1994年，Marc Wikins首次提出了“蛋白质组”概念，随后2003年，人类蛋白质组组织（HUPO）成立，并提出了人类蛋白质组计划（HPP），旨在通过国际合作促进蛋白质组新技术的发展，为了走在蛋白质组研究的前端，2014年中国科学家们启动了“中国人类蛋白质组进化”，并取得了显著研究成果。随着质谱仪器和分析软件的升级，目前蛋白质组学的研究已经进入了一个新时代！

生物信息学分析作为蛋白质组学研究中不可或缺的一部分，发挥着至关重要的作用。它通过提供先进的计算方法和工具来处理海量的蛋白质组数据，从而助力科研工作者们在蛋白质鉴定、蛋白质相互作用网络构建、疾病标志物发现等方面取得突破，极大地推动了生物学机制研究和疾病诊断治疗的新进展。本文小编整理了蛋白质组学的数据挖掘思路，希望能为您带来新视角！

壹、四大常规思路

01. 精准质控，多维度样本比较分析：从源头确保数据精准，从而提高实验结果的准确性和科学性

数据质控和样本比较分析在蛋白质组学中至关重要。数据质控会直接影响后续生信分析的结果，大部分肽段分布在7-20个氨基酸，蛋白分子量与等电点分布均匀，无明显偏移、聚集或缺失，表明蛋白质组学质控数据好，可以用于后续分析。样本中蛋白质的表达情况可以通过相关性图、分布图、PCA分析图、RSD图直观展示，其中以PCA图为例，如果样本点聚集表示组内重复性好，样本分离度高则说明组间差异明显，数据质量较好，由此揭示样本组内及组间的相似性和变异程度，从源头剔除低质量数据，从而提高分析结果的可信度和可重复性。

02.差异蛋白筛选及表达分析：明确研究目的，找出差异蛋白，分析表达水平

先要明确研究目的，确定比较组，然后进行差异分析。两组间差异蛋白的筛选通常采用T检验方法，通过P.value+FC+VIP方法筛选出显著差异蛋白。多组比较分析采用单因素方差分析（One-way ANOVA）检验方法, 选取p<0.05的蛋白质作为表达差异蛋白质。一般来说，那些表达量高、差异大且P值较小的蛋白质值得重点关注。进一步差异蛋白丰度分析和差异蛋白聚类分析为理解蛋白质在不同条件下的作用模式和功能联系提供了重要手段。

03.多元化富集分析方法：焕新数据潜力，挖掘数据的一切可能性

多元化的GO/KEGG富集分析方法能够从多个角度挖掘数据的潜力，这些分析手段能够揭示基因在生物学过程、分子功能和细胞组分等方面的功能注释，以及它们在已知代谢通路中的作用和相互关系。通过这种方法，即使在数据质量不尽完美的情况下，也能从数据中提取出有价值的科学结论，发现新的生物标志物，为疾病的诊断和治疗提供重要信息。

基于差异蛋白的传统富集分析方法

传统的GO/KEGG富集方法能够提供基因或蛋白质在生物学过程、分子功能和细胞组分等方面的功能注释，可以了解基因或蛋白质在已知代谢通路中的作用和相互关系。拜谱生物可提供多种不同的类型供客户选择，包括气泡图、条形图、圆环图、关系弦图、桑基图等。

不局限于差异蛋白的GSEA分析方法

GSEA方法能够检测基因集而非单个基因的表达变化，可以评估所有基因的表达变化，从而提供更全面的数据解读。

04.多层次通路分析及复杂分析：整合多维数据，揭示深层生物机制

KEGG代谢通路整体趋势分析、PFAM结构域分析、SPIA信号通路影响分析、PROGENy通路分析、转录因子分析、WikiPathway通路分析等构建了一个多维度、多层次的框架，利用蛋白质结构域、信号通路、基因调控网络和转录因子等不同层面的数据，深入分析蛋白质表达的变化如何影响生物学过程和疾病发生，为生物研究提供新的视角。

贰、三大深度解析

疾病生物标志物筛选

在蛋白质组学分析中，WGCNA分析、机器学习和模型构建在疾病生物标志物筛选中扮演着重要的角色。这两种方法结合已被用于多种疾病的生物标志物筛选，包括肝癌、多囊卵巢综合征、慢性肾脏病等。WGCNA分析通过构建基因共表达网络来识别高度协同变化的基因集，这些基因集可能与特定的生物学过程或疾病状态有关。而机器学习方法，如支持向量机（SVM）、随机森林（RF）、Lasso回归等，可以用于从大量候选标志物中筛选出最具预测里的生物标志物组合。这两种方法结合不仅提高了生物标志物筛选的准确性，也为临床疾病的诊断和治疗提供了新的思路和工具。

WGCNA分析：通过构建基因共表达网络、识别与特定疾病相关的基因模块，这些基因可能作为潜在的生物标志物。

机器学习和模型构建：利用机器学习算法从大量数据中筛选出能够准确预测疾病发生发展或响应的生物标志物。

功能分析和机制挖掘

PANTHER库功能富集分析、多组比较数据的富集分析、EggNOG功能注释分析以及GSVA基因集变异分析在功能分析和机制挖掘中发挥着重要作用，它们通过提供基因和蛋白质的详细注释、识别不同条件下显著富集的生物学过程和途径、揭示基因的进化关系和功能以及评估基因集在样本层面上的变异性，共同助力研究者深入理解基因表达变化背后的生物学意义和潜在的分子机制。

PANTHER库功能富集分析：通过功能富集分析揭示特定基因列表中显著富集的生物学过程或功能，有助于理解疾病或生物学现象的分子机制。

多组比较数据的富集分析：通过比较不同条件下的基因集富集情况，揭示生物学过程中的差异性，有助于挖掘疾病的分子机制。

EggNOG功能注释分析：通过基于进化关系的基因功能注释，EggNOG为研究者提供了基因在不同物种中的同源性和功能信息，有助于理解基因在生物学过程和疾病中的潜在应用。

GSVA基因集变异分析：通过将基因表达数据转化为基因集活性得分，GSVA能够揭示不同样本中基因集的活性差异，从而帮助研究者识别与疾病发生发展相关的通路和生物过程。

数据可视化和比较分析

UpSet图特别适合展示多个数据集之间的交集关系，尤其是当涉及的数据集数量较多时，它能够清晰地展示各数据集之间的共有和特有部分，帮助研究者快速识别不同样本或组别间的差异与联系。功能与基因网络图则能够将基因、蛋白质及其相互作用直观地展现出来，揭示基因间的潜在关联和功能，这对于理解复杂生物学过程和调控网络至关重要。而血液蛋白质组与HPPP数据的比较分析则能够为研究者提供一个宏观的视角，通过比较不同研究中的数据，可以发现跨研究的一致性和差异性，从而为疾病机制的解析、生物标志物的筛选以及新药物的发现提供更全面的依据。这些工具和方法的结合使用，极大地增强了数据的可解释性和比较性，为科学研究提供了强有力的支持

Upset图：展示不同数据集之间的共有和特有部分，帮助研究者理解在不同条件下共享和特有的生物学特征。

功能与基因网络图：通过构建基因或蛋白质之间的相互作用网络，揭示生物学过程中的调控关系和分子间的联系，有助于理解复杂的生物学机制。

血液蛋白质组的比较分析：HPPP是一个标准化的血浆蛋白质组数据库，比较血液蛋白质组与HPPP数据，有助于揭示血液样本中的蛋白质组成及其在不同生理和病理状态下的变化，为疾病生物标志物的发现和筛选、疾病分子机制、药物靶点发现、临床转化等研究提供更多新的、有价值的依据和信息。

叁、拜谱小结

生物信息学分析在蛋白质组学中扮演着至关重要的角色，它通过提供复杂数据处理、深度数据挖掘、蛋白质相互作用网络构建等关键功能，使得研究人员能够从庞大的蛋白质组数据中提取出有价值的生物学信息，从而推动对生命活动分子机制的深入理解，并加速疾病标志物的发现和新疗法的开发。

拜谱生物作为国内领先的多组学服务公司，可提供代谢组学、蛋白组学、修饰组学、时空组学等多组学产品服务，实现样品前处理、质谱检测、数据检索、生信分析一站式解决方案。公司已经搭建了多个生信分析平台，这些平台集成了先进的生物信息学工具和算法，支持从数据预处理到结果解释的完整分析流程。目前拜谱生物全面升级了生信分析内容，标准分析由原来的16项增加至36项，拥有高级分析近10项。针对同一种分析，也有多种呈现方式可以选择，以满足高分文章的发文需求。并且拜谱生物采用多种不同的富集分析方法对原始数据进行处理以帮助客户深入挖掘有价值的数据，欢迎大家咨询！