结合多组学（Multi-Omics）时，Shotgun蛋白组数据如何处理？

在多组学整合分析（Multi-Omics Integration）中，Shotgun蛋白组学（Shotgun Proteomics）数据的处理策略至关重要。由于蛋白组数据天然具有半定量性、缺失值较多、跨样本和平台差异大的特点，处理不当会严重影响与基因组、转录组、代谢组等其他组学数据的融合效果。

一、Shotgun蛋白组学：数据特征与挑战

Shotgun蛋白组学，又称数据依赖型采集（DDA）蛋白组学，是一种通过质谱对复杂蛋白混合物进行全面检测的策略，输出通常为蛋白相对丰度表（Protein Abundance Matrix）。常见特点包括：

相对定量：如LFQ（Label-Free Quantification）或iBAQ（Intensity Based Absolute Quantification）；
高缺失率：部分蛋白在某些样本中未被检测到；
数据偏态明显：通常呈对数正态分布；
不同层级的数据结构：肽段 → 蛋白 → 通路；
跨组学难以直接对齐：如蛋白名与转录本ID、代谢物名不一致。

因此，如何科学处理这些数据，是后续高质量组学整合分析的前提。

二、蛋白组数据预处理

1、数据过滤

（1）去除低识别置信度蛋白（如PEP > 0.01）

（2）去除污染物（contaminants）、反向序列（reverse hits）

（3）删除鉴定数量极少的蛋白（如在超过50%样本中缺失）

2、对数转换（Log2 Transformation）

有助于将偏态的强度数据转换为近似正态分布，提高后续统计分析的鲁棒性。

3、批次效应校正（Batch Effect Correction）

在多批次或跨平台数据合并时，常使用ComBat（来自sva包）进行批次效应调整，以提高数据一致性。

三、缺失值处理：是挑战更是信号

缺失值是Shotgun蛋白组数据的常见特征，处理方式会显著影响后续分析结果。需区分：

1、随机缺失（MAR）

可能由于仪器检测灵敏度或偶然性产生。适合使用KNN填补、Bayesian PCA等方法。

2、非随机缺失（MNAR）

多为低丰度蛋白未被检测，代表生物学意义。推荐使用左截断填补法（Left-Censored Imputation），如MinProb、QRILC等策略。

四、蛋白注释与基因映射：实现跨组学对齐

多组学整合的关键之一是实现数据的“共语言”，即将Shotgun蛋白组数据与转录组、基因组、代谢组等其他层级进行映射对齐（Mapping）。常见做法包括：

五、降维与特征选择：为整合铺路

在进入整合分析前，对Shotgun蛋白组数据进行降维（Dimensionality Reduction）与特征选择（Feature Selection）是必不可少的步骤：

这些方法不仅优化数据质量，也为后续与其他组学的融合创造良好基础。

六、与其他组学数据的整合策略

根据研究目的和数据类型不同，常用整合策略包括：

1、垂直整合（Vertical Integration）

即跨层级整合（如mRNA + 蛋白 + 代谢物），强调同一通路/功能在不同组学层的协调性。

常用方法：Multi-Omics Factor Analysis（MOFA）、DIABLO（来自mixOmics）、iClusterPlus、JIVE等。

2、水平整合（Horizontal Integration）

在同一层级（如多批Shotgun蛋白组）合并，强调样本间模式一致性。

常用方法：ComBat批次校正、Harmony、Canonical Correlation Analysis（CCA）等。

3、路径富集或网络驱动整合

以KEGG、Reactome、STRING为背景，寻找在多组学中同时富集的通路/模块。

多组学研究正逐步从数据叠加走向信息融合。而Shotgun蛋白组数据的科学处理，不仅影响整合质量，更关乎结果的可解释性与转化潜力。在百泰派克生物科技，我们凭借全流程质谱平台、标准化数据处理体系、智能整合算法管线，帮助科研客户从复杂的组学数据中提取真正有价值的信息，加速生物医学研究向前推进。

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