著者

岡本 陽 田口 善弘

雑誌

研究報告バイオ情報学(BIO)

巻号頁・発行日

vol.2011, no.6, pp.1-6, 2011-09-06

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プロテオーム解析による表現形の理解のために,膨大なデータを生物学的な解釈に導く為の解析法が重要である.我々は主成分分析 (PCA) を用いて,セレウス菌の増殖に伴うプロファイル変化の解釈を試みた.PCA の結果,合計 10 個のタンパク質が意味のある形で結合しており,生物学的に意味のある形で抽出された.以上の結果から,主成分分析がプロテオーム解析の解釈に有効であることが示唆された.Data-mining technique is important for understanding biological phenotype with a large-scale dataset derived from comprehensive analysis such as shotgun proteomics. We attempted to illustrate differences of proteomic profiles among growth phase and cellular fractionation in Bacillus cereus by principal component analysis (PCA). Total 10 proteins that of significance for biological phenotypes were picked by PCA analysis. These results suggested that the PCA is useful tool for understanding proteomic analysis.