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蛋白质组组学数据分析服务(知识挖掘)
2015-03-05 16:05:00   浏览次数:0  文字大小:【】【】【

本团队专业从事蛋白质组学数据知识挖掘的工作,尤其是生物学通路和网络的分析。蛋白质相互作用在大多数细胞进程中发挥着重要的作用,通过高通量的实验方法(如酵母双杂交等)可以快速发现大量的蛋白质相互作用数据。我们对客户提供的基因、基因列表或者组学数据从蛋白质、蛋白质相互作用到网络多个层次进行网络和通路的分析。从高通量的实验数据中发现生物学知识,进行药物设计、毒性分析和疾病标志物的发现,以及一整套的生物信息学解决方案。

关键词:生物信息学、数据分析、生物学网络、蛋白质网络、蛋白质相互作用、蛋白质相互作用网络、代谢通路、药物、疾病标志物、肿瘤、蛋白质组、质谱、基因芯片、技术服务、知识挖掘、基因芯片

 

适用领域:

1、基础细胞和分子生物学实验和论文出版

2、疾病标志物的寻找

3、药物靶标的寻找

4、药物毒性和安全性评估

 

服务项目:

一、蛋白质层次

1蛋白质相互作用位点的预测

       利用成熟的生物信息学软件进行相互作用结构域和蛋白质作用为点的预测。这些位点是潜在的很好的药物靶点(图1)。


李栋1.jpg 

1 预测蛋白质相互作用位点

 

2蛋白质功能的分析

       利用我们自己研发的生物信息学软件,我们可以进行蛋白质多方面的分析,包括蛋白质结构域组成、所在生物学通路、细胞器定位、分子功能和疾病进程等。

3、蛋白质功能的预测

       利用我们自己研发的生物信息学软件,我们可以对您提供的蛋白质功能进行预测,给出可能的功能注释。

二、蛋白质相互作用层次

4、寻找基因或者蛋白质的已知相互作用

       通过检索数据库和文献,发现蛋白质或者基因的相互作用信息。

5、预测基因或者蛋白质的相互作用

       利用生物信息学工具,对基因或者蛋白质的相互作用进行预测,为蛋白质功能的研究提供功能线索。

6、蛋白质相互作用的可靠性分析

       我们可以对您提供的相互作用蛋白质对给与可靠性的分析,提供相互作用存在的生物学证据支持,让您进行生物学实验的时候更有信心。

三、生物学网络层次

7、针对特定蛋白质集合或生理/病理进程蛋白质网络的构建

       针对您提供的基因列表,我们通过文献搜索、GeneGO和生物信息学分析构建可靠的蛋白质相互作用网络。同时,如您需要,还可以利用我们实验室的酵母双杂交实验平台进行蛋白质相互作用的筛选。(图2

李栋2.jpg

2 构建蛋白质相互作用网络

 

8、蛋白质相互作用数据的可靠性分析

       高通量实验得到的蛋白质相互作用数据数据往往具有较高的假阳性,我们提供了一种计算方法对蛋白质相互作用数据进行可靠性分析,筛选出可靠的蛋白质相互作用数据,构建可靠的蛋白质网络。

9、蛋白质相互作用网络的拓扑结构分析

网络拓扑结构分析是进行网络分析的第一步,通过我们的计算方法计算各项网络拓扑参数,同时给出网络中重要的蛋白质和相互作用,这些都是潜在的药物靶点。

10、基因功能预测

利用蛋白质相互作用网络,通过“直接法”和“模块法”进行基因功能的预测,呈现重要的功能线索。

11、绘制特定生理和病理过程的蛋白质网络

对于您所关心的特定病理进程,特定组织,特定生物学过程或者特定亚细胞定位,我们给出您感兴趣的蛋白质和它们的相互作用网络。

四、通路层次的分析

12、构建特定基因的通路图

绘制高质量的通路图片,帮助您理解药物的作用机制、病理和毒理等(图3)。

李栋3.jpg

3 蛋白质相互作用网络的通路分析

 

13、蛋白质相互作用网络和生物学通路比较

通过比较生物学通路和蛋白质相互作用网络(基于您感兴趣的基因所构建),发现相关的生物学通路,给出通路之间的联系分子和相互作。

14、论文写作相关服务

绘制高质量的生物学网络或通路,帮助您清楚的呈现您论文中的主要发现。

       以上为部分服务项目,欢迎来电咨询

      我们的服务团队将根据您的特定需求制定分析流程(详情可面议,团队介绍请参阅课题组介绍)。

发表文章:

1.  Liu, Z. et al. Similarity-based prediction for Anatomical Therapeutic Chemical classification of drugs by integrating multiple data sources. Bioinformatics 31, 1788-95 (2015).

2.  Liu, Z. et al. Proteome-wide prediction of self-interacting proteins based on multiple properties. Mol Cell Proteomics 12, 1689-700 (2013).

3.  Li, D. et al. PRINCESS, a protein interaction confidence evaluation system with multiple data sources. Mol Cell Proteomics 7, 1043-52 (2008).

4.  Wang, J. et al. Toward an understanding of the protein interaction network of the human liver. Mol Syst Biol 7, 536 (2011).

5.  Wang, X. et al. miR-214 targets ATF4 to inhibit bone formation. Nat Med 19, 93-100 (2013).

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蛋白质组学国家重点实验室

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