蛋白質(zhì)組學(xué)是后基因組時代的熱點研究領(lǐng)域。隨著儀器精度的提升及鑒定算法的完善,蛋白質(zhì)組學(xué)的研究重點已經(jīng)逐漸從定性研究轉(zhuǎn)移到了定量研究。確定生物體不同狀態(tài)下的差異表達蛋白質(zhì)是定量蛋白質(zhì)組研究的重要方向之一,對理解蛋白質(zhì)功能以及整個生命活動起到了重要作用。目前已陸續(xù)發(fā)表了多種差異表達蛋白質(zhì)計算工具,但它們普遍存在安裝更新復(fù)雜、上游工具兼容性不佳、功能有限、使用門檻高、分析結(jié)果展示效果差等問題。這給蛋白質(zhì)組技術(shù)的推廣及應(yīng)用造成了一定的困難,此時亟待推出一個功能全面、簡單易用的組學(xué)數(shù)據(jù)分析工具。針對上面提出的問題,本工作主要關(guān)注于蛋白質(zhì)組一站式分析及可視化平臺MyOmics的研發(fā)及應(yīng)用。本文的主要內(nèi)容包括如下三方面:（1）我們首先調(diào)研了差異表達蛋白質(zhì)篩選分析流程中缺失值處理、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化、統(tǒng)計學(xué)分析及功能富集等各個階段的常用分析方法及適用條件,引入機器學(xué)習(xí)方法實現(xiàn)高維數(shù)據(jù)的直觀展示。之后我們使用Python及R語言,以多級索引數(shù)據(jù)框為核心數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),完成了主要方法的編程實現(xiàn)與功能對接,并針對組內(nèi)全樣本定量缺失、統(tǒng)計學(xué)檢驗方法擇優(yōu)選擇等具體問題進行算法優(yōu)化。（2）依托于Galaxy計算生物學(xué)平臺系統(tǒng),... 

【文章來源】：軍事科學(xué)院北京市

【文章頁數(shù)】：104 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

基于質(zhì)譜的蛋白質(zhì)組實驗及分析流程示意圖

圖 1-2 蛋白質(zhì)生物標(biāo)志物發(fā)現(xiàn)的經(jīng)典“三角”策略1.3 蛋白質(zhì)組統(tǒng)計學(xué)分析中需解決的問題蛋白質(zhì)組定量結(jié)果有著區(qū)別于常規(guī)生物學(xué)實驗數(shù)據(jù)的特征，這導(dǎo)致在通過統(tǒng)計推斷確定差異表達蛋白質(zhì)時面臨特殊的問題：1. 定量結(jié)果中缺失值較多：不同于蛋白質(zhì)芯片等相對傳統(tǒng)的實驗方法，質(zhì)譜的定量結(jié)果中容易出現(xiàn)缺失值，即相同的肽段或蛋白質(zhì)可能僅在少部分樣本中獲得定量結(jié)果，一些 Label-free 的實驗中部分蛋白質(zhì)的缺失值比例可超過 90 %。解決此問題的方法主要是對缺失值進行插補（Missing Values Imputation），將缺失值及無效值替換為可進行比較的形式。2. 定量結(jié)果可靠性參差不齊：由于標(biāo)記方法、儀器型號及分析工具的不同，相同的實驗材料產(chǎn)生的定量結(jié)果可能會千差萬別。為了解決此問題，可以通過實驗過程中添加內(nèi)參的方法保證定量結(jié)果的可靠性；此外在統(tǒng)計推斷時可使用標(biāo)準(zhǔn)化（Normalization）及多重假設(shè)檢驗校正（Multiple Testing Correction）等方法控制假陽性率。

軍事科學(xué)院碩士學(xué)位論文蛋白質(zhì)組學(xué)定量數(shù)據(jù)，往往存在一定比例的缺失值。由于部分統(tǒng)計學(xué)方法對于缺失值缺乏容忍度[37]，需要一個完整的數(shù)值矩陣作為輸入，在進行統(tǒng)計學(xué)分析之前需要對定量結(jié)果中的缺失值進行處理。缺失值可由技術(shù)因素或生物學(xué)因素引起： 樣本中的肽段可能存在，但其響應(yīng)信號基于儀器的檢測下限，無法實現(xiàn)肽段的鑒定與定量（圖 2-1）； 某些肽段僅存在于部分生物樣本中，并非在全部樣本中都存在表達；

【參考文獻】：
期刊論文
[1]基于質(zhì)譜技術(shù)篩選差異表達蛋白的統(tǒng)計學(xué)策略研究進展[J]. 王錦霞,常乘,馬潔,吳松鋒,莊舉娟,朱云平.  中國科學(xué):生命科學(xué). 2015(04)

碩士論文
[1]基于Galaxy的高通量生物數(shù)據(jù)分析平臺[D]. 盧冰心.華東師范大學(xué) 2013



本文編號：2974341