浓情七夕 甜蜜约“惠” | 代谢组学个性化分析免费送,爱TA就购了!

来源: 北京博奥晶典生物技术有限公司   2018-8-28   访问量:1467评论(0)

一说到七夕,有人爱它,有人恨它,

有人忙着研究“送什么”、“怎么过”

也有人或是故作洒脱,或是独自沉默。

但每个人内心都透着一份渴望,

盼着一份惊喜。

在这情意绵绵的日子,

博奥晶典为各位科研达人送上重磅福利,

一份“爱”的礼物。

浓情七夕,甜蜜约“惠”

关注代谢组学,与TA共建科研情谊。

爱TA,就送TA这份酝酿已久的惊喜吧!

为爱加“典”料,代谢组学豪礼奉上,

爱TA就“购”了!

七夕约“惠”

非靶向代谢组—机器学习、蛋白代谢联合分析免费送!

代谢物一类相对分子量小于1500Da的内源性小分子化合物集合,包括脂肪、糖类、氨基酸等。它们参与生物体新陈代谢、能量提供等过程,维持生物体正常功能和生长发育,是全面认识一个生物系统不可或缺的一部分。

活动详情

活动说明:

活动一:仅做代谢组学项目,送机器学习免费分析。

 

活动二:同时在博奥晶典完成蛋白质组学和非靶向代谢组学实验,送机器学习+蛋白代谢联合分析。

活动时间:

2018年12月31日前签订合同,名额有限,先到先得。

报名方式:

咨询博奥晶典当地销售或点击下方阅读原文报名。

本活动最终解释权归北京博奥晶典生物技术有限公司所有

图1 代谢组学检测,常规数据分析流程

爱の礼物

个性化分析免费送!

 

为了帮助各位科研达人更好的研究这个小分子,您做实验,博奥晶典送个性化分析。

 

 

内容一

机器学习(每组样品)≥30

 

 

 当样本量数目较小,特征数较多时,那么我们寻找差异代谢物使用的t-test等分析则得到的差异化合物,可能因随机等因素导致不具有生物学意义。采用支持向量机(SVM) 、随机森林(random forest)等机器学习的方法评价我们所得差异化合物的可靠性。以混淆矩阵的形式展示训练集和验证集的结果,筛选到的差异化合物更为可靠。

表1 机器学习训练集和测试集的混淆矩阵

 

 

内容二

蛋白质组学与代谢组学联合分析

 

 

 

图2 蛋白质组学与代谢组学联合分析流程图

1、分析思路:

(1)基于差异表达蛋白和差异表达代谢物的KEGG Pathway和Reactome代谢通路富集分析结果(差异蛋白质或代谢物较少时,也可采用注释结果),筛选两者中共同富集的代谢通路。在交集结果中的每一个KEGG代谢通路上同时标记差异表达的蛋白质和代谢物;

(2)从KEGG Reaction数据库酶-底物、酶-产物和底物-产物关系数据中,筛选共显著差异表达的蛋白和代谢物关系对,构建酶-代谢物调控网络;

(3)可进一步整合差异表达蛋白质间的相互作用到酶-代谢物调控网络,构成蛋白质-代谢物互作网络。

 

2、分析内容示例:

(1)代谢通路交集

 

差异表达蛋白的通路富集分析和差异代谢物的富集分析结果示例如下图所示:

 

 

图3 KEGG pathway富集分析结果示例

图4 差异表达代谢物和蛋白酶在丙氨酸、天门冬氨酸、谷氨酸代谢通路中的标记

(注:图中红色标记的矩形区域为差异表达的蛋白酶,红色小圆圈为差异表达的代谢物。)

(2)酶-代谢物网络构建

图5 蛋白酶-代谢物调控网络结果示例

注:图中圆形节点为差异表达的蛋白酶,方形节点为差异表达代谢物,紫色表示上调差异表达,蓝色表示下调差异表达,边的方向为底物> 酶>产物。)

 

 

 

 

 

 

浓情七夕 甜蜜约“惠”

代谢组学个性化分析免费送,

爱TA就“购”了!

博奥晶典祝各位同仁七夕节快乐!

 

 

 点击“阅读原文”在线报名吧!

 

 



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