创造性的蛋白质组学的博客

总结

我们都知道J Express是非常强大的，我们想要做的统计是相对基础的蛋白质阵列数据分析。但这对每个人来说都不是很容易。下面是用J Express帮助您分析蛋白质阵列数据的方法。

身体

问题：

当你在做使用蛋白质阵列来使用荧光分析免疫球蛋白结合的研究时。在实验期间，你使用PBST的对照幻灯片和与血清孵育的样本幻灯片。为了确保每张幻灯片都有数据，所以你们用了两张幻灯片。当你在做实验时，你使用两种不同荧光标记的二抗。由于有些蛋白质具有自身荧光，因此能够从样品中减去对照是非常重要的。

那么问题来了，你如何完成这个实验与J快递?你还有其他的软件可以用吗?或者我们需要将它们转换为公共分隔文件吗?

这个问题的答案

首先，您应该通过选择“file”- >“load raw data”将数据导入J Express。将这两个gpr文件拖放到“实验设计表”中。

其次，你必须选择通道1和通道2 (F635nm和F532nm-B532nm)，将“组合阵列复制”设置为NO，并确保“结果数据”设置为none。

您应该选择一个数组(单击一个数组图标)并单击process选项卡。你必须添加适当的过滤器(控制等)和规范化，如果需要。然后，您可以通过单击“复制到所有”按钮将流程复制到两个数组。单击compile来创建表达式矩阵，您现在应该得到一个4列的数据集。然后你可以选择一个数据集并从“数据集”菜单中打开脚本窗口(选择python脚本窗口)。

然后有一个脚本，可以在论坛上找到:http://molmineus.com/forum/index.php?topic=60.msg132#msg132.It非常方便。你可以复制所有的脚本代码并粘贴到空的脚本窗口中，浏览脚本并查看注释。验证脚本执行了应该执行的操作。然后您可以单击执行按钮。如果这是正确的，你可以得到你想要的结果。你也可以根据很多因素设定显著性的阈值，比如样本量，技术和生物复制等。有很多关于阵列的论文有些理论可能也适用于蛋白质阵列。

实际上，如果您正确地完成了这些步骤，您就可以得到没有失败的结果。但在表达上的巨大差异(特别是对更强烈的点)影响了方差和标准误差。

然后，显示这些数据的最佳方法是复制您感兴趣的蛋白质的标识符，并将它们粘贴到J-Express的搜索和排序窗口的搜索字段中。这样你就可以选择一些蛋白质来做进一步的研究。如果您在Spotpix套件窗口(您加载gpr文件的地方)中添加了jpg图像，您可以从数据集菜单中单击视图图像点，并查看与所选蛋白质对应的实际点。在学习部分的两个教程文档中有关于如何做到这一点的示例。

如果可以使用脚本功能，可以使用许多图表。将Excel与J-Express结合使用是一种很好的分析方法。J-Express中的大多数功能都是通过生物和技术(阵列)复制实现的流线型微阵列分析，但大部分预处理和选择功能应该适合您拥有的数据。