隨著質(zhì)譜儀的普及和技術(shù)提升，蛋白質(zhì)組學(xué)已經(jīng)從傳統(tǒng)的雙向電泳邁進基于質(zhì)譜的大數(shù)據(jù)時代。生物信息學(xué)是一門正在興起的交叉學(xué)科，它綜合運用生物學(xué)、醫(yī)學(xué)、藥學(xué)、統(tǒng)計學(xué)、計算機科學(xué)等多種學(xué)科的工具和方法，來挖掘和闡釋生物數(shù)據(jù)所包含的生物學(xué)意義。安必奇生物依靠團隊和多年積累的服務(wù)經(jīng)驗，從復(fù)雜的實驗數(shù)據(jù)中尋找生物體的改變以及引起這些改變的源頭與機制，為您提供蛋白質(zhì)組學(xué)相關(guān)生物信息學(xué)服務(wù)。
差異蛋白的 KEGG分析
KEGG(Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes)的圖形功能可以把基因及表達信息作為一個整體網(wǎng)絡(luò)進行研究。KEGG的富集分析，除了要尋找目標(biāo)基因或者蛋白質(zhì)所參與的PATHWAY以外，還要將它們在這些PATHWAY中的分布比率與背景的分布情況進行比較，并對每個PATHWAY進行顯著性分析。
聚類分析
聚類分析（Cluster Analysis）是對樣品或者指標(biāo)進行分類的一種多元統(tǒng)計分析方法。對不同條件下多個蛋白的表達進行聚類分析可以幫助選擇共表達蛋白。正確的聚類分析，不但可以推斷蛋白的功能，還可以發(fā)現(xiàn)蛋白之間存在的調(diào)控關(guān)系。
蛋白質(zhì)互作網(wǎng)絡(luò)分析
細(xì)胞進行生命活動是蛋白質(zhì)在一定條件下相互作用的結(jié)果。蛋白質(zhì)互作網(wǎng)絡(luò)是生物信息調(diào)控的主要實現(xiàn)方式，是決定細(xì)胞命運的關(guān)鍵因素。通過篩選的差異蛋白進行基于實驗驗證，其他親緣物種數(shù)據(jù)庫檢索、文獻挖掘等多種信息進行蛋白互作網(wǎng)絡(luò)的繪制，預(yù)測功能未知的蛋白質(zhì)功能并了解生物功能的分子機制。
個性化圖譜繪制
基于蛋白質(zhì)組、后期驗證實驗和生物信息學(xué)分析的整合結(jié)果，我們提供個性化繪圖服務(wù)。通過整合的繪圖一方面總結(jié)歸納整個實驗項目的結(jié)果，同時對研究現(xiàn)在潛在的調(diào)控方式進行挖掘。
轉(zhuǎn)錄組與蛋白質(zhì)組關(guān)聯(lián)分析
從DNA、mRNA到蛋白質(zhì)的過程中涉及到一整套的表達調(diào)控機制，要探究生物體疾病機理、環(huán)境應(yīng)激機制，描繪關(guān)鍵基因的表達模式，需要同步檢測mRNA 和蛋白質(zhì)的表達量并進行聯(lián)合分析。對于一些蛋白數(shù)據(jù)庫少的物種，利用轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)構(gòu)建蛋白庫，提高蛋白鑒定數(shù)。