[发明专利]一种分析LTQ数据的方法无效
| 申请号: | 201010258081.7 | 申请日: | 2010-08-19 |
| 公开(公告)号: | CN102201039A | 公开(公告)日: | 2011-09-28 |
| 发明(设计)人: | 曾华宗 | 申请(专利权)人: | 上海聚类生物科技有限公司 |
| 主分类号: | G06F19/24 | 分类号: | G06F19/24 |
| 代理公司: | 暂无信息 | 代理人: | 暂无信息 |
| 地址: | 200333 上海市*** | 国省代码: | 上海;31 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 一种 分析 ltq 数据 方法 | ||
技术领域
本发明属于生物技术领域,涉及一种分析LTQ(线性离子阱四极杆)数据的方法
背景技术
质谱仪又称质谱计,是根据带电粒子在电磁场中能够偏转的原理,按物质原子、分子或分子碎片的质量差异进行分离和检测物质组成的一类仪器。根据分析器的不同,质谱仪可分为很多种,本发明涉及的一类质谱仪叫离子阱质谱仪,它使用一种离子阱装置作为质量分析器。离子阱(Ion trap)装置由一对环形电极(ring electrod)和两个呈双曲面形的端盖电极(end cap electrode)组成。该装置在环形电极上加射频电压或再加直流电压,上下两个端盖电极接地。逐渐增大射频电压的最高值,离子进入不稳定区,由端盖极上的小孔排出。因此,将离子阱用于物质的分析中,当射频电压的最高值逐渐增高时,质荷比从小到大的物质离子逐次排除并被记录而获得质谱图。离子阱质谱可以很方便地进行多级质谱分析,对于物质定性分析非常有用。
在定量分析方面,常用的一类质谱仪是串联四极杆,它的分析器四极杆由四根带有直流电压(DC)和叠加的射频电压(RF)的准确平行杆构成,相对的一对电极是等电位的,两对电极之间电位相反。当一组质荷比不同的离子进入由DC和RF组成的电场时,只有满足特定条件的离子作稳定振荡通过四极杆,到达监测器而被检测,通过扫描RF场可以获得质谱图。
LTQ全称linear ion trap quadrupole,即线性离子阱四极杆,是一种新型的质谱分析技术。该技术的特点是将线性离子阱质谱分析和串联四极杆技术完美地结合在一起,既保留了串联四极杆技术良好的定量功能,又结合线性离子阱质谱定性分析的优势,将定量和定性分析技术集于一处,成为一种性能优良的质谱分析技术。本发明所述的LTQ质谱数据来源于LTQ Orbitrap组合式质谱仪,这种质谱仪整合高性能的LTQ技术和获得专利的Orbitrap技术,所得的分析数据具有高分辨率、高质量精度的特点,为此本发明有针对性的设计了一种LTQ数据的分析方法,对一些疾病研究的实验数据进行生物信息学分析,为临床疾病的鉴别与诊断提供依据。
发明内容
质谱分析具有灵敏度高,样品用量少,分析速度快,分离和鉴定同时进行等优点,常见于生物医学的实验研究中,LTQ便是一类优化过的高性能质谱分析技术,本发明有针对性的设计了一套实验数据的分析方法,应用于LTQ质谱数据的分析,它包含了如下几个步骤:
步骤1、数据的预处理
步骤2、筛选差异蛋白
步骤3、差异蛋白的聚类分析
步骤4、构建蛋白相互作用关系网络
步骤5、整理结果
附图说明
图1、本发明所述一种分析LTQ数据的方法的实施流程图
实施方式
本发明专利设计的方法针对于LTQ质谱数据进行分析,为更好的说明本方法的特征,本发明将以一具体实例来说明它的具体实施过程。该实例是采用胃癌和正常组织原代培养细胞,每组3个样品,使用LTQ Orbitrap组合式质谱仪进行质谱分析,得到原始的LTQ质谱数据。
步骤1、数据预处理。由于实验所得数据大多格式多样,且实验标准有不同,因此数据分析前,需要对原始数据进行预处理和均一化,得到标准的原始数据。
步骤2、筛选差异蛋白。本发明利用两个样本的t测验和fold change(倍性变化)方法,来对预处理后的LTQ质谱数据进行差异蛋白的筛选。具体参数设置为:
p<0.05
fold>1.5
筛选得到差异表达蛋白100个,其中上调蛋白46个,下调蛋白54个。
步骤3、差异蛋白的聚类分析。先将步骤2中所有差异蛋白的表达值经过对数转换处理,作为输入值。采用层次聚类算法对数据进行聚类分析,其相应参数设置为:
距离(distance):Euclidean distance(欧氏距离)
连接(linkage):average(平均数)
将聚类分析结果图像化显示,做为差异蛋白分析的参考
步骤4、构建蛋白相互作用关系网络。对得到的差异蛋白数据,本方法整合了3种相互作用关系来进行分析。分别为:
1)KEGG(www.genome.jp/kegg/)数据库中基因之间的蛋白互做、基因调控、蛋白修饰等关系;
2)已有的高通量实验,如酵母双杂交等证实的蛋白-蛋白相互作用;
3)已有文献报道中提到的基因之间的相互作用。
通过综合以上3种数据分析的结果,便可以得到所有差异蛋白间的相互作用关系网络,并利用medusa软件进行图形展示
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