差异分析
差异分析

在定量组学分析中,一般采用实验组与对照组蛋白或修饰位点信号比值的计算方式,来量化它们在不同生理或实验条件下的表达水平变化。为了验证这些表达变化是否具有统计上的显著性,使用R包Limma对三次以及以上的独立重复实验进行差异表达分析,以获得相应的p value值。当差异倍数大于设定的阈值且pvalue值小于0.05时认为该蛋白或修饰位点的表达水平具有差异。

一、火山图
火山图(Volcano plot)是散点图的一种,它在生物信息学数据分析领域中具有广泛应用,火山图将pvlaue值和差异倍数结合,从而帮助研究人员快速直观地识别那些变化幅度较大且具有统计学意义的数据点。
描述

注:火山图。横坐标通常表示差异倍数的变化,常用log2(FC)来表示。差异越大的蛋白分布在两端。纵坐标通常表示差异分析结果的统计显著性,常用-log10(pvalue)来表示,越靠近顶部的点表示在两个样本中的表达差异越显著。其中红色点表示蛋白在处理组相比于对照组显著差异上调,蓝色表示显著差异下调,灰色表示无显著差异。

差异热图是一种在蛋白质组学研究中常用的数据可视化工具,它通过颜色的深浅来表示不同样本中蛋白表达量的高低。通过热图可以直观地识别出哪些蛋白在不同样本间存在显著差异表达。这些差异表达蛋白可能是关键药物靶点或疾病生物标志物。观察热图中样本的聚类情况,可以判断不同样本之间的相似性和差异性。如果样本聚类结果清晰,说明样本之间的表达模式差异显著,这有助于进一步分析生物学处理对样本的影响。
二、差异热图
描述

注:差异热图。横坐标通常代表不同的样本,如实验组和对照组的样本。纵坐标代表不同的蛋白,这些蛋白通常是经过筛选后具有显著差异表达的蛋白。颜色的深浅表示蛋白在不同样本中的表达量高低。一般来说,红色代表高表达,蓝色代表低表达。