• IPA - 磷酸化蛋白质组学数据分析

IPA - 磷酸化蛋白质组学数据分析

IPA中的Core analysis 和 MAP (Molecule Activity Predictor)工具对于磷酸化分析与表达分析略有不同。原因是,一些蛋白的活性在被磷酸化以后,其活性更可能是被抑制了,而不是被激活。比如说,cofilin (CFL1)在被磷酸化以后,其活性通常是被抑制了(请参考Nature Reviews Molecular Cell Biology 14, 405–415

IPA中的Core analysis MAP Molecule Activity Predictor)工具对于磷酸化分析与表达分析略有不同。原因是,一些蛋白的活性在被磷酸化以后,其活性更可能是被抑制了,而不是被激活。比如说,cofilin CFL1)在被磷酸化以后,其活性通常是被抑制了(请参考Nature Reviews Molecular Cell Biology 14, 405–415 2013))。因此,当你的磷酸化数据集暗示CFL1磷酸化上升时,IPA会依据CFL1活性被抑制这个假设,来计算Canonical Pathway Activity Analysis Downstream Effects Analysis MAP等分析时的Z-scores

由于在最初的研究文献中,并未清楚表明一个蛋白在磷酸化状态时比非磷酸化状态更有活性,因此IPA提出一个算法来推论这些信息,所使用的参考文献也都来自于QIAGEN Knowledge Base。简单来说,假如IPA发现某一篇文献声明一个蛋白的活性可以被另一个蛋白激活(抑制),而在另一篇文献中则声明上游蛋白可以激活这个靶标蛋白的磷酸化,那么,这个下游蛋白的活性很有可能是被磷酸化抑制。此外,IPA同样也会考虑其他情况(比如某个蛋白通过去磷酸化而被激活),并且每个蛋白都会有多篇文献证据,所以计算参数会综合考虑所有可用的上游蛋白来评估磷酸化活性并打分。计算出所有分数以后,使用阈值Z-score<-0.75,将有足够抑制分数的选出来作为抑制性的磷酸化蛋白,查看该类蛋白列表点此查看

IPA中,使用光晕来表示蛋白的活性与磷酸化的趋势不同

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右上角的方框表示数据集中所含有的磷酸化多肽的数目(某些情况下为通过了阈值的数目)。

 

那么理解了以上这些信息,就不难解读磷酸化数据分析与表达数据分析的区别了!如图中的上游调控因子LEP在激活状态下,ACACA靶蛋白在磷酸化增强,蓝色光晕表明磷酸化可导致ACACA分子活性受到抑制。

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另外,关于表达谱数据与磷酸化数据分析要补充的一个区别是上游调控因子的调控类型,在表达谱数据中,上游调控因子和靶标分子之间的调控类型可以是ExpressionTranscriptionProtein-DNA binding,而磷酸化数据中,调控关系仅为Phosphorylation,但其所用的数据分析方法大同小异,都是通过与已知的靶标分子库做映射,计算P值和Z-score。更多关于磷酸化数据分析结果解读,可参考Core analysis结果解读。

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