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蛋白质组学、修饰蛋白质组学分析内容
标准分析 | |
样本表达分布、相关性分析、PCA分析 | |
全蛋白功能分析（全蛋白GO富集仅模式生物可做） | GO、KEGG通路富集分析、亚细胞定位分析 |
差异蛋白表达分析 | 差异蛋白表达丰度分析 |
VENN分析 | |
聚类分析 | |
差异蛋白功能分析 | GO富集分析 |
KEGG通路富集分析 | |
亚细胞定位分析 | |
蛋白功能互作网络（PFIN）分析 | |
多组表达分析（至少三组） | 单因素方差分析 |
k值聚类趋势图（至少3组） | |
其他内容同两组分析 | |
高级分析 | |
筛选biomarker | WGCNA分析（至少5组3重复） |
机器学习和模型构建（至少2组15重复） | |
功能分析 | 代谢通路整体趋势分析 |
GSEA分析（人，其他物种需定制） | |
SPIA分析（人、大鼠、小鼠） | |
Wikipathway通路分析（限定物种见下文） | |
Reactome通路分析（人、大鼠、小鼠） | |
个性化分析 | |
表达分析 | 复杂热图（complex heatmap） |
功能分析 | 多组比较数据的富集通路气泡图 |
复杂关系可视化 | Circos圈图 |
桑基图 | |
标准流程主要结果展示
GO注释bar图 GO功能富集气泡图 GO功能富集有向无循环图
KEGG通路富集柱状图 KEGG通路富集气泡图 亚细胞定位
Venn图 火山图 聚类分析热图（多组）
k值聚类趋势图 GO功能富集柱状图 KEGG通路富集bar图
KEGG通路富集蝴蝶图 蛋白功能互作网络（PFIN）分析图
代谢通路整体趋势分析 GSEA分析 SPIA信号通路富集分析
个性化分析
复杂热图 多组比较数据通路富集气泡图 Circos图
Circos图表示蛋白表达热图 桑基图
下机数据处理及其他分析需求均可处理。
数据质量问题：蛋白质组学数据的质量直接影响分析结果的准确性。常见问题包括信号噪声高、分辨率低、数据缺失等。为了解决这些问题，需要采用合适的数据清洗和预处理策略，确保数据的可靠性和一致性。
蛋白质鉴定与定量准确性：在蛋白质组学分析中，准确鉴定和定量蛋白质是关键。然而，由于蛋白质的复杂性和多样性，可能会出现误鉴定或定量不准确的情况。为了解决这个问题，需要选择适合的数据库和算法，并结合实验验证来确保结果的准确性。
蛋白质修饰的识别与定位：蛋白质修饰是蛋白质组学研究的重要内容之一。然而，修饰位点的准确识别和定位是一个挑战。不同的修饰类型和修饰位点可能导致不同的生物功能。因此，需要使用专门的工具和算法来识别修饰位点，并结合实验验证来确认其准确性。
功能注释与通路分析的局限性：尽管已有大量的数据库和工具可用于蛋白质的功能注释和通路分析，但注释结果并不总是准确或全面。一些新发现的蛋白质或修饰可能尚未被充分研究或注释，这可能导致某些有意义的生物学信息被遗漏。因此，在进行功能注释和通路分析时，需要谨慎评估结果的可靠性，并结合其他实验证据进行验证。
多组学数据整合的挑战：蛋白质组学分析通常需要与其他组学数据（如基因组学、转录组学等）进行整合，以更全面地了解生物过程。然而，不同组学数据之间的整合和分析是一个挑战，需要解决数据格式、分辨率和生物学意义等方面的差异。
生物学解释与验证的复杂性：蛋白质组学分析的结果通常涉及大量的蛋白质和复杂的调控网络，需要进行深入的生物学解释和验证。这要求研究者具备深厚
蛋白质（修饰）组学的生物信息学分析是一个复杂且精细的过程，涉及多个步骤和多种分析工具。在进行此类分析时，研究者可能会遇到一系列常见问题。以下是一些蛋白质（修饰）组学生信分析的常见问题及其要点：
