1、蛋白质组学的基本技术流程主要为以下四方面：蛋白质标本的制备及分离：寻找较好的方法尽可能完全地抽提细胞或组织中的全部蛋白质是比较蛋白质组学研究的重要前提。蛋白质图像的差异对比分析：给予双向电泳所获得的凝胶图谱，可用图像分析软件进行分析对比。
2、蛋白质组学的基本技术流程主要为以下四方面。
3、蛋白质样品的制备：蛋白质样品的制备是蛋白质组学研究的首要环节，也是最为重要的部分。蛋白质样品的质量直接影响到科学研究的真实性和可信度。蛋白质的分离：双向凝胶电泳技术是目前最基础和常用的蛋白质分离方法，它能将数千种蛋白质同时分离与展示的分离技术。
4、【答案】： 蛋白质组学（Proteomics）：指在大规模水平上研究蛋白质的特征，包括蛋白质表达水平，翻译后修饰，蛋白与蛋白相互作用等，由此获得蛋白质水平上的关于疾病发生，细胞代谢等过程的整体而全面的认识。
1、蛋白质组学中，各种软件对质谱得到的谱图进行搜库时通常是利用以下三种方法之一进行：实验和计算得到的谱图的自相关性（最先应用于SEQUEST）；计算观测到的理论碎片质量和实际碎片质量之间匹配上的数目来自于偶然的概率（Mascot中率先使用）。
2、FDR，即False Discovery Rate，简而言之，是统计学中衡量在多重假设检验中发现的假阳性数量与总阳性数量之间比率的概念。它主要用于控制因多次检验带来的假阳性错误率，特别是在基因组学、蛋白质组学等大规模数据分析中，例如微阵列和基因富集分析。
3、假设总蛋白数只有2446个，算是比较少的，而总的谱图数是53万张，那么它的谱图鉴定率在当前条件下是32%（有些质控软件可以直接报告谱图鉴定率，比如Scaffold），我们可以判断当前的实验并没有出现重大的问题，鉴定率不高主要是因为存在高丰度蛋白，而这个后续可以进行详细的查看。
4、FDR指的是虚假发现率。详细解释如下：FDR的基本定义 FDR，即虚假发现率，是一种统计学中用于评估研究结果可靠性的重要指标。它主要应用在基因组学、蛋白质组学等领域，用以衡量实验结果的假阳性率。FDR的重要性 在科学研究领域，特别是大规模数据分析中，准确地识别并控制假阳性结果至关重要。
1、另一种标准化方法是Robust scatter plot smoothing或lowess regression，limma包的voom函数即采用了这种方法。该方法通过拟合线性回归的残差曲线，然后计算每个feature的权重值，以此作为标准化的结果。
2、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。
3、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。
4、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。
