基于非依赖数据采集的呼出气冷凝液蛋白质组加权基因共表达网络分析

Q33; 呼出气冷凝液(Exhaled Breath Condensate,EBC)是一种呼吸道衬液,其收集过程无创、便捷,常常被作为肺部疾病研究的载体.建立了基于DIA(Data-Independent Acquisition)的EBC蛋白组学方法,共鉴定到2 052个蛋白.通过加权基因共表达网络分析(Weighted Gene Co-expression Network Analysis,WGCNA)筛选出61个关键蛋白,分析发现这些关键蛋白活跃参与多个与人类疾病相关的代谢通路.结果表明,基于DIA的EBC蛋白组学方法,结合WGCNA分析,可以有效地挖掘出EBC中与疾病相关的生物标志物,未...

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Published in华东理工大学学报（自然科学版） Vol. 48; no. 5; pp. 649 - 656
Main Authors 马琳, 孙东晓, 镇华君, 修光利
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 华东理工大学国家环境保护化工过程环境风险评价与控制重点实验室,上海 200237%宾夕法尼亚州立大学医学院质谱中心,美国 PA 17033 20.10.2022
Subjects
蛋白质组学
呼出气冷凝液
生物信息学
非依赖数据采集
加权基因共表达网络分析
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ISSN1006-3080
DOI10.14135/j.cnki.1006-3080.20210824001

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Summary:Q33; 呼出气冷凝液(Exhaled Breath Condensate,EBC)是一种呼吸道衬液,其收集过程无创、便捷,常常被作为肺部疾病研究的载体.建立了基于DIA(Data-Independent Acquisition)的EBC蛋白组学方法,共鉴定到2 052个蛋白.通过加权基因共表达网络分析(Weighted Gene Co-expression Network Analysis,WGCNA)筛选出61个关键蛋白,分析发现这些关键蛋白活跃参与多个与人类疾病相关的代谢通路.结果表明,基于DIA的EBC蛋白组学方法,结合WGCNA分析,可以有效地挖掘出EBC中与疾病相关的生物标志物,未来可应用于大规模的临床研究.
ISSN:1006-3080
DOI:10.14135/j.cnki.1006-3080.20210824001