基于超高分辨率液質(zhì)聯(lián)用質(zhì)譜的定量蛋白質(zhì)組學(xué)已成為重要的生命科學(xué)研究手段。與其它組學(xué)方法一樣，恰當(dāng)?shù)臄?shù)據(jù)分析流程是蛋白質(zhì)組學(xué)研究的關(guān)鍵。基于質(zhì)譜的蛋白質(zhì)組數(shù)據(jù)具有方法儀器多樣、搜庫定量軟件繁多的特點(diǎn)，導(dǎo)致下游的數(shù)據(jù)處理分析更為困難繁瑣，亟需一個(gè)可高效處理多樣的蛋白質(zhì)組學(xué)數(shù)據(jù)的下游分析工具。

　　近日，中國科學(xué)院廣州生物醫(yī)藥與健康研究院張小飛團(tuán)隊(duì)在Bioinformatics發(fā)表題為DEP2: an upgraded comprehensive analysis toolkit for quantitative proteomics data的論文。該成果揭示了一個(gè)可用于處理多種蛋白質(zhì)組定量軟件輸入數(shù)據(jù)的R包DEP2。DEP2是一個(gè)用于定量蛋白質(zhì)組學(xué)數(shù)據(jù)下游處理、差異分析、可視化的工具R包，利用S4對(duì)象進(jìn)行數(shù)據(jù)打包并通過limma進(jìn)行差異分析。DEP2集成肽段至蛋白重定量算法、缺失值填充方法，可用于分析肽段層面和蛋白組層面的定量蛋白質(zhì)組、修飾蛋白質(zhì)組數(shù)據(jù)。同時(shí)DEP2捆綁了一個(gè)用模塊化搭建的shiny應(yīng)用，可以無代碼方式同時(shí)處理多個(gè)蛋白質(zhì)組學(xué)數(shù)據(jù)。DEP2兼容多類型上游結(jié)果，為研究人員處理蛋白質(zhì)組數(shù)據(jù)提供便利。該R包已開源發(fā)布在https://github.com/mildpiggy/DEP2。

　　廣州健康院博士研究生馮振桓、新鄉(xiāng)醫(yī)學(xué)院范培楊為該論文共同第一作者。廣州健康院張小飛研究員為該論文通訊作者。該研究成果得到了國家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃、廣東省珠江人才計(jì)劃、廣東省科技計(jì)劃項(xiàng)目、香港創(chuàng)新科技署項(xiàng)目的資助。

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DEP2分析流程和內(nèi)置Shiny APP 示意圖