【摘 要】
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挖掘高通量实验数据蕴含的生物学意义是蛋白质组学研究面临的一大挑战。基于等级化结构化的词汇表GO(Gene Ontology)和相关数据库中的蛋白功能注释,我们发展了一种对蛋白质组
【机 构】
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北京大学化学与分子工程学院; 北京放射医学研究所;
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挖掘高通量实验数据蕴含的生物学意义是蛋白质组学研究面临的一大挑战。基于等级化结构化的词汇表GO(Gene Ontology)和相关数据库中的蛋白功能注释,我们发展了一种对蛋白质组学研究中得到的表达谱(Expression Profile)进行功能分析的策略。在对蛋白表达谱进行功能注释的基础上给出蛋白表达谱中蛋白功能的分布,同时给出感兴趣功能类别的统计信息。这有助于对表达谱蛋白功能的整体理解和深入的生物信息学分析。该策略已经成功应用到我们实验室进行的胎肝蛋白表达谱研究中。
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