAC等能同时检测成百上千甚至上万种蛋白质在不同组间的相对丰度，以此筛选表达水平存在显著差异的蛋白质。
其基本思路是将质谱下机数据利用相关软件进行图谱分析获取肽段/蛋白的丰度值，然后在蛋白表达谱中筛选出丰度发生显著变化的蛋白。
百泰派克生物科技基于百泰派克生物科技采用Thermo Fisher的Q ExactiveHF质谱平台结合Nano-LC色谱，提供快速高效的差异蛋白组学分析，包括寻找有意义的差异蛋白，差异蛋白的定性和定量检测等，欢迎免费咨询。
蛋白质组学中的数据分析方法与软件工具
蛋白质组学中的数据分析方法与软件工具随着技术的不断发展，蛋白质组学这一新兴领域已经成为了生物学、医学等学科中不可或缺的部分。
然而，蛋白质组学的研究大量依赖于数据分析。
在这个过程中，蛋白质组学中的数据分析方法和软件工具发挥着至关重要的作用。
在本文中，我们将探讨蛋白质质谱技术中的数据分析方法和软件工具，以及其在研究和应用中的重要性和影响。
一、蛋白质组学中的数据分析方法为了从复杂的蛋白质样本中分离和鉴定蛋白质，科学家们引入了一系列质谱技术。
通过这些技术，蛋白质可以被分离、鉴定和定量，并且可在不同的样本间进行比较。
在这个过程中，数据分析方法通常会转换原始数据，并利用预处理工具对数据质量进行估计和改进。
1. 数据预处理对于刚刚测量的原始数据，通常存在一些人工或机器中导致的误差，如噪声、缺失值、离群值等。
为了排除这些因素对数据分析的影响，我们需要对原始数据进行预处理，具体方法包括数据清洗、缺失值填充、时间(FDR)矫正等。
这些方法将可靠的数据集从混合物中提取出来，并且减少了样品间或仪器之间的变异性。
2. 数据分析在数据预处理的基础上，数据分析工具如聚类分析、PCA等可以帮助科学家们对数据进行可视化和解释。
聚类分析可以将数据按照蛋白质特征进行分组，并生成热图以定量的方式展现每个群体元素间的距离。
PCA分析则可以将复杂的多维数据在二维或三维上进行表示，以更好的解释数据结构和变异性。
3. 统计分析在蛋白质组学领域中，统计分析在数据分析的过程中也扮演着重要的角色。
其中包括差异分析、富集分析和关联分析等等。
差异分析可以发现不同代谢状态下，样品中蛋白质丰度与基线数据的明显差异。
富集分析可以从差异蛋白质集群中寻找与物种、细胞器或生物过程相关的功能数据。
关联分析可以搜寻不同蛋白质之间的关联和交互作用。
二、蛋白质组学中的软件工具对于蛋白质组学中的数据分析而言，有一些十分常见的软件或包可以被应用来简化数据处理的流程。
常见的蛋白质质谱数据分析软件包括MaxQuant, OpenMS, Skyline等等。
蛋白质数据分析
Go功能分类与富集分析
Pathway分析 相互作用与网络分析
亚细胞定位分析
序列相似性比较
• 两序列比较
– 主要工具：BLAST – 常用数据库：NCBI NR，SWISSPROT – 命令示例：
• formatdb -i nr.fasta –o T –p T • blastall –i input.seq –d nr –p blastp –e 1e-3
BLAST
GENEGO HMMER
EMBOSS
Interproscan
BLAST2GO …………………………….
TOOLS
Output
常见数据
GI:120407068 NP_000537.3 XP_001604088.1 AAF36358.1
P53_HUMAN P04637 Q9EX73
IPI00025087.2来自 基本物理化学性质分析 序列相似性比较 翻译后修饰分析 功能域分析
Go功能分类与富集分析
Pathway分析 相互作用与网络分析
亚细胞定位分析
蛋白质功能域分析
一、蛋白质功能域数据资源
数据库名称 PANTHER Pfam
CDD
简短描述
用实验和进化相关数据信息对蛋白质家族进行 分类
• CDD库下载：
/pub/mmdb/cdd/
• 详细信息：
/staff/tao/URLAPI/rpsblast.html
主要内容
• 数据库与检索工具
– UniProt, Genbank, RefSeq, IPI,Ensembl, PDB,DIP,et al.
多序列比较和隐马尔科夫模式分析覆盖蛋白质 功能域和家族
蛋白组数据分析报告
蛋白组数据分析报告1. 引言在生物学研究中，蛋白质是生物体内功能最重要的分子之一。
蛋白质组学研究的目标是分析蛋白质的组成、结构、功能和相互作用，从而揭示生物体内的生物过程。
本报告旨在介绍蛋白组数据分析的步骤和方法。
2. 数据收集蛋白组数据分析的第一步是收集相关的实验数据。
常用的蛋白组学技术包括质谱法和蛋白质微阵列技术。
质谱法通过质谱仪测量蛋白质样本中的质荷比，从而确定蛋白质的分子量和结构。
蛋白质微阵列技术则通过固定蛋白质样本在微阵列上，并使用特定的探针标记蛋白质，从而实现对蛋白质的高通量分析。
3. 数据预处理在进行蛋白组数据分析之前，需要对原始数据进行预处理。
预处理的目标是消除噪音、修正偏差，并提取有用的信息。
常用的预处理方法包括去噪、归一化和缺失值处理。
去噪是指去除原始数据中的噪音和异常值。
常用的方法包括平滑滤波和基线校正。
平滑滤波通过对数据进行滑动平均或中值滤波来减少随机噪音的影响。
基线校正则通过拟合数据的基线趋势，并将其从原始数据中减去，从而消除系统性偏差。
归一化是指将不同样本之间的数据进行标准化，使得它们具有可比性。
常用的归一化方法包括总和归一化和标准化。
总和归一化将每个样本的蛋白质表达量除以总表达量，从而得到相对表达量。
标准化则通过对数据进行均值和方差的调整，使得数据的分布更加平均。
缺失值处理是指处理在实验过程中出现的数据缺失情况。
常用的缺失值处理方法包括删除缺失值、插补缺失值和不处理缺失值。
删除缺失值是最简单的方法，但会导致数据的减少。
插补缺失值是通过对缺失值进行估计或填充来补全数据。
不处理缺失值则是在分析过程中忽略缺失值。
4. 数据分析经过数据预处理后，可以进行蛋白组数据的分析。
常用的蛋白组数据分析方法包括差异分析、聚类分析和通路分析。
差异分析是比较不同样本之间蛋白质表达量的差异，并确定差异表达的蛋白质。
常用的差异分析方法包括t检验、方差分析和贝叶斯统计方法。
聚类分析则是将具有相似表达模式的蛋白质分组，常用的聚类分析方法包括层次聚类和K均值聚类。
蛋白组学质谱数据分析报告
蛋白组学质谱数据分析报告1. 引言蛋白组学质谱数据分析是一项重要的研究领域，通过质谱技术可以快速、高效地鉴定和定量蛋白质样本中的成分。
本报告将对蛋白组学质谱数据分析的方法和结果进行详细介绍。
2. 实验设计与方法2.1 样本准备样本准备是蛋白组学研究的关键步骤之一。
在本次实验中，我们使用了XXX细胞系培养物作为样本，经过细胞裂解和蛋白质提取后，采用XXX方法进行样品的预处理。
2.2 质谱分析在本次实验中，我们使用了XXX质谱仪进行蛋白质样品的分析。
质谱分析可以将样品中的蛋白质分子通过质量-电荷比（m/z）的测定进行鉴定和定量。
2.3 数据分析蛋白组学质谱数据分析包括鉴定和定量两个主要的步骤。
在本次实验中，我们使用了XXX软件对质谱数据进行处理和分析。
具体的数据分析流程如下：1.数据预处理：包括峰提取、去噪、质量校正等步骤，以获得高质量的质谱数据。
2.蛋白鉴定：通过与已知蛋白质数据库进行比对，确定质谱谱图中的峰对应的蛋白质。
鉴定的结果包括蛋白质的名称、序列、覆盖率等信息。
3.蛋白定量：根据质谱峰的相对强度或面积，确定样品中不同蛋白质的含量。
定量结果可以反映样品中蛋白质的相对丰度。
3. 结果与讨论3.1 数据预处理结果经过数据预处理，我们得到了质谱数据的峰列表。
每个峰对应一个蛋白质，通过与已知蛋白质数据库的比对，我们成功鉴定了XXX个蛋白质。
3.2 蛋白鉴定结果经过蛋白鉴定步骤，我们获得了每个鉴定蛋白质的详细信息。
其中包括蛋白质的名称、序列、预测功能等。
通过进一步的分析，我们发现XXX蛋白质在样本中的表达量较高。
3.3 蛋白定量结果根据质谱峰的相对强度或面积，我们成功确定了样品中不同蛋白质的含量。
定量结果表明XXX蛋白质在样品中的相对丰度最高，说明其在细胞中的重要作用。
4. 结论通过蛋白组学质谱数据分析，我们成功鉴定和定量了样品中的蛋白质成分。
这些结果为进一步研究细胞的功能和调控机制提供了重要的基础。
蛋白质组数据分析1-2018
Ions are ejected on the basis of their m/z values.
To monitor the ions coming from the source, the trap continuoulsy repeats a cylcle of filling the trap with ions and scanning the ions according to their m/z values.
A short sweep of frequencies is used to excite all ions. The complex spectrum of intensity/time is analyzed with Fourier Transform to extract the m/z componets
b2
+ K
y1 + GK
y2
+
+
F LGK
y1 b1
+
+
F
LGK
b1
y3
Daughter ions
y3
y2 b2
K
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http://www.expasy.ch /
EMBOSS - pepstats
在线工具：/Tools/emboss/pepinfo/ 本地下载：/download/#Stable
ExPASy - ProtParam
S/T/Y磷酸化位点的数据库
http://www.expasy.ch/prosite/
含有蛋白质翻译后修饰信息
/ /RESID/
人类蛋白质的综合信息数据 库，含有很多翻译后修 饰的信息
翻译后修饰的数据库
http://www.cbs.dtu.dk/databases/O GLYCBASE/
• 分子量 • 等电点 • 残基数 • 氨基酸组成 • ……
• EMBOSS
– Pepstats – Pepinfo – Pepwindow – ……
ExPASy(Expert Protein Analysis System)
ProtParam Compute pI/MW ProtScale ……
/
• 磷酸化、糖基化、甲基化、泛素化和羟基 化等等
名字 Swiss-Prot Phospho.ELM PROSITE HPRD
RESID O-GlycBase dbPTM Phosphosite
翻译后修饰数据库
网址
描述
/sprot/
含有蛋白质翻译后修饰信息
/
– UniProt, Genbank, RefSeq, IPI,Ensembl, PDB,DIP,et al.
• 蛋白质数据分析
基本物理化学性质分析 序列相似性比较 翻译后修饰分析 功能域分析
Go功能分类与富集分析
Pathway分析 相互作用与网络分析
亚细胞定位分析
蛋白质基本物化性质分析
GlycoMod NetOGlyc NetNGlyc DictyOGlyc YinOYang Sulfinator OGlyc
翻译后修饰预测软件
网址 / .au/pkr/ http://www.cbs.dtu.dk/services/NetPhos/ http://www.cbs.dtu.dk/services/NetPhosK/ /
–b 10 –o blast.out -b 5 –v 5 –a 2
• 多序列比对
– Clustalw/clustalx (/)等
主要内容
• 数据库与检索工具
– UniProt, Genbank, RefSeq, IPI,Ensembl, PDB,DIP,et al.
主要内容
• 数据库与检索工具
– UniProt, Genbank, RefSeq, IPI,Ensembl, PDB,DIP,et al.
• 蛋白质数据分析
– 基本物理化学性质分析 – 序列相似性比较 – 翻译后修饰分析 – 功能域分析
Go功能分类与富集分析
Pathway分析 相互作用与网络分析
P53_HUMAN P04637 Q9EX73
IPI00025087.2
ENSP00000269305
IPI - International Protein Index
主要蛋白质序列检索工具
UNIPROT
KEGG DBGET
NCBI Entrez
Ensembl IPI
主要内容
• 数据库与检索工具
描述 扫描翻译后修饰序列模式工具 预测翻译后修饰激酶工具 预测磷酸化的工具 预测磷酸化和磷酸化激酶的工具 预测磷酸化和磷酸化激酶的工具
/tools/protparam.html
计算多种理化指标
主要内容
• 数据库与检索工具
– UniProt, Genbank, RefSeq, IPI,Ensembl, PDB,DIP,et al.
• 蛋白质数据分析
基本物理化学性质分析 序列相似性比较 翻译后修饰分析 功能域分析
Go功能分类与富集分析
Pathway分析 相互作用与网络分析
亚细比较
– 主要工具：BLAST – 常用数据库：NCBI NR，SWISSPROT – 命令示例：
• formatdb -i nr.fasta –o T –p T • blastall –i input.seq –d nr –p blastp –e 1e-3
– 亚细胞定位分析
DATABASE
cytoscape
Pajek
Pfam
TRANSFAC IPI
Gene ontology …………………………….
BLAST
GENEGO HMMER
EMBOSS
Interproscan
BLAST2GO …………………………….
TOOLS
Output
常见数据
GI:120407068 NP_000537.3 XP_001604088.1 AAF36358.1
• 蛋白质数据分析
基本物理化学性质分析 序列相似性比较 翻译后修饰分析 功能域分析
Go功能分类与富集分析
Pathway分析 相互作用与网络分析
亚细胞定位分析
翻译后修饰分析
• 翻译后修饰是调节蛋白质功能的重要方式， 对蛋白质翻译后修饰的研究可以帮助阐明 和了解蛋白质功能及其功能变化，翻译后 修饰的预测和分析也日渐成为生物信息学 蛋白质序列分析中的重要的研究内容。
.tw/
O-糖基化数据库 翻译后修饰数据库
/Login. 磷酸化位点数据库 jsp
名字 Scansite PREDIKIN NetPhos NetPhosK GPS
Big-PI-prediction