分析蛋白质组数据

Analyze Proteomics Data · 🟡进阶 · 所属分类：组学与生物信息分析

DDA/DIA 的定量矩阵缺失值多、批次效应大，归一化和缺失填补方式直接决定了你能筛出哪些差异蛋白，统计假设还常被忽略。它从你的定量矩阵起步，把污染物过滤、变换、归一化、批次校正、缺失填补、差异分析和富集一路做完，并把每一步的假设显式讲出来，让差异蛋白经得起推敲。

适合谁

做蛋白质组学的研究生、生信工程师和药企 RA，手上有搜库后的定量表但不确定怎么统计的人。

给它什么 · 得到什么

• 你提供：搜索引擎输出的蛋白/肽段定量表（MaxQuant/DIA-NN/Spectronaut）、样本分组、定量类型（LFQ/TMT/DIA）
• 你得到：差异表达蛋白结果表 + 缺失值/归一化/批次处理说明 + 火山图、通路富集与质控图组

怎么用

示例提问：「这是 DIA-NN 出的 LFQ 蛋白定量表，处理组对照组各 5 个重复，帮我做归一化、处理缺失值后用 limma 找差异蛋白并做 KEGG 富集。」触发后它会先过滤污染物和 reverse、做 log 变换与归一化、按缺失机制选填补策略，再用 limma 做差异分析并控制多重检验，最后给你火山图和富集结果。

提个醒

它从定量矩阵起步，不做原始谱图的搜库；缺失值的处理方式必须显式声明，因为不同假设下结论可能不一样。