Perseus — это специализированная платформа для статистической обработки и функционального анализа количественных протеомных и транскриптомных данных, широко используемая в исследованиях масс-спектрометрии и омных приложениях. Программный пакет предоставляет набор инструментов для предобработки данных, нормализации, фильтрации, заполнения пропусков, вычисления статистических показателей и визуализации результатов, что делает его удобным для биологов и биоинформатиков без глубоких навыков программирования. Интерфейс ориентирован на пошаговую работу с экспериментальными таблицами данных и аннотациями, позволяя последовательно применять операции и сохранять промежуточные результаты.
Исторически Perseus возник как продолжение практических потребностей сообществ, занимающихся масс-спектрометрией, и развивался как часть экосистемы программного обеспечения для анализа протеомики. Платформа поддерживает интеграцию с внешними аннотациями и базами данных для функциональной интерпретации, включает методы для оценки значимости изменений, кластеризации и анализа обогащения по функциональным категориям. Perseus применяется как в базовых исследованиях механизмов биологических процессов, так и в прикладных задачах, например, в поиске биомаркеров и сравнительном анализе образцов.
- Импорт и управление данными: поддержка табличных форматов с несколькими типами метаданных и аннотаций для образцов и белков/пептидов.
- Предобработка: фильтрация по количеству наблюдений, логарифмирование, нормализация и корректировка смещений между экспериментами.
- Обработка пропусков: методы заполнения пропусков (импьютация) с различными стратегиями для разреженных протеомных наборов данных.
- Статистический анализ: сравнение групп, t‑тесты, ANOVA, поправки на множественные сравнения и вычисление показателей значимости.
- Кластеризация и снижение размерности: иерархическая кластеризация, k‑means, PCA и другие методы для выявления структур в данных.
- Анализ обогащения: функциональное аннотирование и тесты на обогащение по путям, терминам GO и другим категориям.
- Визуализация: создание тепловых карт, диаграмм размаха, волкано‑плотов и графиков PCA для интерпретации результатов.
- Автоматизация рабочих процессов: последовательное применение модулей и сохранение протоколов анализа для воспроизводимости.
- Экспорт результатов: вывод таблиц с рассчитанными метриками и графиками в стандартных форматах для дальнейшей отчётности.
- Интеграция аннотаций: использование внешних аннотаций для объединения экспериментальных данных с биологическими метаданными.