非标记蛋白定量质谱(Labelfree)

通过使用稳定同位素标记可以使蛋白定量根据准确稳定，然而也有其自身限制，比如额外的样本处理标记，高昂的试剂成本，标记效率问题，低丰度肽段以及样本检测通量等。所以采用非标记蛋白定量（Labelfree），可以避免这些问题的烦恼。Labelfree是通过比较质谱分析次数或者质谱峰强度，分析不同来源样本蛋白的数量变化，利用相关统计软件（Maxquant） 从而对蛋白质进行定量，目前已经成为蛋白质组学领域内较为快速的解决方案。

数据分析

• 统计分析

全局统计分析	所有鉴定到蛋白表达量的分布范围，每条曲线表示一个样本，分布是经过正态分布拟合处理后的，图中纵坐标为频数，横坐标为表达量log10后的数值。
箱式图	箱式图又称盒须图、盒式图或者箱线图，是一种表现有关数据的位置和分散情况资料的统计图。箱型图主要包含六个数据节点，可粗略表达出数据是否有对称性，分散程度等信息。
PCA分析	主城成分分析（PCA分析）是数理统计中的一种降维分析方法，将一组数据的主要矛盾提取出来，提取出的核心要素成为“成分”（component），并以百分比排序。排名靠前的主成分可以反应复杂的数据中的关键信息。
火山图	火山图（Volcano Plot）在一张图中显示了两个重要指标（Fold change/p-Value），可以非常直观且合理地筛选出在样本之间发生差异表达的基因。

• 功能注释分析

GO注释	基因的本体论（Gene Ontology）是建立一套特定的词汇集合来描述生物学功能，以此对基因功能注释统一化。用于描述生物学功能的词汇必然反映生物学功能的本质。
KEGG分析	京都基因与基因组百科全书（KEGG）是基因组破译方面的数据库，整合了基因组、化学和系统功能信息的数据库。

• 蛋白聚类与互作分析

聚类热图	聚类热图（heatmap）是通过排列矩阵的行列，将相似的数值放在一起展示聚类分析结果的图像，以直观的呈现多样本多个基因的全局表达量变化，呈现多样本或多基因表达量的聚类关系。
蛋白互作图	蛋白互作图（PPI）预测蛋白之间的相互作用的示意图，每一个圆形表示蛋白质，球之间的线条表示蛋白之间的相互关系，蛋白作为细胞功能执行者，不是凭借单个蛋白独立执行，而是依靠蛋白之间相互作用执行功能。

服务流程：