Transcriptome and proteome data wer

Transcriptome and proteome data were compared using a combined clustering approach via connected heatmaps. Therefore, only genes of which both transcriptome and proteome data are available were considered (2050 genes). The cluster analysis of the proteome data resulted in an optimal cluster amount of 37 proteome clusters (Supplementary Figures 11 and 12) connected to 34 of the 36 transcriptome clusters identified previously (Fig. 6). The transcriptomic cluster 5 and 6 are not included in this analysis, since no proteome data were obtained for genes inside this cluster, which contains of several hypothetical proteins, a few transcriptional regulator gene as well as tRNAs and rRNAs. Since tRNAs and rRNAs of course have not protein data and regulators are often low expressed, it is not surprising that no protein data are available for the genes in transcriptome cluster 5.

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通过连接的热图，使用组合聚类方法对转录组和蛋白质组数据进行比较。因此，仅考虑转录组和蛋白质组数据均可用的基因（2050 个基因）。蛋白质组数据的聚类分析得出最佳聚类数量为 37 个蛋白质组簇（补充图 11 和 12），与先前确定的 36 个转录组簇中的 34 个相连（图 6）。转录组簇 5 和 6 不包括在该分析中，因为没有获得该簇内基因的蛋白质组数据，该簇包含几种假设的蛋白质、一些转录调节基因以及 tRNA 和 rRNA。由于 tRNA 和 rRNA 当然没有蛋白质数据，并且调节因子通常表达量较低，因此转录组簇 5 中的基因没有可用的蛋白质数据也就不足为奇了。

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转录组和蛋白质组数据通过连接热图使用组合聚类方法进行比较。因此，只考虑转录组和蛋白质组数据都可用的基因（2050个基因）。蛋白质组数据的聚类分析产生了37个蛋白质组聚类的最佳聚类数量（补充图11和12），这些聚类与之前鉴定的36个转录组聚类中的34个相连接（图6）。转录组簇5和6不包括在该分析中，因为没有获得该簇内基因的蛋白质组数据，该簇包含几个假设的蛋白质、一些转录调节基因以及tRNA和rRNA。由于tRNA和rRNA当然没有蛋白质数据，并且调节因子通常低表达，因此转录组簇5中的基因没有蛋白质数据也就不足为奇了。

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转录组和蛋白质组数据通过连接的热图使用组合聚类方法进行比较。因此，只考虑转录组和蛋白质组数据都可用的基因(2050个基因)。蛋白质组数据的聚类分析产生了37个蛋白质组聚类的最佳聚类量(补充图11和12 ),其与先前鉴定的36个转录组聚类中的34个相关(图6)。转录组簇5和6不包括在该分析中，因为没有获得该簇内基因的蛋白质组数据，该簇包含几个假设的蛋白质、几个转录调节基因以及tRNAs和rRNAs。因为tRNAs和rRNAs当然没有蛋白质数据，并且调节子通常低表达，所以转录组簇5中的基因没有蛋白质数据是不足为奇的。

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