基於超高分辨率液質聯用質譜的定量蛋白質組學已成為重要的生命科學研究手段。與其它組學方法一樣，恰當的數據分析流程是蛋白質組學研究的關鍵。基於質譜的蛋白質組數據具有方法儀器多樣、搜庫定量軟件繁多的特點，導致下遊的數據處理分析更為困難繁瑣，亟需一個可高效處理多樣的蛋白質組學數據的下遊分析工具。

　　近日，betway体育下载 張小飛團隊在Bioinformatics發表題為DEP2: an upgraded comprehensive analysis toolkit for quantitative proteomics data的論文。該成果揭示了一個可用於處理多種蛋白質組定量軟件輸入數據的R包DEP2。DEP2是一個用於定量蛋白質組學數據下遊處理、差異分析、可視化的工具R包，利用S4對象進行數據打包並通過limma進行差異分析。DEP2集成肽段至蛋白重定量算法、缺失值填充方法，可用於分析肽段層麵和蛋白組層麵的定量蛋白質組、修飾蛋白質組數據。同時DEP2捆綁了一個用模塊化搭建的shiny應用，可以無代碼方式同時處理多個蛋白質組學數據。DEP2兼容多類型上遊結果，為研究人員處理蛋白質組數據提供便利。該R包已開源發布在https://github.com/mildpiggy/DEP2。

廣州健康院博士研究生馮振桓、新鄉醫學院範培楊為該論文共同第一作者。廣州健康院張小飛研究員為該論文通訊作者。該研究成果得到了國家重點研發計劃、廣東省珠江人才計劃、廣東省科技計劃項目、香港創新科技署項目的資助。

論文鏈接

DEP2分析流程和內置Shiny APP 示意圖