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title: "2024易算定制分析方案：探索多样化蛋白组学解决策略"
author: "王玲"
account: "王玲"
published_at: "2024-09-08T23:58:38+08:00"
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# 2024易算定制分析方案：探索多样化蛋白组学解决策略
内容比较长，建议收藏。

2024年，易算生物进一步提升了定制化蛋白组学解决方案的技术实力。通过优化试剂盒、质谱技术及定量软件，满足了客户对下游生物信息学分析的高标准需求。我们推出了5套分析方案，帮您应对各类蛋白质组学研究的挑战。

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1、空间探索蛋白组分析

本方案专为空间分辨与定量蛋白质组学研究设计，适用于组织样本。利用徕卡激光显微切割技术从冰冻或石蜡样本中精确提取目标细胞区域，同时保持组织结构完整性。方案设计和数据分析上可以分为以下几种。

1.1 收集感兴趣的区域（ROI）分析

首先基于标注的区域，比如“肿瘤核心（C）”和“浸润边缘（E）”区域，从单个或者多个切片中切割出相等体积的组织，将切割的组织收集在帽中，如果有必要可以将来自同一区域的组织进行汇集，继而进行质谱蛋白组的检测。

![图片 2](images/002.png)

设计和交付示例

参考案例：基于显微切割的空间蛋白组可以怎么切

1.2 全切片划分网格的分析

将整个组织切片划分为M*N个网格，每个格子当作一个要上质谱的对象。基于精确的空间定位和多种流行的空间聚类算法，揭示蛋白不同空间位置的分布模式。

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设计和交付示例

参考案例：Nat Commun文献解读 |空间蛋白质组学视角下的人脑肿瘤：LCM与质谱联合分析

1.3 收集感兴趣细胞的分析

实现数据预处理、降维、细胞聚类以找到细胞各个亚群、细胞通讯分析等功能以及丰富的可视化内容。对于各个细胞亚群、各个不同的分化路径、或指定组别，可以找到标志性表达蛋白，研究感兴趣蛋白的差异表达、聚类、功能、互作调控的情况。

![图片 4](images/004.png)

交付示例

参考案例：

龙年巨献第一篇：浙江大学方群团队最新研究Nat Commun亮相 | PiSPA技术在单细胞蛋白质组领域实现3000+PG新高度

单细胞如何上5000：IonOpticks Aurora3代助你起飞

2、基础蛋白组分析统计模块

从数据预处理开始，对离群点进行识别和剔除，继而根据样本划分为不同分组，识别差异，找到通路中可能起作用的关键蛋白。打包了从差异分析、火山图聚类等可视化、通路单组或多组展示、多个组别分析结果的共有和特有分子梳理。

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交付示例

参考案例：

客户案例｜PNAS 华东师范李迪教授团队开启纳米医学新篇章

DIA技术最新应用：Cancer Cell发表易算客户结直肠癌转移研究

客户文章—小鼠空间脑图谱，一种快速微量磷酸化蛋白组学技术的空间分析

3、宏蛋白组生信内容

我们提供基于公共数据库（如UniProt、NCBI-nr）和定制化数据库构建的灵活注释方案。

利用现有的物种分类和功能注释资源，确保蛋白质匹配的效率。此外，我们针对宏基因组和16S rRNA数据，提供样本特异性的蛋白序列数据库构建，能够准确反映样本中的真实微生物群落组成，提升蛋白质鉴定的深度和准确度。

对于宏蛋白组的功能分析和物种构成，我们提供功能和通路的富集分析，以及进一步基于肽的物种注释进一步支持物种多样性分析和高级微生物群落结构的可视化揭示其潜在的生物学意义。

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![图片 7](images/007.png)

交付示例

参考案例：

宏蛋白组学技术方案与实用策略盘点 - 易算团队整理

龙年第三篇【Microbiome】复旦乔亮、澳洲国立林宇与易算团队联合推出ConDiGA：基于宏基因组精准构建宏蛋白组序列库

![图片 8](images/008.png)

复旦乔亮团队与易算最新研究成果：宏蛋白组建库方法与应用

易算整理 | 【终】环境宏蛋白组学研究实战：实验到数据处理的全流程解析

NPJ BIOFILMS MICROBI|复旦-交大-易算最新合作成果：DIA如何跨过宏蛋白组的第一宇宙速度

4、糖基化生信内容以及多组学分析

与复旦大学课题组紧密合作，共同开发糖蛋白组分析平台在线学术平台GlycAP被广泛使用。

如何深入糖蛋白组的数据挖掘 | Int J Mass Spectrom |复旦大学与易算共同开发在线平台GlycAP文章发表

![图片 9](images/009.png)

易算设计的分析方案，支持多物种数据处理，如人、大小鼠、拟南芥、斑马鱼、大熊猫等，包括基础统计、糖肽聚类、富集分析、网络结构、生存分析等专业的分析流程、参考前沿文献图表制图，融合多种注释平台如KEGG,COG,疾病，药靶等注释。

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![图片 11](images/011.png)

交付示例

参考案例：

pGlycoQuant：Nat Commun | 复旦曹纬倩团队与北航刘超团队发表完整糖肽的糖蛋白质组定量工具

【Cell Rep】易算共一作：蛋白代谢+机器学习发现肝细胞癌治疗敏感分子

【蛋白基因组分析思路】 综合多组学方法展示早期结直肠癌的分子特征和分类

5、DIA-PRM分析以及靶标识别

DIA技术用于高通量捕获全蛋白组，PRM则针对生物标志物和药物靶标进行精确定量。应用场景包括早期诊断、药靶验证和疗效标志物的研究。

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5.1 biomarker研究方案

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通过采用多种算法，如支持向量机(SVM)、随机森林、逻辑回归、神经网络以及其他算法模型的比较等，结合ROC曲线和混淆矩阵进行biomarker性能评估，确立各类算法和各种分子组合中打分最佳的biomarker

参考案例:直播回放 | EMBO Molecular Medicine | PRM+机器学习挖掘质谱血清蛋白质标志物 刘晓慧老师

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5.2药靶识别方案

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参考案例：药物处理分子表达变化，研究药效学、药动学和标志物变化

方向：药靶验证；质谱上样规模：300+

参考文献：IRAK4 degrader in hidradenitis suppurativa and atopic dermatitis: a phase 1 trial

来源：Nat Med.2023 Dec;29(12):3127-3136

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在KT-474（IRAK4降解剂）的临床试验中，研究者通过三个阶段来评估药物效果。

首先：全蛋白组的广泛筛选，以确认KT-474对IRAK4的选择性降解。随后：通过PRM（并行反应监测）技术，能够精确监测KT-474治疗下的IRAK4蛋白降解情况，帮助研究者观察药物如何在单次或连续多次剂量下影响健康志愿者和疾病患者的蛋白水平。该药物在血液中显著降解了IRAK4，并且在皮肤活检中，给药后的IRAK4水平降低到与健康志愿者基线水平相似。因此 确认了药物KT-474展现了在血液和皮肤病变中降解IRAK4的能力。最终：通过全转录组测序（RNA-seq）筛选，研究者在给药后观察到患者血液和皮肤中与疾病相关的生物标志物显著减少，与皮肤病变和症状的改善相关联。

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5.3预后建模方案

综合了蛋白质组学数据和患者的临床信息，采用适当的算法如随机森林、Cox单因素回归、LASSO-Cox进行预后相关蛋白的筛选, 然后构建了精准的预后模型，可以用来预测疾病的发展趋势，帮助提高治疗的针对性和有效性。基于DIA实验找到的关键蛋白， PRM实验进行进一步的建模和验证。

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参考案例: 建立胰腺导管腺癌蛋白水平的预后风险模型并发现了关键生物标志物

《Nature Medicine》：DIA+Spectronaut+PRM：发现并验证胰腺癌化疗敏感性的蛋白标志物

方向：预后风险模型；质谱样本规模：200+

题目：Prospective observational study on biomarkers of response in pancreatic ductal adenocarcinoma.

文章来源：Nat Med 30, 749–761 (2024).

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最后

如果您正在寻找一个高效、精准且全面的蛋白组学分析解决方案，那么易算生物无疑是您的最佳选择。2024年，我们通过一系列优化，您关注的是空间探索、宏蛋白组、糖基化还是多组学联合分析，我们的定制方案都能为您带来参考。建议您收藏本文，随时参考我们的分析方案。

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上海易算生物科技有限公司

Shanghai Omicsolution Co., Ltd.

上海易算生物科技有限公司专注于LC-MS/MS与多组学研究，结合生物信息学为客户量身定制高质量的研究方案。我们与国内顶尖实验室合作，提供涵盖DIA、PRM分析的前沿技术，覆盖单细胞、极微量蛋白质前处理、低丰度蛋白深度挖掘、糖蛋白质组及宏蛋白质组研究。依托瑞士Biognosys、德国Bruker、PreOmics及澳大利亚IonOpticks等国际领先产品，助力科研机构推进大队列多组学研究与生信分析，确保技术前沿与可靠性。

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