蛋白質組與轉錄組聯合分析

轉錄組學和蛋白質組學都是獲得基因表達情況的重要工具，從生物學角度上看，轉錄組代表了基因表達的中間狀態，可以反映諸如轉錄調控、轉錄后調控的機理；而蛋白質是生物體直接的功能執行者，因而對其表達水平的研究有著不可替代的優勢。要全面探究生物體疾病機理、脅迫機制，精確研究重要基因的表達模式和調控機理，只有聯合轉錄組學和蛋白組學表達量數據對生物樣本進行系統研究，才能真正觀察到mRNA-蛋白質關聯性，進而從整體上解釋生物學問題。

應用方向

生物領域各個研究方面，如：

? 農林領域：抗逆脅迫機制，生長發育機制，育種保護研究等；

? 畜牧業：肉類及乳品質研究，致病機理研究等；

? 基礎醫學、臨床診斷：生物標志物，疾病機理機制，疾病分型，個性化治療等；

? 生物醫藥：藥物作用機理，藥效評價，藥物開發等；

? 微生物領域：致病機理，耐藥機制，病原體-宿主相互作用研究等；

? 海洋水產：漁業資源，海水養殖，漁業環境與水產品安全等；

? 生物能源、環境科學領域：發酵過程優化，生物燃料生產，環境危定風險評估研究等；

? 食品營養：食品儲藏及加工條件優化，食品組分及品質鑒定，功能性食品開發，食品安全監檢測等。

數據分析

技術優勢

? 構建蛋白質數據庫，大幅度提高蛋白質鑒定數量；

? 不同層面表達水平分析，構建表達“全景圖”；

? 多組學交叉驗證：深層次挖掘其中調控機制；

? 對基因突變信息在蛋白水平上進行驗證；

? 精準醫療：實現genomics到protegenomics的轉變。

參考文獻

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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