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申请/专利权人：厦门大学

摘要：本发明公开了一种个体差异表达蛋白质的识别方法，该方法包括以下步骤：S1、对蛋白质丰度数据进行预处理；S2、验证正常队列的蛋白质丰度数据中是否存在高度显著的蛋白质对；S3、选取个体层面差异表达算法中的参考组；S4、基于参考组采用个体层面差异表达算法识别差异表达蛋白质；该发明首先基于蛋白质丰度数据的特征，对蛋白质丰度数据进行预处理，去除变异系数高以及缺失值比例高的蛋白质，减少蛋白质定量误差对个体差异蛋白结果的影响；其次基于蛋白质稳定对选取参考组，并且利用迭代的方法，不断优化参考组中存在差异表达的蛋白质，保证了参考组的稳定性，可在个体水平上有效识别差异表达的蛋白质，识别精度高，应用前景好。

主权项：1.一种个体差异表达蛋白质的识别方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：S1、对蛋白质丰度数据进行预处理；S2、验证正常队列的蛋白质丰度数据中是否存在高度显著的蛋白质对；步骤S2的具体过程为：S21、对于每一对蛋白质Pi,Pj，Ei与Ej分别表示他们对应的丰度水平；S22、通过二项分布检验计算偶然观察到相对次序模式频率k的概率为： 其中，P0为0.5,表示在正常样本中偶然观察到某种特定相对次序的概率；n表示样本的总数，k表示具有确定相对次序EiEjorEiEj的样本数量；S23、采用BenjaminiandHochberg方法调整P值以控制FDR，再根据P值判断该蛋白质对是否为高度稳定的蛋白质对；S3、选取个体层面差异表达算法中的参考组；S4、基于参考组采用个体层面差异表达算法识别差异表达蛋白质；步骤S4的具体过程为：S41、获取蛋白质Pi的参考组后，比较正常队列中目标蛋白Pi与所有参考蛋白Pj的表达量的相对关系，参考蛋白中PjPi的数量记为a，PjPi的数量记为b；S42、比较肿瘤样本M中，目标蛋白Pi与所有参考蛋白Pj的表达量的相对关系，将肿瘤样本M中PjPi的数量记为c，PjPi的数量记为d；S43、利用费雪精准检验得到蛋白质Pi在肿瘤样本M中差异表达的显著性，从而识别肿瘤样本M中的蛋白质Pi是否差异表达；步骤S4还包括用于消除因参考组自身差异表达而引入误差的后处理过程，所述后处理过程具体为：S44、对步骤S43中的差异表达结果进行迭代处理，将上一轮识别为差异表达的蛋白质从参考组中去除；S45、重复步骤S41-S44，直到差异蛋白种类在前后两轮中的变化小于预先设置的阈值，则迭代结束，否则继续重复步骤S41-S44。

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