曾經(jīng)科學(xué)界認(rèn)為，只要繪制出了人類基因組序列圖，就能了解疾病的根源，但是卻發(fā)現(xiàn)基因組并不如預(yù)期那樣能夠揭示人類生、老、病、死的全部秘密，如何解讀這本“天書(shū)”成為一大難題。如中國(guó)科學(xué)院賀福初院士所說(shuō)“生在基因組，命在蛋白組”，基因組序列只是提供了一維遺傳信息，而更復(fù)雜的多維信息發(fā)生在蛋白質(zhì)組層面，因此想要解密基因組，必須先系統(tǒng)認(rèn)識(shí)蛋白質(zhì)組。
隨著質(zhì)譜技術(shù)的不斷的發(fā)展，蛋白質(zhì)組學(xué)向“測(cè)得更準(zhǔn)、更深、更快和更穩(wěn)”快速邁進(jìn)，使得大規(guī)模的蛋白質(zhì)組學(xué)研究可以更容易展開(kāi)，以蛋白質(zhì)組學(xué)為核心的精準(zhǔn)醫(yī)學(xué)也日益成熟。2014年，賀福初院士領(lǐng)導(dǎo)啟動(dòng)“中國(guó)人類蛋白質(zhì)組計(jì)劃”(CNHPP)，并取得了一列代表性研究成果，如2018年彌漫型胃癌的蛋白質(zhì)組分型、2019年早期肝癌蛋白質(zhì)組分型、2020年肺腺癌的蛋白質(zhì)組分型以及2022年肝內(nèi)膽管癌的蛋白質(zhì)組分型等。這些高水平的研究與實(shí)踐表明，基于蛋白質(zhì)組學(xué)不僅可以對(duì)腫瘤進(jìn)行精準(zhǔn)分型，還可以找到亞型特異的治療靶點(diǎn)，發(fā)現(xiàn)/研發(fā)新的治療藥物。蛋白質(zhì)組學(xué)驅(qū)動(dòng)的精準(zhǔn)醫(yī)學(xué)新時(shí)代的開(kāi)啟，有望產(chǎn)生更多百億級(jí)潛在市場(chǎng)價(jià)值的生物標(biāo)志物、診斷試劑和治療藥物。
吉?jiǎng)P基因一直致力于提供專業(yè)的蛋白質(zhì)組學(xué)服務(wù)，基于蛋白質(zhì)組學(xué)數(shù)據(jù)挖掘需求以及高水平文章的生信分析內(nèi)容，本次我們對(duì)蛋白質(zhì)組分析報(bào)告進(jìn)行了新一輪升級(jí)！新版報(bào)告（B套系）提供三套差異篩選標(biāo)準(zhǔn)的分析結(jié)果和25項(xiàng)標(biāo)準(zhǔn)分析，遠(yuǎn)超行業(yè)常規(guī)交付標(biāo)準(zhǔn)！自2022年9月26日起進(jìn)入生信分析的正價(jià)合同（項(xiàng)目進(jìn)展可查看吉?jiǎng)P推送的項(xiàng)目進(jìn)展郵件）和新簽的正價(jià)合同，即可自動(dòng)升級(jí)為B套系，加量不加價(jià)！跟著小編一起來(lái)看看B套系有哪些亮點(diǎn)吧。
三大核心看點(diǎn)
01?TOP級(jí)期刊生信分析：遠(yuǎn)超行業(yè)常規(guī)交付標(biāo)準(zhǔn)，生信美圖已協(xié)助多位客戶發(fā)表高水平研究成果
吉?jiǎng)P基因提供的生信美圖可滿足高水平期刊發(fā)文要求，已協(xié)助多位客戶發(fā)表高水平研究。此次B套系新增了多項(xiàng)分析內(nèi)容，累計(jì)提供多達(dá)25項(xiàng)標(biāo)準(zhǔn)分析內(nèi)容，遠(yuǎn)超行業(yè)常規(guī)交付標(biāo)準(zhǔn)。
藍(lán)色底紋條目為吉?jiǎng)P差異化服務(wù)內(nèi)容
02?提供數(shù)據(jù)挖掘服務(wù)及后續(xù)研究投稿建議：讓科研更省心、更省力、更高效
針對(duì)這些研究者關(guān)心的數(shù)據(jù)挖掘、后續(xù)研究&論文寫作思路以及投稿期刊等問(wèn)題，吉?jiǎng)P基因在報(bào)告中提供了《關(guān)鍵蛋白質(zhì)候選列表》、后續(xù)研究思路及投稿期刊建議等內(nèi)容，可供參考。
03?全新的報(bào)告設(shè)計(jì)：多重交互式體驗(yàn)的網(wǎng)頁(yè)版報(bào)告
B套系蛋白質(zhì)組學(xué)報(bào)告采用了全新的網(wǎng)頁(yè)版設(shè)計(jì)，界面干凈、整潔。右側(cè)目錄欄顯示了報(bào)告的主體內(nèi)容，點(diǎn)擊主目錄可展開(kāi)其子目錄，支持研究者隨心所欲切換。
新版報(bào)告還內(nèi)嵌了多重交互式體驗(yàn)，比如增加浮動(dòng)顯示窗，隱藏或展開(kāi)分析結(jié)果，點(diǎn)擊下拉按鈕可切換分析結(jié)果以及網(wǎng)絡(luò)圖中的蛋白可任意拖動(dòng)，讓整個(gè)報(bào)告更加人性化、個(gè)性化。
七大特色分析
01多種樣本平行性及質(zhì)量評(píng)價(jià)維度：從源頭上把控?cái)?shù)據(jù)質(zhì)量，以提高分析結(jié)論的可靠性、可重復(fù)性
從樣品到數(shù)據(jù)獲得過(guò)程中的每一個(gè)環(huán)節(jié)都會(huì)對(duì)數(shù)據(jù)質(zhì)量產(chǎn)生影響，而數(shù)據(jù)質(zhì)量又會(huì)直接影響后續(xù)生信分析的結(jié)果。為了從源頭上保證數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性、可靠性，吉?jiǎng)P基因嚴(yán)格把控每一個(gè)實(shí)驗(yàn)步驟，從根本上確保了高質(zhì)量數(shù)據(jù)的產(chǎn)出。
除此之外，在進(jìn)入生信分析前，吉?jiǎng)P基因提供數(shù)據(jù)缺失值檢查、相關(guān)性分析、PCA分析、聚類樹(shù)和RSD分析等五種統(tǒng)計(jì)分析方法來(lái)檢驗(yàn)、評(píng)估各組樣本的平行性和定量好壞，從源頭上剔除過(guò)濾掉低質(zhì)量樣本，把控?cái)?shù)據(jù)整體質(zhì)量，以提高分析結(jié)論的可靠性、可重復(fù)性！
02?三套差異篩選標(biāo)準(zhǔn)：讓每套數(shù)據(jù)找到最適合的標(biāo)準(zhǔn)
不同于業(yè)內(nèi)常規(guī)的一套差異篩選標(biāo)準(zhǔn)，吉?jiǎng)P基因提供三套差異篩選標(biāo)準(zhǔn)及3套標(biāo)準(zhǔn)下的差異結(jié)果一覽表，以便研究者對(duì)比不同標(biāo)準(zhǔn)下的分析結(jié)果，選擇最適合本套數(shù)據(jù)的差異標(biāo)準(zhǔn)。更為重要的事，吉?jiǎng)P基因一次性交付的是3套差異篩選標(biāo)準(zhǔn)下的分析報(bào)告，所以研究者可直接挑選最適標(biāo)準(zhǔn)下的分析結(jié)果進(jìn)行閱讀，從而無(wú)需將寶貴的科研時(shí)間浪費(fèi)在數(shù)據(jù)返修上。
3套差異篩選結(jié)果一覽表（示例）
03?提供關(guān)鍵蛋白質(zhì)候選列表：讓臨床科研更輕松、高效
蛋白質(zhì)組學(xué)研究的一個(gè)主要內(nèi)容即為尋找和篩選實(shí)驗(yàn)組和對(duì)照組之間差異的蛋白質(zhì)。為了幫助研究者盡快鎖定關(guān)鍵的差異蛋白質(zhì)，吉?jiǎng)P基因基于對(duì)大量蛋白質(zhì)組學(xué)文獻(xiàn)中的候選蛋白挑選思路的整理，提供excel表形式的《關(guān)鍵蛋白質(zhì)候選列表》供研究者參考。
關(guān)鍵蛋白質(zhì)候選列表（表頭示例）
04?多種GO/KEGG富集分析方法：多角度分析，讓“爛”的數(shù)據(jù)也能挖出結(jié)果
不同于業(yè)內(nèi)傳統(tǒng)單一的富集分析方法及單調(diào)的可視化呈現(xiàn)方式，吉?jiǎng)P基因除了提供傳統(tǒng)富集分析（基于差異蛋白質(zhì)分析）外，還將提供GSEA分析（不依賴于差異蛋白質(zhì)，用所有蛋白質(zhì)分析），極大的提高了行業(yè)交付標(biāo)準(zhǔn)！
1. 基于差異蛋白質(zhì)的傳統(tǒng)富集分析方法（Fisher’s Exact Test）
不同于業(yè)內(nèi)1~2種GO/KEGG富集分析結(jié)果呈現(xiàn)方式，吉?jiǎng)P基因提供四種可視化方案供研究者選擇。
圈圖
柱狀圖
氣泡圖
蝴蝶圖
2. 不依賴于差異蛋白質(zhì)的GO/KEGG富集分析（GSEA分析）
此次升級(jí)吉?jiǎng)P基因?qū)SEA分析作為標(biāo)準(zhǔn)分析提供廣大用戶，并提供兩種可視化方案供研究者選擇！
富集得分曲線圖
??富集統(tǒng)計(jì)氣泡圖
05?交互式蛋白質(zhì)互作PPI：支持個(gè)性化排版，懸浮顯示蛋白質(zhì)的多項(xiàng)特征信息
吉?jiǎng)P基因的PPI互作網(wǎng)絡(luò)圖具有交互式功能，可懸浮顯示蛋白的多項(xiàng)特征信息，并支持刪減蛋白及個(gè)性化排版，即使是生信零基礎(chǔ)的用戶也可以玩轉(zhuǎn)數(shù)據(jù)啦！
PPI互作網(wǎng)絡(luò)圖
06?蛋白質(zhì)動(dòng)態(tài)分布范圍圖：展示蛋白含量高低，高低豐度一清二楚
為了幫助研究者了解實(shí)驗(yàn)測(cè)到的蛋白質(zhì)含量高低，吉?jiǎng)P基因提供蛋白質(zhì)動(dòng)態(tài)分布范圍圖，后續(xù)論文寫作時(shí)可直接展示此圖，也支持?jǐn)?shù)據(jù)返修，讓研究者自定義需要展示感興趣的蛋白質(zhì)。
蛋白質(zhì)動(dòng)態(tài)分布范圍圖
07?多組比較提供韋恩分析：展示多比較組的共有和特有差異蛋白質(zhì)
venn圖是科研文章中最常見(jiàn)的一種圖，可用來(lái)表示多個(gè)數(shù)據(jù)集之間的關(guān)系。吉?jiǎng)P基因提供多比較組的Venn分析，以展示各比較組共有和特有的差異蛋白質(zhì)。
Venn圖
三大高級(jí)服務(wù)
為滿足臨床科研用戶更多樣化的生物信息分析需求，吉?jiǎng)P基因還提供疾病靶點(diǎn)分析、機(jī)制挖掘和多組學(xué)趨勢(shì)分析等三大高級(jí)服務(wù)。
01?疾病靶點(diǎn)分析
（1）DO富集分析
Disease Ontology數(shù)據(jù)庫(kù)是描述基因功能與疾病相關(guān)的數(shù)據(jù)庫(kù)，可以幫助研究者更好的理解疾病的異質(zhì)性和疾病的致病機(jī)理。分析結(jié)果呈現(xiàn)方式與前述的GO/KEGG傳統(tǒng)富集分析結(jié)果呈現(xiàn)形式一致，此處不做贅述。
上海吉?jiǎng)P基因醫(yī)學(xué)科技股份有限公司 商家主頁(yè)
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