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title: "易算整理 | 2024 蛋白-磷酸化质谱蛋白组联合分析方案"
author: "王玲&黄春玉"
account: "王玲&黄春玉"
published_at: "2024-10-05T10:06:19+08:00"
captured_at: "2026-08-26T17:24:07.977375+08:00"
source_url: "https://mp.weixin.qq.com/s/1cF8iajRbis4bBpKVdP4-A"
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# 易算整理 | 2024 蛋白-磷酸化质谱蛋白组联合分析方案
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Science 子刊 | 结直肠癌研究 | 磷酸化蛋白质组学互补视角解析EGFR抑制剂的敏感与耐药相关标志物

案例课堂：磷酸化蛋白质组生信个性化分析

多篇文献解读 | 利用蛋白组和磷酸化等多组学数据识别治疗靶标、疗效和预后的生物标志物

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为何要同时研究蛋白-磷酸化？

蛋白质是基因的表达产物，更是药物作用机制的核心。相比基因或mRNA水平，评估蛋白质的活性和调控状态能更直观地揭示药物对细胞功能的影响。磷酸化这个过程更有意思，它像是细胞内的“开关”，能快速调节蛋白质的功能，因此理解磷酸化水平对研究药物影响很关键。

结合蛋白质和磷酸化数据，可以确认变化是否源于蛋白表达或功能状态改变。即使蛋白质表达量未变，磷酸化差异仍可能反映关键的功能变化。

![图片 1](images/001.png)

假设你现在手头有50个临床组织样本，每个样本都得到了两份质谱结果：一份是全蛋白质组数据，另一份是磷酸化蛋白质组数据。接下来的分析可以分为以下这几个步骤。其中我标为浅蓝色的是易算特色。

![图片 2](images/002.png)

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一、原始数据鉴定统计

在原始数据鉴定阶段，我们使用多种方法来评估数据的质量和组学覆盖情况。包括：

1）蛋白质鉴定数量分析：展示组学内部的，每个样本的分子鉴定数量，并统计组间共有和特异蛋白，以评估实验组之间的差异和重叠；蛋白、磷酸化各自都统计。

2）组学层次比较：比较不同组学（如蛋白组与磷酸化组）的鉴定数量，包括蛋白质、肽段、磷酸化蛋白质等，以评估不同组学层次的数据表现；

3）降维与相关性分析：使用PCA和T-SNE等降维方法，以及样本相关性热图，评估样本的一致性和分组情况，识别潜在的离群样本，确保数据适用于后续的统计分析，蛋白、磷酸化各自都统计。

![图片 3](images/003.png)

![图片 4](images/004.png)

做完鉴定统计以及去除离群的样本，接下来我们通过缺失值过滤与填充、log2转换以及蛋白背景校正等操作来处理数据，这个过程往往称为“数据预处理”。经过了预处理的数据可以进行后续分析。

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二、差异分析和注释

差异分析的目标是识别在不同条件下显著变化的蛋白质或磷酸化位点。

我们采用多种的统计方法（如ANOVA、t检验、limma等）对组间差异进行分析，再使用PLS-DA、PCA火山图、热图等用于数据探索和可视化。在这里我们收到了很多反馈，所以火山图我们采用了渐变色来呈现。

![图片 5](images/005.png)

对于这些差异蛋白质或磷酸化位点，我们利用了多来源的数据挖掘方法，提供超过160列的注释信息，包括结合位点、活性状态、亚细胞定位等，帮助全面理解它们的生物学功能和意义。此外，使用Venn图和Upset图展示差异分子的共有和特有情况，帮你找到关心的某些表达特征的分子。

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三、磷酸化分析

磷酸化是细胞信号传导和调控中的重要机制。通过激酶底物富集分析（KSEA）、Motif分析和激酶家族树的构建，确定特定磷酸化位点的激酶识别序列、调控特征以及激酶间的进化关系。

![图片 6](images/006.png)

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四、功能通路统计

通过GO富集、KEGG通路分析以及PPI网络构建，我们识别与差异蛋白相关的生物学过程和信号通路。

此外KEGG通路图我们采用了交互模式，当你鼠标放在KEGG节点会显示该分子的差异表达情况。

![图片 7](images/007.png)

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五、功能通路挖掘

功能通路挖掘是我们的强项。我们除了使用GSEA和ssGSEA进行富集分析外，对于功能通路中获得的条目，无论是富集得到的还是根据用户兴趣筛选的， 我们对结果还提供多样化的展示方式，包括蛋白热图与功能气泡图的组合、条目簇的网络化展示、感兴趣功能分子的和弦图、表达Upset图、药靶注释与环形图展示等。

基于前期分子背景的深入调研，我们灵活结合注释和可视化，确保结果展示更加直观且易于解释。

![图片 8](images/008.png)

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六、表型相关性分析

为了更好地理解蛋白质变化与表型之间的关系，我们开展多种相关性分析的算法，以揭示特定蛋白质与表型之间的联系。通过相关性线性拟合图等可视化手段，我们能够识别出潜在的生物标志物。

![图片 9](images/009.png)

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七、共表达分析

共表达分析用于识别在多个样本中共同表达的基因或蛋白模块。我们通过加权基因共表达网络分析（WGCNA）识别与特定表型显著相关的模块，并探讨这些模块与表型之间的关联。

因果WGCNA分析是我们五月份刚吸收的方法，用来评估因果关系，帮助明确潜在的和 表型相关的调控分子。

我们还结合一致性聚类、HCA和K-Means聚类来识别关键的分子趋势簇。

![图片 10](images/010.png)

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八、生存与预后

针对临床数据，我们采用单因素回归、Lasso回归和多因素回归模型，评估蛋白质表达与患者生存的关系，构建预后模型，并通过ROC曲线进行验证，确定关键预后标志物。

蛋白、磷酸化我们都会覆盖到。

![图片 11](images/011.png)

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九、蛋白-磷酸化联合分析

在联合分析时，着重从两个维度进行分析：

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基于差异分子的分析：结合多组学差异分子九象限图、多组学差异分子Venn图、相关性统计、相关性簇识别、相关性热图以及相关性网络图，全面解析分子间的关系。

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基于关键条目的功能富集：使用多组学功能富集柱形图、多组学功能散点图、多组学功能气泡图、多组学通路图和多组学功能网络图，评估关键条目在生物学功能中的表现和相互关系。

在分析过程中，我们充分考虑了文献调研以确保展示的科学和美观。通过这些联合分析，我们能够进一步明确蛋白-磷酸化之间的关键调控关系。

![图片 12](images/012.png)

如果您对蛋白-磷酸化的实验和设计有需求，或者在分析过程中有任何想法和疑问，欢迎与我们交流。

我们团队在分析设计和可视化呈现上做了许多努力，相信可以为您的研究提供有力支持。

![图片 13](images/013.png)

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