(一)生物统计分析1、表达模式挖掘作图
应用于所有物种,在多样品或者多时间点的动态实验中根据蛋白或基因表达值发掘表达模式并进行归类
2、层次聚类分析
所有物种 根据蛋白的表达情况进行归类分析
3、主成分分析(PCA)
所有物种,在多样品或者多时间点的动态实验中根据蛋白或基因表达值对样品进行分类分析
(二)生物数据查询1、模式生物数据映射--非模式生物
将非模式生物的数据与相应的模式生物数据进行匹配,获得所对应的模式生物的蛋白或者基因识别号以便进行深入数据分析
2、数据库功能查询--以模式生物为主
通过IPI号码或者SP号码批量查询蛋白的染色体定位、细胞定位、GO功能、蛋白互作、修饰及参与的Pathwway通路信息
3、数据识别号转换--模式生物
实现NCBI、Swiss-prot、EBI等不同数据库之间识别号的转换,Z少两种识别号
(三)组学生物信息学1、蛋白序列分析--所有物种
针对一些功能信息不够丰富的蛋白,可以通过序列分析了解预测其功能和理化性质,包括跨膜区域预测、蛋白定位、蛋白分泌、翻译后修饰、等电点、分子量、疏水性等
2、COG分析--所有物种
对蛋白的功能进行分析
3、染色体定位分析--模式生物
已知蛋白的鉴定号,批量调取蛋白定位信息,并图示化。
4、GO富集与作图--模式生物
富集基因或蛋白的GO信息并采用饼图或者柱型图的方式进行展示。
5、蛋白互作网络分析-模式生物
通过蛋白的差异谱或实际鉴定谱,可以在各种相互作用数据库中找到对应的相互作用蛋白,并构画出相互作用网络
6、Pathway通路分析--模式生物
将蛋白mapping到相应的代谢通路中,并给出mapping的图示结果及统计学结果,数据来源以KEGG为主,同时还可能包括BIOCARTA和Protein Lounge
7、蛋白家族进化树构建--所有物种
8、蛋白亚家族间功能特异位点分析--所有物种
9、IPA分析--模式动物
采用IPA软件根据实际数据对疾病分子相关网络通路分析,还可以在此基础上构建自己的网络和通路
10、转录因子预测分析--模式生物
分析一组蛋白所涉及的转录因子
(四)蛋白质分析1、蛋白序列保守位点分析--所有物种
2、蛋白3D结构模拟--所有物种
3、蛋白表位分析-所有物种
4、蛋白翻译后修饰预测--所有物种
5、蛋白结构分析--所有物种
6、蛋白基本性质分析--所有物种
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