2018-09-25
根据客户提供差异基因（转录本），差异蛋白，差异代谢物可进行如下关联分析：
方案一 转录组与蛋白质组关联分析
方案二 转录组与代谢组关联分析
方案三 蛋白质组与代谢组关联分析
方案四 转录组、蛋白质组与代谢组三者关联网络分析
方案五 代谢组-微生物多样性联合分析
方案一 转录组与蛋白质组联合分析示例
1.1 mRNA与蛋白表达相关性分析
将所有的差异表达蛋白的 mRNA 表达量计算出来，比较两者之间的相关性。我们将基因和蛋白能够完全对应，表达趋势完全一致的列出：
Fig.1 差异蛋白与差异基因表达相关性分析
1.2 差异基因与差异蛋白 pathway 分析
将差异基因与差异蛋白同时使用 GenMAPP v2.1 向 KEGG pathway 数据库映射， 获得他们的共同的 pathway 信息。
Fig.2 差异基因与差异蛋白 pathway 图，带☆的是蛋白，红色的是上调，蓝色的是下调
1.3 差异基因与差异蛋白互作网络构建
整合构建 mRNA 与 protein 互作网络如下：
Fig.3 差异基因与差异蛋白整合调控网络构建，圆点是基因，矩形点是蛋白
方案二 转录组与代谢组联合分析示例
2.1 mRNA 与代谢物表达相关性分析
将所有的差异表达代谢物的酶基因对应 mRNA 表达量计算出来，比较两者之间的相关性。我们将基因和代谢物能够完全对应，表达趋势完全一致的列出：
Fig.4 差异代谢物与差异基因表达相关性分析
2.2 差异基因与差异代谢物 pathway 分析
将差异基因与差异代谢物同时使用 GenMAPP v2.1 向 KEGG pathway 数据库映射，获得他们的共同的 pathway信息。
Fig.5 差异基因与差异代谢物 pathway 图，圆点是代谢物，长方形是酶基因
2.3 差异基因与差异代谢物互作网络构建整合构建 mRNA 与代谢物互作网络如下：
Fig.6 差异基因与差异代谢物整合调控网络构建，长方形是基因，椭圆是代谢物
方案三 蛋白组与代谢组联合分析示例
参考转录组与代谢组关联分析
方案四 转录组、蛋白组与代谢组联合分析示例
综合上述得到的基因、蛋白与代谢之间的调控关系，构建三者的调控网络。
Fig7. IPA 软件构建的基因、蛋白、代谢物互作网络
Fig8. metscape 软件构建的基因、蛋白、代谢物互作网络
方案五 代谢组-微生物多样性联合分析示例
1. Mantel test
用于检验来源于相同样本集的两个距离矩阵间的相关性强弱。
第一和第二列为用于相关性检验的两套数据所对应的距离矩阵；
第三列为样本量；
第四列为Mantel检验得到的相关系数r，r的绝对值越接近1，表明两套数据间的相关性越高； 第五列为P值，P值越接近于零，表明相关性检验的统计显著性越高，结果越可靠；
第六列为置换检验的次数；第七列表明检验类型为单侧或双侧检验。
2. Procrustes分析
可以通过计算各样本在两套数据上的间距平方和（M2），来量化两套数据的一致性高低。还可以对样本进行置换检验，从而评估两套数据之间相似度的统计显著性。
Fig9.Procrustes 分析结果的三维排序图
3. CIA 协惯量分析
Fig10.CIA 分析结果的二维排序图
参考文献
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