修罗神的海岛

在探索生命奥秘的征途中，生物信息学（生信）作为科研领域的强大工具，正逐步揭开遗传、表观遗传、代谢等多层次的生物复杂性面纱。我们致力于提供一系列专业而生动的生信分析服务，旨在助力科研工作者在浩瀚的数据海洋中，精准定位研究靶点，加速科研成果的产出。：通过定性的蛋白组学分析，我们能够解析样本中的蛋白质组成，结合GO功能分析、KEGG通路分析等手段，揭示蛋白质的功能和参与的生物学过程。：除了上述标准化报告外，我们还提供定制化的绘图和分析服务，以满足科研工作者对数据的个性化需求。

TCTT官网的数据是最新的，随着官网的更新，可以下载到最新的数据。例如，在给定的例子中，CD8+ T细胞与M0巨噬细胞之间存在负相关关系，这表示在某些肿瘤样品中，当CD8+ T细胞百分率增加时，M0巨噬细胞的表达量会降低。通过小提琴图的分析，可以深入了解肿瘤组织和癌旁组织中免疫细胞成分的差异和特点，为肿瘤免疫治疗提供有价值的线索和依据。在表格的第二列，记录患者的生存时间，单位是天。同样地，预测软件基于已知的免疫细胞表达谱数据，通过比较基因表达量与已知的免疫细胞表达谱数据，推断出组织中免疫细胞的组成。

这次将介绍代谢与转录组联合分析的常用方法，主要包括相关性分析、KEGG通路分析、典型相关性分析等，这里相关性分析是两两代谢物表或者基因表达量之间计算相关性，典型相关是多变量多个代谢物和多个基因一起的两组数据进行降维，可类比于PCA。下面将用一些实际案例来说明这些分析方法。文章《Comparative transcriptome and metabolome profiling reveal molecular mechanisms underlying OsDRAP1-mediated salt tol

微生物组测序（主要指扩增子测序、全长扩增子测序与宏基因组测序）可提供细菌构成、基因丰度和功能性信息，可以解决“who is there”（那儿有谁）和“what are they doing”（在干嘛）的问题。而代谢组学是研究生物体中代谢产物变化的科学，可以解决“what have really happened”（究竟发生了什么）的问题。生物科学研究过程复杂，单独和片面的单一组学无法解释清楚生物学问题，多组学就显得尤为重要。近年来，随着微生物组学研究的不断发展和持续火热，越来越多的研究者开始将微生物组学.

为了研究不同物种间保守的蛋白功能，进一步揭示其进化关系，1997年的时候科学家选取了七个完整基因组的蛋白序列，根据序列和功能相似性，将这些蛋白进行了分类。这个分类叫做cluster of orthologous group，简称COG。每个COG是一组同源蛋白的集合，具有相同的生物学功能。 官网如下https://www.ncbi.nlm.nih.gov/COG/构建原始的COG使用的蛋白序列来自以下7个物种 E.coli H.influenzae M. genital

生物体内的大多数反应都需要酶的参与，酶在生命活动中发挥了重要作用。IUBMB/UPAC 国际标准化命名委员会对已经发现的酶都提供了标准化的的命名方式，叫做EC number。KEGG ENZYME 整合了ExplorEnz 数据库中酶的信息，处理基本的Ec number 和name 等属性外，还提供了对应的序列信息。来看下每条记录的信息Entry 酶编号，EC number Name 酶的名称 Class 所属的分类 Sysname 其他名称 Reac

KEGG被称为京都基因组百科全书，是一个综合性的数据库。对于如此庞大的数据库，肯定需要对数据进行分门别类的整理。除了将各种数据拆分到不同的子数据库中之外，KEGG还对所有的数据进行了更加细致的功能分类，这些功能分类的信息就存储在brite 数据库中。birte 主要包含以下五大类别的分类信息： genes and protein compounds and reactions drugs diseases organisms and cells 在br.

kegg compound 数据库存储了在生命活动中发挥作用的各种小分子，生物大分子和其他类型的化学物质，采用C number 进行标识，比如C00047, 代表L-赖氨酸。除了名称等信息外，还存储了该物质的化学结构和其他相关信息；对于所有compound 的分类详见 Brite 数据库http://www.genome.jp/kegg-bin/get_htext?br08001.keg包括有机酸, 脂类， 碳水化合物， 核酸，肽链，维生素和辅助因子，类固醇，激素和递质，抗生素共9大类别.

我们经常会使用KEGG数据库来研究基因的功能，而在KEGG 数据库中，直接存储分子功能的就是KEGG Orthology 数据库。KEGG Orthology 简称KO,该数据库中的每一条记录用K number 唯一标识。基于同源基因具有相似功能的假设，把基因的功能进行了扩充。对于某个物种中功能研究的很清楚的基因，在不同的物种间搜寻该基因的同源基因，将这些同源基因定义为一个orthology, 用该基因的功能作为该orthology 的功能；这样就将对于不同物种基因功能的研究都利用起来，提供了一个全面的

质谱可以用来测量样品中带电分子(离子)的丰度（即一个特定的质荷比 m/z的离子计数）。但是，当许多离子具有相同或非常相似的 m/z，光凭借质谱是很难或不可能进行区分的。因此，MS 经常与其他分离技术相结合，基于除 m/z以外的其他性质来分离分析物。比如与气相色谱法(GC)或液相色谱(LC)联用。这些使用LC/GC-MS联用产生的数据，需要经过一系列的预处理，才能得到一个定量的表格数据。开源软件中，XCMS是LC-MS数据前处理引用率最高的软件，在GC-MS中也很常用（第2）。..

1. 简介GSEA 是 2003 年提出来的一种对表达谱芯片进行分析的方法,并被编制成软件。它的主要目的就是确定预先定义的基因集(具有相同或相似的功能,或位于同一染色体相邻位点的一群基因)在表达谱芯片结果中是否有显著性。GSEA 分析过程分为 5 步:1. 基因知识库的获得;2. 根据基因表达谱数据对所有基因进行排序;3. 计算富集得分(enrichment score,ES);4. 估计显著性水平;5. 进行多重假设检验。GSEA 能够鉴定疾病发生过程中潜在的及起决定作用的遗传改变或信号

GSEA定义Gene Set Enrichment Analysis (基因集富集分析)用来评估一个预先定义的基因集的基因在与表型相关度排序的基因表中的分布趋势，从而判断其对表型的贡献。其输入数据包含两部分，一是已知功能的基因集 (可以是GO注释、MsigDB的注释或其它符合格式的基因集定义)，一是表达矩阵，软件会对基因根据其于表型的关联度(可以理解为表达值的变化)从大到小排序，然后判断基因集内每条注释下的基因是否富集于表型相关度排序后基因表的上部或下部，从而判断此基因集内基因的协同变化对表型变化的影响