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1. 蛋白质组学数据分析基础(一)
2. 关于蛋白质组学检测结果分析求助
3. 蛋白质组学中对缺失值的处理

1、蛋白质组学数据分析基础(一)

这样，我们最终可以得到一个准确可靠的蛋白质组学鉴定或定量结果用于后续的分析了。

这样，我们最终可以得到一个准确可靠的蛋白质组学鉴定或定量结果用于后续的分析了。

最后这些蛋白质就可以在质谱系统中进行分析，从而得到蛋白质的定性数据；这些数据可以用于构建数据库或和已有的数据库进行比较分析。

每次采集window内所有母离子信息及其碎片（扫描速度足够快），因此具有高覆盖度、高重复性的特点。

2、关于蛋白质组学检测结果分析求助

蛋白质鉴定：可以利用一维电泳和二维电泳并结合Western等技术，利用蛋白质芯片和抗体芯片及免疫共沉淀等技术对蛋白质进行鉴定研究。翻译后修饰：很多mRNA表达产生的蛋白质要经历翻译后修饰如磷酸化，糖基化，酶原激活等。

识别关键蛋白或亚网络，它们可能在疾病或特定生物过程中起到中心作用。验证：使用西方印迹、免疫荧光等技术，对筛选出的关键差异蛋白进行实验验证。

蛋白质是组成人体一切细胞、组织的重要成分。机体所有重要的组成部分都需要有蛋白质的参与。一般说，蛋白质约占人体全部质量的18%，最重要的还是其与生命现象有关。

但核酸的吸收高峰在260nm，因此分别测定280nm和260nm两处的光吸收值，通过计算可以适当的消除核酸对于测定蛋白质浓度的干扰作用。但因为不同的蛋白质和核酸的紫外吸收是不同的，虽经校正，测定结果还存在着一定的误差。

每次采集window内所有母离子信息及其碎片（扫描速度足够快），因此具有高覆盖度、高重复性的特点。

3、蛋白质组学中对缺失值的处理

DDA label-free一般较多，10%-50% 的缺失值。过滤标准不定，如一个蛋白中三个重复，2个有值，建议保留，1个有值，严格一点考虑过滤掉。不建议用均值、中位值或最小值来进行填充。

全局校正（global adjustment）标准化是蛋白质组学中常用的方法之一，它将log化的intensity数据的中心转换成一个常数，这个常数可以是mean、median或者其它数学测量指标。

均值插补。数据的属性分为定距型和非定距型。

数据清理中，处理缺失值的方法是估算、整例删除、变量删除、成对删除等等。估算 最简单的办法就是用某个变量的样本均值、中位数或众数代替无效值和缺失值。这种办法简单，但没有充分考虑数据中已有的信息，误差可能较大。

在统计项中，这意味着估计需要是无偏的。有缺失值可能会影响无偏估计，所以需要处理。 有效的能力： 删除缺失数据会降低采样的大小，因此会降低power。

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