大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于蛋白质组学公司问题建议的问题，于是小编就整理了3个相关介绍蛋白质组学公司问题建议的解答，让我们一起看看吧。

1. 蛋白质组学研究中常见的问题
2. 蛋白质组学中对缺失值的处理
3. 有谁知道蛋白质组学的优缺点和未来的发展方向不?麻烦告诉一下 急...

1、蛋白质组学研究中常见的问题

蛋白质本身的存在形式和活动规律，如翻译后修饰、蛋白质间相互作用以及蛋白质构象等问题，仍依赖于直接对蛋白质的研究来解决。

合作发现了制约当前蛋白质组学发展的共性技术问题，液相色谱－串联质谱分析已经成为蛋白质组研究中应用最广泛的技术策略。

就是需要靶向蛋白质组学技术了！以前，蛋白质组学技术主要用于发现新的未知物，比如肽段、蛋白复合物、蛋白的翻译后修饰等。这部分的应用很广，技术门槛比较低，方法比较通用。

在未来的发展中，蛋白质组学的研究领域将更加广泛。在应用研究方面 蛋白质组学将成为寻找疾病分子标记和药物靶标最有效的方法之一。

而蛋白质组学从源头上检测出未来疾病的发展变化，大大提高了生命质量。

2、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。

3、有谁知道蛋白质组学的优缺点和未来的发展方向不?麻烦告诉一下 急...

除了发展新方法外，更强调各种方法间的整合和互补，以适应不同蛋白质的不同特征。

蛋白质组学蛋白质组（proteome）对不少人来说，目前还是一个比较陌生的术语；它是在1994年由澳大利亚Macguarie大学的Wilkins等首先提出的，随后，得到国际生物学界的广泛承认。

说到靶向蛋白质组学，咱们都知道，一直以来蛋白质组学的应用领域主要是针对基础生物学，比如研究通路、蛋白复合物、互作网络，表征细胞和组织的类型，观察细胞周期内蛋白质的表达等。

中心法则，从基因到蛋白质的过程并不是一一对应的，大概只有40%的转化。许多的基因并没有蛋白上体现出来。蛋白是生命活动的执行单位，人体内蛋白的异常变化肯定和某种疾病有着联系。

蛋白质的结构。蛋白质组学研究方向是非常难的，因为蛋白质的结构是非常简单的，所以其是不研究蛋白质的结构的，蛋白质组学是以蛋白质组为研究对象，研究细胞、组织或生物体蛋白质组成及其变化规律的科学。

到此，以上就是小编对于蛋白质组学公司问题建议的问题就介绍到这了，希望介绍关于蛋白质组学公司问题建议的3点解答对大家有用。