癌症蛋白质组图谱

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功能蛋白质组学是快速提高我们对癌症病理生理学和治疗认识的一种强有力的方法。为了方便更广泛的研究社区访问癌症蛋白质组数据集，我们开发了一个用户友好的188bet体育网址数据门户，TCPA(癌症蛋白质组图谱)。目前发布的数据共包含8167个肿瘤样本，主要包括TCGA肿瘤组织样本集。TCPA目前提供六个模块:总结，我的蛋白质，下载，可视化，分析和细胞系。重要的是，该资源为验证TCGA数据的发现和识别功能研究的模型细胞系提供了一个独特的机会。

浏览器的需求

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常见问题

什么是功能蛋白质组学?

功能蛋白质组学是对蛋白质在功能活性水平上的大规模研究，如表达和修饰。对癌症等复杂疾病的研究表明，基因改变并不能解释这种疾病的全部原因。蛋白质水平和结构的变化也被证明在肿瘤的发展和进展中发挥了关键作用，而这不是由遗传变化所反映的。在癌症中，疾病的发展往往需要一些遗传和表观遗传改变。研究大规模的表观遗传变化，如蛋白质磷酸化或卵裂，将极大地有助于理解癌症和其他复杂疾病的原因，并确定有效的治疗方法。

RPPA是什么?

反向相蛋白阵列(Reverse phase protein array, RPPA)是一种基于高通量抗体的技术，其操作步骤与Western blot类似。从肿瘤组织或培养细胞中提取蛋白质，经SDS变性后，打印在硝化纤维素涂层的载玻片上，然后用抗体探针检测。我们的RPPA平台目前允许使用至少130种不同的抗体分析>1000样本。

RPPA的优点是什么?

• 廉价，高吞吐量的方法，利用自动化提高质量和可靠性
• 样品制备要求与Western blot相似
• 完整的分析只需要40微升的每个样本的150个抗体
• 由于样品的连续稀释，稳健的定量

如何处理RPPA数据?

• 1级数据

细胞蛋白首先用1% SDS(含-巯基乙醇)变性，然后用稀释缓冲液(含1% SDS的裂解缓冲液)稀释5倍。连续稀释的裂解物排列在硝酸纤维素涂层载玻片(Grace Biolabs)2470年Aushon数组用验证过的抗体进行探测。信号通过TSA放大，通过DAB比色反应捕获。然后扫描，分析和量化幻灯片ArrayPro分析仪产生点强度。

• 2级数据

在一级数据基础上，采用单调递增b样条模型拟合各光斑强度稀释曲线SuperCurveR包。这是用一张幻灯片上的所有样本拟合的一条曲线，信号强度作为响应变量，稀释步骤作为自变量。拟合曲线以y轴为信号强度，x轴为蛋白质的log2浓度，用于诊断目的。

• 3级数据

基于Level 2数据，数据归一化处理如下:

1.计算所有样本中每种蛋白质的中位数。
2.从每个蛋白质的值中减去中位数(从步骤1中)。
3.计算所有蛋白质中每个样本的中位数。
4.从每个样本的值中减去中值(从步骤3中)。

我们如何量化蛋白质表达和修饰?

我们使用MD Anderson癌症中心生物信息学和计算生物学系开发的“超曲线拟合”方法来量化蛋白表达和修饰。简单地说，“标准曲线”是由每张幻灯片上的5808个点构成的(每张幻灯片探测一种抗体)。这些点包括每个样品的5个连续稀释，加上528个不同浓度的标准裂解物的QC点。通过将稀释曲线与玻片(抗体)的“标准曲线”(超曲线)进行插值，可以确定每个样品的相对蛋白表达水平和修饰水平。

我是否可以将所有的RPPA数据或不同癌症的RPPA数据结合起来进行分析?

与任何其他生物分析一样，每个RPPA分析之间有批次差异。此时，不可能直接结合原始或标准化(3级)蛋白质值。我们开发了一个基于复制的方法，结合RPPA数据从不同的幻灯片，你应该使用RBN标记的RPPA数据集(例如，pancancer 11 RBN)。

支持

有关使用TCPA web应用程序的问题或支持，请联系小君博士李．
有关RPPA数据如何产生或抗体使用的问题，请联系夷陵路博士．
如有其他查询，请联系梁博士汉．

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