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1. 蛋白质组学中对缺失值的处理

1、蛋白质组学中对缺失值的处理

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。比如Zscore就是将数据中心的mean转换成常数0，且standard variation为1的标准化方法。

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。常用方法：KNN，Sequential KNN，MI，RandomForest， Impseq等，所有方法都是基于现有的数据来进行填充的。

随后，对基因表达矩阵进行标准化处理，并处理缺失值后，执行聚类分析，将具有相似的时间表达模式的基因聚在一类。如上过程基于基因表达值进行了聚类，对于每个簇中的基因，具有相似的时间表达特征。

介质过滤 介质过滤是指以石英砂或无烟煤等为介质，使水在重力或压力下通过由这些介质构成的床层，而水中的的颗粒污染物质则被介质阻截，从而达到与水分离的过程。粒状介质过滤基于“过滤－澄清”的工作过程去除水中的颗粒、悬浮物和胶体。

Simca和MZmine 3，如同科学探索的导航系统，帮助我们解析差异，通过主成分分析和PLS-DA等方法，揭示样本间的异同。PaintOmics更是将可视化融入研究，将转录组学、蛋白质组学和代谢组学的画卷展开，但前提是对数据进行预处理。

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