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：

• 将UniProt ID / Accession Number映射到基因Symbol或Ensembl ID
• 利用bioMart、UniProt API、gProfiler等工具进行批量注释转换
• 合并多肽识别结果为唯一蛋白代表（Protein Inference）
• 标准化命名，解决不同平台或数据库间命名不一致的问题

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：

• 方差筛选：保留在样本间变异较大的蛋白
• PCA / t-SNE / UMAP：探索样本间关系和分组特征
• WGCNA：构建加权共表达网络，提取模块特征
• 差异分析结果：保留显著差异蛋白（DEPs）用于后续建模或富集分析

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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百泰派克生物科技特色项目

一、蛋白测序

百泰派克生物科技使用Thermo公司新推出的Obitrap Fusion Lumos质谱仪及岛津公司埃德曼降解测序系统对蛋白质序列进行分析，提供基于质谱的蛋白测序分析服务，包括对蛋白质的氨基酸组成分析，N端测序，C端测序和全序列分析，以及基于埃德曼降解的蛋白质N端序列分析服务。对于未知理论序列的蛋白质，提供基于从头测序法的蛋白质从头测序服务，对蛋白序列进行分析。

※服务优势：

1.采用目前世界上先进的质谱仪器 Obitrap Fusion Lumos;

2.可实现对所测定靶蛋白序列 100% 的覆盖;

3.可测定蛋白N端多达 70个氨基酸序列;

4.可测定多种形式的样品: 蛋白溶液、PVDF 蛋白条带;

5.样品用量低: 蛋白样品仅需 5-10ug，即可完成检测;

6.测序不受N端封闭，PEC和和糖基化等N端修饰的影响。

二、蛋白质组学

百泰派克生物科技采用Thermo Fisher的Orbitrap Fusion Lumos质谱平台结合Nano-LC，提供定量蛋白质组学、靶向蛋白质组学、多肽组学、翻译后修饰蛋白组学等多种蛋白质组学分析服务。此外，百泰派克生物科技新推出基于timsTOF Pro的4D蛋白质组学服务，助力微量样本蛋白组学、大样本群医学及高通量修饰组学等研究工作。

※服务优势：

1 .高通量定量蛋白分析:多对照组大规模实验分析，发现新的生物标记物;

2.体内体外多种蛋白质标记方法，适用于分析组织、细胞、血液等多种样品;

3.质谱分析灵敏度高，实验结果重复度高;

4.可检测较低丰度蛋白，线性范围广;

5.专业生物信息学分析，分析更系统准确。

三、单细胞质谱流式技术分析

百泰派克生物科技采用Fluidigm质谱流式系统进行单细胞质谱流式技术分析，采用金属元素标记物（通常是金属元素标记的特异抗体）标记细胞表面和内部的分子，然后用流式细胞原理分离单个细胞，再用电感耦合等离子体质谱（ICP-MS）分析单个细胞的原子质量谱，最后将原子质量谱数据转换为细胞表面和内部的信号分子表达量。

※服务优势：

1.技术先进，填补技术空白

采用金属标记抗体技术，避免了传统流式荧光通道少且易相互影响的问题。可在单细胞层面上对多种指标同时进行表征，百泰派克生物科技可做到同时检测51个目标蛋白。

2.分析数量大，成本较低

单细胞RNAseq受成本等因素限制，所有样本细胞汇总的分析数目一般在2x10^4个左右，而流式质谱技术一次（单样本）就可分析至少10^5的细胞，实现了数量级的提高，且成本不高于单细胞RNAseq。

3.应用前景大

①流式质谱结果可以给出细胞亚群的变化，在临床诊断、疾病机制研究等方面具有极大的研究前景；

②将金属标签技术与其他技术结合会有新应用方向。除常规蛋白外，质谱流式细胞技术还可用于蛋白翻译后修饰；

③可检测细胞存活率、细胞大小、mRNA转录子表达量、DNA合成速率以及蛋白酶活性等。

四、基于高精度质谱的免疫多肽组学分析及新抗原发现

百泰派克生物科技的基于高精度质谱的免疫多肽组学分析及新抗原发现一站式解决方案包括我们专有的、高度敏感的免疫肽富集和鉴定方案。我们能够帮助您实现10,000个以上I型多肽和10,000个以上II型多肽的鉴定和识别。通过我们优化的高通量免疫多肽组学分析平台进行免疫肽组学分析，可从最小的样品材料中进行可重复的识别和定量。该服务可以应用于大规模的研究，旨在助力科研工作者寻找癌症、免疫疾病及传染病的解决方案，深入挖掘未知的靶标。

五、生物药物表征

百泰派克基于高分辨率质谱技术，MALDI TOF，高效色谱分离技术，提供一系列完善的生物药物分析方案，从蛋白质、多肽、抗体、疫苗等生物制品的氨基酸组成和一级结构分析，到产品变异性和纯度分析。旨在提供优质生物药物分析服务，帮助生物医药生产商提高生物药物品质。

百泰派克生物科技七大检测平台

百泰派克生物科技-生物制品表征，生物质谱多组学优质服务商

北京百泰派克生物科技有限公司致力于为生物/制药和医疗器械行业提供质量控制检测和项目验证等专业服务。公司实验室遵循NMPA、ICH、FDA和EMA等的法规和指导原则，通过CNAS/ISO9001双重质量体系认证，建立了完备的质量体系，数据冷热/异地备份，设备定期计量/期间核查，软件审计追踪，为客户提供一体化解决方案和技术服务，支持新药研发、药物申报注册和生产放行。

1.公司采用ISO9001质量控制体系，专业提供以质谱为基础的CRO检测分析服务；

2.获国家CNAS实验室认可，为客户提供符合全球药政法规的药物质量研究服务；

3.业务范围覆盖蛋白质组学、多肽组学、代谢组学、生物药物表征、单细胞分析、单细胞质谱流式、生信云分析以及多组学生物质谱整合分析等；

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