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關聯分析大放送!直擊多組學研究數據分析難題

【字體: 時間:2019年10月07日 來源:華大科技

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  如何將復雜的多組學數據簡化、清晰地展示、提煉出有用的結果,一直困擾著科研人員。為解決這個難題,科技君下面要介紹的這兩款關聯分析免費送,多組學分析不再怕!

生命體是一個多層次、多功能的復雜結構體系,涉及到一套精細的表達調控機制,如轉錄調控、轉錄后調控、翻譯調控和翻譯后調控等。傳統的單一組學研究往往不夠全面,需要整合多組學數據對生物系統進行全面分析。

然而,如何將復雜的多組學數據簡化、清晰地展示、提煉出有用的結果,一直困擾著科研人員。為解決這個難題,科技君下面要介紹的這兩款關聯分析免費送,多組學分析不再怕!

轉錄組與蛋白質組關聯分析全新升級

關于轉錄組與蛋白質組數據的關聯分析,除了常見的兩者定量結果相關性分析外,還有更多分析內容如下:

1. 新增兩類分析,讓您的結果更易懂

1)GO/KEGG四維氣泡圖:一張圖看出兩個組學中關聯數量、GO/KEGG富集情況、GO/KEGG注釋情況。


圖1 Y軸為各GO條目,括號中統計了該條目所關聯的蛋白數量,氣泡大小代表富集數量,顏色代表富集因子,圓圈代謝轉錄組(蛋白質組)P值大于等于0.05,鉆石形代表轉錄組(蛋白質組)P值小于0.05

2)GO條目關聯分類概率熱圖:一張圖看出九類表達趨勢的注釋占比。


圖2 Y軸為各GO條目,括號為該條目的關聯數量;X軸為不同差異類型分布情況。熱圖顏色代表該類型在該GO條目關聯上的蛋白中所占的比例

2. 全新視角 —— 轉錄因子關聯挖掘,助您深入揭示轉錄調控機制

轉錄因子在動植物的生長發育及其對外界環境的反應中起著重要的調控作用,它已經成為現在生物學研究領域的熱點。通過轉錄因子關聯挖掘篩選出關注生物學問題過程中起主要調控作用的一些轉錄因子。


圖3 各組學在各轉錄因子家族轉錄因子鑒定個數及表達量分布

3. 多組學網絡分析,實現網絡層面數據整合


圖4 差異基因及差異蛋白蛋白互作網絡分析

腸道菌群與代謝組關聯分析解決方案

近年來與腸道菌群相關的疾病研究迅速發展,有近90%的疾病都有可能與腸道菌群相關,主要包括消化道類疾病、代謝性疾病(包括肥胖、二型糖尿病等)、肝臟類疾病、免疫類疾病、肺部疾病、精神類疾病等。腸道菌群能夠參與調節宿主的多個代謝途徑,與宿主代謝相互作用、信號轉導,形成腸道菌群-腸-腦軸。將代謝組學與微生物組學相結合,在系統生物學水平上建立宿主代謝與腸道菌群的關聯模型,幫助我們探究微生物與疾病的因果關系。針對腸道樣本宏基因組學和代謝組學研究,華大可以提供以下分析內容:


圖5 宏基因組與代謝組關聯分析思路

1. 微生物、代謝物與表型特征關聯分析


圖6 代謝物cluster、微生物MGS、微生物KEGG功能模塊與表型關聯

2. 微生物KEGG與代謝物Cluster關聯分析


圖7 微生物KEGG功能模塊與代謝物相關性熱圖

3. 三種展示讓您找到驅動物種和顯著代謝物之間的隱藏關系


圖8-10 驅動物種與顯著代謝物相關性熱圖、CCA分析、和弦圖

相關分析思路可參考華大基因發表過的Meta和代謝關聯分析文章:Gut microbiome and serum metabolomealterations in obesity and after weight-loss intervention. Nat Med.2017 Jul;23(7):859-868.

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關聯分析大放送第一彈:

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