차별 표현 단백질 통계 분석

단백질 차이 분석은 새로운 생물 표지자를 발견하고 생물 표지자 식별의 정확성을 높이는 데 크게 기여할 수 있으며 임상 질병 분석에 중요한 가치를 갖습니다. BaiTaiPike는 통계 데이터를 기반으로 보다 정확한 단백질 차이 분석을 제공하여 다양한 생리 상태 및 다양한 조직에서 단백질 수준의 유의미한 차이를 발견할 수 있습니다. 차이 발현 단백질 통계 과정에서 FC≥1.3(또는≤1/1.3)을 차이 단백질의 통계 기준으로 사용합니다. FC≥1.3인 단백질은 상향 조절(up-regulation)로 간주되며, FC≤1/1.3인 단백질은 하향 조절(down-regulation)로 간주됩니다. 차이 발현 단백질 수량 통계는 다음 표와 같습니다.

차이 발현 단백질 수량 통계표

1. 베른 다이어그램

베른 다이어그램을 통해 두 그룹의 차이 조합 간의 공통 및 고유 차이 발현 단백질 수량을 명확히 볼 수 있습니다.

그림 1 차이 발현 단백질 베른 다이어그램

2. 화산 그림

화산 그림(Volcano Plot)을 통해 두 개(또는 그룹) 샘플에서 단백질의 발현 수준 차이와 차이의 통계적 유의성을 빠르게 확인할 수 있습니다.

그림 2 차이 발현 단백질 화산 그림

참고: 차이 발현 화산 그림의 각 점은 하나의 단백질을 나타내며, 가로축은 두 샘플에서 특정 단백질의 발현량 차이 배수의 로그 값을 나타냅니다. 세로축은 t 검정 p 값입니다. 가로축 절대값이 클수록 두 샘플 간의 발현량 배수 차이가 큽니다; 세로축 값이 클수록 차이 발현이 더 유의미하며, 선별된 차이 발현 유전자가 더 신뢰할 수 있습니다. 그림에서 녹색 점은 차이 발현 하향 단백질을 나타내고, 빨간색 점은 차이 발현 상향 단백질을 나타내며, 검은색은 비차이 발현 단백질을 나타냅니다.