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质谱分析


数据处理

如果单次实验用到多个芯片,首先会对检测得到的数据进行均一化。实验设计阶段会在芯片上设计几个控制点用于芯片间的归一化。可以选择进行生物素化蛋白为标准的阳性对照或BSA为标准的阴性对照两种方式。

数据分析


我们默认将p值(P.Val)小于0.05,且倍数变化大于1.2或小于0.83(log2 FC > 0.263)的结果,定义为样本组间差异表达的蛋白质(DEP),相关结果以火山图表示。横坐标为倍数变化,纵坐标为 p-value。


不同组间的所有 DEP 均进行 PCA 和 heatmap 分析。前两个主成分被绘制出来以显示两组之间的差异。利用欧氏距离和完全聚类分析两组数据的相似性。

默认使用R包“clusterProfiler”进行 GO 和 KEGG 通路富集分析。GO 分析包含三个子集:BP(生物学功能)、MF(分子功能)和 CC(细胞组分)。KEGG 对基因功能进行分析,将基因组信息和更高阶的生物学功能信息进行关联。

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