随着转录组测序类文章的发文难度不断提高,越来越多的课题组开始了蛋白质组学方面的研究,其中尤以TMT/iTRAQ火热。那么,蛋白质组学类文章该如何撰写呢?好发么?在这里,小编给大家带来一篇今年9月份发表在BMC Plant Biology上的蛋白质组学文章。
材料方法
1、水稻黑条矮缩病毒RBSDV感染玉米幼苗作为感染组,另有健康玉米幼苗作为对照组,随机选取5株幼苗作为一个生物学重复。感染组和对照组各3个生物学重复,共6个样品;
2、针对RBSDV的S6区段设计引物,用于RBSDV拷贝数的测定;
3、TMT标记;
4、蛋白质进行GO和KEGG注释;
5、QRT-PCR验证。
结果分析
1、共鉴定出7615种蛋白质,其中6319种蛋白可以定量,并进行了GO、KEGG、功能域预测、亚细胞定位等分析;
2、通过差异分析鉴定了116个差异蛋白DAPs,其中35个上调,81个下调;
3、对鉴定出来的所有蛋白进行GO分析和亚细胞定位分析;
4、对差异蛋白进行富集分析,包括GO、KEGG富集分析;
5、分析发现,15个显著上调或下调的蛋白涉及6个代谢通路;
6、挑选了6个关键的RBSDV应答基因进行qRT-PCR验证。
最后结合前人的研究和自己的结论进行讨论,并展望;一篇3.930分的二区文章就完成了。
总的来说,这篇文章思路清晰,设计简单,没有什么复杂的实验,值得初学者借鉴。
另外,蛋白质组学分析有一些基本的知识点,大家可以在我们组学大讲堂问答社区(www.omicsclass.com.cn)进行问题搜索。
需要文章原文的老师请关注“组学大讲堂”微信公众号,转发该文章至您的朋友圈并截图,然后在公众号对话框内发送截图证明并留言 “玉米蛋白质组” 即可获得原文献!(注意关键词需写全)。
更多生物信息课程:
1. 文章越来越难发?是你没发现新思路,基因家族分析发2-4分文章简单快速,学习链接:基因家族分析实操课程、基因家族文献思路解读
2. 转录组数据理解不深入?图表看不懂?点击链接学习深入解读数据结果文件,学习链接:转录组(有参)结果解读;转录组(无参)结果解读
3. 转录组数据深入挖掘技能-WGCNA,提升你的文章档次,学习链接:WGCNA-加权基因共表达网络分析
4. 转录组数据怎么挖掘?学习链接:转录组标准分析后的数据挖掘、转录组文献解读
5. 微生物16S/ITS/18S分析原理及结果解读、OTU网络图绘制、cytoscape与网络图绘制课程
6. 生物信息入门到精通必修基础课,学习链接:linux系统使用、perl入门到精通、perl语言高级、R语言画图
7. 医学相关数据挖掘课程,不用做实验也能发文章,学习链接:TCGA-差异基因分析、GEO芯片数据挖掘、GSEA富集分析课程、TCGA临床数据生存分析、TCGA-转录因子分析、TCGA-ceRNA调控网络分析
8.其他课程链接:二代测序转录组数据自主分析、NCBI数据上传、二代测序数据解读。
如果觉得我的文章对您有用,请随意打赏。你的支持将鼓励我继续创作!