蛋白质组与转录组联合分析

联合转录组学和蛋白组学表达量数据对生物样本进行系统研究，真正观察到mRNA-蛋白质关联性，进而从整体上解释生物学问题。

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服务商：上海中科新生命生物科技有限公司

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服务介绍
公司简介

转录组学和蛋白质组学都是获得基因表达情况的重要工具，从生物学角度上看，转录组代表了基因表达的中间状态，可以反映诸如转录调控、转录后调控的机理；而蛋白质是生物体直接的功能执行者，因而对其表达水平的研究有着不可替代的优势。要全面探究生物体疾病机理、胁迫机制，精确研究重要基因的表达模式和调控机理，只有联合转录组学和蛋白组学表达量数据对生物样本进行系统研究，才能真正观察到mRNA-蛋白质关联性，进而从整体上解释生物学问题。

应用方向

生物领域各个研究方面，如：
▶ 农林领域：抗逆胁迫机制，生长发育机制，育种保护研究等；
▶ 畜牧业：肉类及乳品质研究，致病机理研究等；
▶ 基础医学、临床诊断：生物标志物，疾病机理机制，疾病分型，个性化治疗等；
▶ 生物医药：药物作用机理，药效评价，药物开发等；
▶ 微生物领域：致病机理，耐药机制，病原体-宿主相互作用研究等；
▶ 海洋水产：渔业资源，海水养殖，渔业环境与水产品安全等；
▶ 生物能源、环境科学领域：发酵过程优化，生物燃料生产，环境危定风险评估研究等；
▶ 食品营养：食品储藏及加工条件优化，食品组分及品质鉴定，功能性食品开发，食品安全监检测等。

数据分析

类型	内容
表达关联分析	关联数量统计
	表达量相关性分析
	表达量聚类分析
关联结果功能注释与富集分析	GO关联分析
关联结果功能注释与富集分析	KEGG关联分析

技术优势

▶ 构建蛋白质数据库，大幅度提高蛋白质鉴定数量；
▶ 不同层面表达水平分析，构建表达“全景图”；
▶ 多组学交叉验证：深层次挖掘其中调控机制；
▶ 对基因突变信息在蛋白水平上进行验证；
▶ 精准医疗：实现genomics到protegenomics的转变。

参考文献

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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