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基于蛋白質(zhì)組學(xué)和代謝組學(xué)的鹿茸區(qū)段劃分與生物活性物質(zhì)的分析與鑒別

發(fā)布時(shí)間:2024-03-12 22:46
  鹿茸是一種可以完全再生的骨組織模型,鹿茸從尖部到基部不同區(qū)段對(duì)應(yīng)不同的骨發(fā)育階段,其尖部是生長(zhǎng)中心,內(nèi)含間充質(zhì)細(xì)胞層,向下增殖并分化成前軟骨層、過(guò)渡層、軟骨層,再經(jīng)軟骨內(nèi)骨化成骨。此外,鹿茸在中國(guó)被譽(yù)為動(dòng)物藥之首,能治療多種疾病,分析鹿茸不同區(qū)段成分的差異是研究其藥效的基礎(chǔ)和根本。本論文以梅花鹿鹿茸為研究對(duì)象,采集新鮮的標(biāo)準(zhǔn)三杈茸,結(jié)合我國(guó)農(nóng)業(yè)行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)(NY/T1162-2006)的感官指標(biāo)和吉林省鹿茸工程研究中心所設(shè)立的鹿茸數(shù)據(jù)化分區(qū)值將其分為四個(gè)區(qū)段,即蠟片、粉片、蜂片和骨片區(qū)段。我們知道鹿茸不同區(qū)段不僅僅是價(jià)格迥異、治療對(duì)象和效果也有很大的不同,而后者是由所含活性物質(zhì)的種類和含量決定的。本論文采用Label-free定量蛋白質(zhì)組和非靶代謝組學(xué)方法分別對(duì)不同區(qū)段的蛋白質(zhì)和代謝物進(jìn)行鑒定和定量,并用生物信息學(xué)分析結(jié)果。主要內(nèi)容和結(jié)果如下:1、提取和酶解各區(qū)段的總蛋白質(zhì),將酶解產(chǎn)物進(jìn)行質(zhì)譜鑒定與定量,然后進(jìn)行PCA模型分析和其他生物信息學(xué)分析。結(jié)果顯示:在蠟片、粉片、蜂片和骨片區(qū)段分別鑒定到2039個(gè)、1790個(gè)、1454個(gè)和1358個(gè)蛋白;PCA模型分析可看出鹿茸四個(gè)不同區(qū)段的蛋白質(zhì)...

【文章頁(yè)數(shù)】:66 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】:碩士

【部分圖文】:

圖2-1肽段離子得分分布圖

圖2-1肽段離子得分分布圖

中國(guó)農(nóng)業(yè)科學(xué)院碩士學(xué)位論文第二章鹿茸四個(gè)不同區(qū)段的蛋白質(zhì)組學(xué)82.2結(jié)果與分析2.2.1鑒定與定量結(jié)果評(píng)估2.2.1.1肽段鑒定與定量結(jié)果本試驗(yàn)從QExactive高分辨率質(zhì)譜儀獲得高質(zhì)量的MS1和MS2圖譜,然后使用Andromeda(COXetal.2014)分析工具對(duì)MS圖....


圖2-2肽段序列長(zhǎng)度分布圖

圖2-2肽段序列長(zhǎng)度分布圖

中國(guó)農(nóng)業(yè)科學(xué)院碩士學(xué)位論文第二章鹿茸四個(gè)不同區(qū)段的蛋白質(zhì)組學(xué)82.2結(jié)果與分析2.2.1鑒定與定量結(jié)果評(píng)估2.2.1.1肽段鑒定與定量結(jié)果本試驗(yàn)從QExactive高分辨率質(zhì)譜儀獲得高質(zhì)量的MS1和MS2圖譜,然后使用Andromeda(COXetal.2014)分析工具對(duì)MS圖....


圖2-3鹿茸四個(gè)不同區(qū)段鑒定到的蛋白質(zhì)Venn圖

圖2-3鹿茸四個(gè)不同區(qū)段鑒定到的蛋白質(zhì)Venn圖

中國(guó)農(nóng)業(yè)科學(xué)院碩士學(xué)位論文第二章鹿茸四個(gè)不同區(qū)段的蛋白質(zhì)組學(xué)92.2.1.2蛋白質(zhì)鑒定和定量結(jié)果對(duì)每組樣品鑒定到的蛋白數(shù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì),結(jié)果如表2-1,共鑒定出14873個(gè)肽段,利用自建轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)庫(kù)鑒定到2890個(gè)蛋白質(zhì),通過(guò)對(duì)蛋白鑒定數(shù)據(jù)的Venn分析發(fā)現(xiàn)四個(gè)區(qū)段特有蛋白分別為:蠟片....


圖2-4鹿茸四個(gè)不同區(qū)段的PCA得分圖

圖2-4鹿茸四個(gè)不同區(qū)段的PCA得分圖

中國(guó)農(nóng)業(yè)科學(xué)院碩士學(xué)位論文第二章鹿茸四個(gè)不同區(qū)段的蛋白質(zhì)組學(xué)102.2.2鹿茸四個(gè)區(qū)段的PCA結(jié)果PCA是一種無(wú)監(jiān)督的判別分析方法,用來(lái)考察組內(nèi)聚集效果和組間分離趨勢(shì)是否明顯。通過(guò)PCA模型分析,第一主成分PC1(84.2%)和第二主成分PC2(8.6%)的分值如圖2-4,鹿茸四....



本文編號(hào):3926892

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