蛋白组深度全谱检测

产品概述

蛋白组深度全谱检测旨在尽可能鉴定样品中全部蛋白。本技术与简单样品蛋白鉴定的最大不同就是检测深度不一样。利用二位液相将复杂的肽段样品充分分离,增加测序数据量能大大提高蛋白鉴定数。该技术适合与复杂的组织、细胞等样品的蛋白组检测。


蛋白组深度全谱检测广泛的应用到动植物分子研究中,如:


物种蛋白组草图
组织特异性检测
新转录本、新可变剪切以及SAP检测
等等

【迪谱案例】 通过高精度质谱技术构建花生组织蛋白组图谱和基因重注释

花生复杂的基因组测序已完成,使得在蛋白组层次全方位研究花生的分子功能成为可能。该研究通过研究了花生叶子、种子、果壳等组织,利用综合蛋白搜索软件共鉴定到9641个花生蛋白,和179个新基因,在蛋白层次验证了花生的基因表达并修正了花生的基因组。


参考文献

Improving Gene Annotation of the Peanut Genome by Integrated Proteogenomics Workflow


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基于质谱检测技术的蛋白鉴定主要是利用了shot-gun(鸟枪法)蛋白组学策略。

1)在实验方面,将样品的全蛋白提取出来,进行酶解、LC-MS/MS检测得到质谱图谱。

2)在信息分析方面,将已知物种的蛋白数据库进行理论酶解,通过理论碎裂得到理论图谱。

3)质谱图谱与理论图谱进行匹配打分,最终获得高可信度的蛋白。


蛋白序列数据库

蛋白序列数据库是目前蛋白组鉴定的基本,最终鉴定到的蛋白质序列都来源于被选择的数据库。

小迪推荐研究者目前蛋白组使用频率最高的三大类蛋白序列数据库:


1)UniProt蛋白数据库

UniProt是信息最丰富、资源最广的蛋白质数据库。它由整合Swiss-Prot、 TrEMBL 和 PIR-PSD 三大数据库的数据而成。它是经过专家校验的数据集,主要由两部分组成:UniProtKB/Swiss-Prot (包含检查过的、手工注释的条目) 和 UniProtKB/TrEMBL (包含未校验的、自动注释的条目)。一般情况下推荐优先使用UniProtKB/Swiss-Prot子集进行相应物种的蛋白质鉴定。当需要寻找新特征序列(如可变剪切,新转录本)或近源物种的鉴定时,才考虑加入UniProtKB/TrEMBL数据库。


2)基于基因组注释的蛋白数据库

主要包括NCBI和Ensembl两大基因注释系统衍生出的一系列数据库。

其中NCBI系统的主要选择参考序列(RefSeq)计划中的蛋白数据库,这是一个非冗余的蛋白质组数据库,由于NCBI注释系统的影响力,该类库广泛应用于多组学关联的分析当中。NCBI的参考序列计划(RefSeq)将为中心法则中自然存在的分子,从染色体到mRNA到蛋白提供参考序列标准。RefSeq标准为人类基因组的功能注解提供一个基础。它们为突变分析,基因表达研究,和多态发现提供一个稳定的参考点。

除此以外,NCBI还提供了非冗余蛋白质序列nr全库(non-redundant),包括动物、植物、微生物、细菌等分类。由于该数据库来源广泛(包含GeneBank,RefSeq,SwissProt,PDB等等),因此除非是基因组注释不完整的物种,抑或需要进行同源物种的搜索。否则不推荐直接利用该库进行蛋白鉴定。

Ensembl旨在开发一种能够对真核生物基因组进行自动注释(automatic annotation)并加以维护的软件。 Ensembl具有比较完整一致的基因组、转录组、蛋白质组注释信息。非常适合用于涉及多组学关联的分析。


3) 其它来源数据库

通常指客户提供的目标蛋白数据库,或者指基因组转组学测序产生并denovo组装完成的新基因序列。另外还可以包含一些新特征的序列,如可变剪切,突变位点,融合基因等等。



生物、技术重复

生物重复是科学研究严谨性的重要保证。在蛋白组学实验中,生物重复是必须的。

由于蛋白组鉴定技术是基于信息依赖性采集(Data Dependent Acquisition DDA),这种模式对级低丰度蛋白具有随机性,多次上机重复能够增加鉴定效果。该技术推荐2次上机重复。


样品量

蛋白组鉴定技术对样品量要求需要根据蛋白组检测深度而定。

对于深度蛋白组测序,小迪推荐蛋白分成20个组分进行LC-MS/MS检测,此时,样品量可参考下表;

对于微量蛋白或者不知道蛋白量的样品,如CoIP下来的蛋白液,小迪推荐样品越多越好。

蛋白组鉴定主要基于开源鉴定软件IPeak记性分析。在蛋白鉴定过程中,利用DeepQC进行整个蛋白组检测的系统质控评估。鉴定得到的蛋白,本分析会利用迪谱生物自主的功能数据库DeepFunction进行深度功能分析。


IPeak综合鉴定软件

IPeak是一款开源综合鉴定软件,具有优越的鉴定性能:

1)综合三种或以上搜索引擎(MS-GF+、X!Tandem、MyriMatch等),提升图谱利用效率

2)集合机器学习方法的后处理percolator,进一步提升图谱利用率

3)利用严格的蛋白鉴定过滤条件,包括图谱FDR和蛋白FDR,提高鉴定可靠性

4)流程接轨国际HUPO PSI(Proteomics Standards Initiative)标准蛋白组格式



DeepQC质控控制

DeepQC主要对蛋白组数据进行鉴定与定量质控:

蛋白鉴定部分

1)蛋白提取质控

2)蛋白酶解质控

3)肽段标记质控

4)肽段分离质控

5)质谱检测质控

6)蛋白组鉴定整体质控


DeepFunction蛋白功能分析

DeepFunction主要对全部蛋白、差异蛋白两个层面进行深度功能分析:

全部蛋白

1)GO分析

2)Pathway分析

3)COG/KOG/EggNOG同源蛋白簇

4)亚细胞定位

5)转录因子分析

6)激酶分析

7)染色体定位(模式生物)

8)蛋白相互作用网络分析

小迪正努力更新...

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个性化分析

【统计】数据交并集分析
【功能】互作分析