比较基因组转录组蛋白组和代谢组的异同
答案:3 悬赏:10
解决时间 2021-11-14 02:01
- 提问者网友:宿醉何为情
- 2021-11-13 02:13
比较基因组转录组蛋白组和代谢组的异同
最佳答案
- 二级知识专家网友:冷眼_看世界
- 2021-11-13 03:43
组学omics,研究的是整体. 按照分析目标不同主要分为基因组学,转录组学,蛋白质组学,代谢组学。
基因组学研究的主要是基因组DNA,使用方法目前以二代测序为主,将基因组拆成小片段后再用生物信息学算法进行迭代组装。当然这仅仅是第一步,随后还有繁琐的基因注释等数据分析工作。
转录组学研究的是某个时间点的mRNA总和,可以用芯片,也可以用测序。芯片是用已知的基因探针,测序则有可能发现新的mRNA,
蛋白组学针对的是全体蛋白,组要以2D-Gel和质谱为主,分为top-down和bottom-up分析方法。理念和基因组类似,将蛋白用特定的物料化学手段分解成小肽段,在通过质量反推蛋白序列,最后进行搜索,标识已知未知的蛋白序列。
代谢组分析的代谢产物,是大分子和小分子的混合物,主要也是用液相和质谱。
总而言之,这些技术都想从全局找变量,都是一种top-down的研究方法,原因很简单:避免‘只缘身在此山中’的尴尬。
但因为技术局限,都各有缺点,尤其是转录组和蛋白组数据,基本上颠覆了以前一直认为的mRNA水平能代表蛋白水平的观念,因为这两组数据的重合度太低。
所以目前很多研究都开始使用交叉验证方法。
基因组学研究的主要是基因组DNA,使用方法目前以二代测序为主,将基因组拆成小片段后再用生物信息学算法进行迭代组装。当然这仅仅是第一步,随后还有繁琐的基因注释等数据分析工作。
转录组学研究的是某个时间点的mRNA总和,可以用芯片,也可以用测序。芯片是用已知的基因探针,测序则有可能发现新的mRNA,
蛋白组学针对的是全体蛋白,组要以2D-Gel和质谱为主,分为top-down和bottom-up分析方法。理念和基因组类似,将蛋白用特定的物料化学手段分解成小肽段,在通过质量反推蛋白序列,最后进行搜索,标识已知未知的蛋白序列。
代谢组分析的代谢产物,是大分子和小分子的混合物,主要也是用液相和质谱。
总而言之,这些技术都想从全局找变量,都是一种top-down的研究方法,原因很简单:避免‘只缘身在此山中’的尴尬。
但因为技术局限,都各有缺点,尤其是转录组和蛋白组数据,基本上颠覆了以前一直认为的mRNA水平能代表蛋白水平的观念,因为这两组数据的重合度太低。
所以目前很多研究都开始使用交叉验证方法。
全部回答
- 1楼网友:如果这是命
- 2021-11-13 05:59
组学omics,研究的是整体.按照分析目标不同主要分为基因组学,转录组学,蛋白质组学,代谢组学.基因组学研究的主要是基因组dna,使用方法目前以二代测序为主,将基因组拆成小片段后再用生物信息学算法进行迭代组装.当然这仅仅是第一步,随后还有繁琐的基因注释等数据分析工作.转录组学研究的是某个时间点的mrna总和,可以用芯片,也可以用测序.芯片是用已知的基因探针,测序则有可能发现新的mrna,蛋白组学针对的是全体蛋白,组要以2d-gel和质谱为主,分为top-down和bottom-up分析方法.理念和基因组类似,将蛋白用特定的物料化学手段分解成小肽段,在通过质量反推蛋白序列,最后进行搜索,标识已知未知的蛋白序列.代谢组分析的代谢产物,是大分子和小分子的混合物,主要也是用液相和质谱.总而言之,这些技术都想从全局找变量,都是一种top-down的研究方法,原因很简单:避免‘只缘身在此山中’的尴尬.但因为技术局限,都各有缺点,尤其是转录组和蛋白组数据,基本上颠覆了以前一直认为的mrna水平能代表蛋白水平的观念,因为这两组数据的重合度太低.所以目前很多研究都开始使用交叉验证方法.
- 2楼网友:颜值超标
- 2021-11-13 05:20
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