Proteomics定量服務2.0 || Bioinformatics: Why and How

想要知道樣本在處理過後哪些蛋白的表現量發生了改變?液相層析串聯質譜儀(LC-MS/MS)能夠實現高通量的蛋白質體定性及定量分析。但就在你興高采烈的拿到差異表現蛋白(DEP)報告時，卻發現那密密麻麻的數據不知道該怎麼解讀...

不用擔心!全面升級後的圖爾思蛋白質體定量分析2.0將解決你的問題，只要物種是人或小鼠，在篩選完差異表現蛋白(DEP)後，即可針對DEP進行Heat map、Volcano plot、Rank plot的繪製，使DEP一目了然。此外，也能將DEP進行GO、KEGG富集分析，一次了解這些差異蛋白之間的關聯性，參與哪些重要途徑以及它們如何影響你的研究模型。

功能富集分析如GO、KEGG能夠幫助我們從差異表現蛋白的分析得出生物學相關結論，檢驗我們有興趣的基因(genes of interest)，也就是差異表現的蛋白所對應的基因，與某個基因集(gene set)是否存在相依性。視覺化的圖表則幫助我們對結果進行探索與解釋。

GO、KEGG分析常見的應用>>

1. 辨識基因印記: 通過GO、KEGG分析基因表現數據，研究人員可以辨識與特定表型或疾病相關的基因印記。這些基因印記可以用作診斷或預後標記，或作為潛在的治療標靶。
2. 了解疾病機制: 富集分析可用於識別在特定疾病或表型中失調的生物路徑和過程。這些信息有助於研究人員了解疾病的潛在機制，並有助於識別新的治療標靶。
3. 藥物開發: 富集分析可用於識別可能對特定疾病或表型有效的化合物或藥物。通過分析不同藥物處理的細胞的基因表現，研究人員可以識別標靶疾病中失調的生物路徑或過程的藥物。

更多GO、KEGG分析解釋請參考RNA-seq中GO、KEGG結果圖如何解讀

這麼多種分析與圖表，該如何選擇適合的分析與圖表來解釋研究的成果及展現實驗的數據呢?選擇分析方式和呈現工具與實驗本身一樣重要!

就讓我們一同來看這些分析能回答我們什麼問題>>