蛋白分析FAQ彙總

如果蛋白質區域（area）以粗體書寫，則意味著該蛋白質已被一定數量的肽所鑑定，其面積隨之被量化。如果蛋白質區域沒有以粗體書寫，則該蛋白質尚未被搜索引擎直接識別，但已使用稱為‘match-between-runs’的方法對其進行量化。相關服務:生物資訊學分析

理想情況下，對於每次MS執行，都可提供資訊可用於從測量的MS/MS光譜中檢索肽序列。然而，有時所提供的可用資訊不足以進行肽序列鑑定；測量的MS/MS譜圖不足以識別肽序列，或者蛋白質中的肽沒有成功片段化。在這種情況下，MBR演算法就派上用場了。它在一次實驗（例如對照）中確定已識別肽段（m/z

limma是一種統計檢驗，特別適用於重複次數較少的情況，大多數生物實驗都是這種情況。然而，如果每個條件可用的重複次數少於三個，它就無法估計顯著性。相關服務:生物資訊學分析

limma可以計算丰度差異較大的蛋白質的統計顯著性。顯然，這要求具備多組可用性較強的重複性實驗樣品。與傳統的t檢驗不同，limma 使用所有個體蛋白質的方差資訊來估計方差和統計顯著性。這在重複數量較低的情況下尤其不適用，並不能產生穩健和可靠的結果。相關服務:生物資訊學分析

如果從凝膠中切下一條帶，則該條帶包含多種蛋白質的可能性不大。這些蛋白質不一定具有相同的大小。一些意想不到的蛋白質可能是降解產物，一些可能攜帶PTMs。出現的一些蛋白質可能低於所使用的染色方法的檢測水平。質譜的檢測靈敏度遠遠超過銀染或考馬斯亮藍染色。相關服務:蛋白質鑑定

2017年，全球蛋白質組學市場價值為243.61億美元，預計到2025年將達到724.44億美元，在預測期內以14.5%的複合年增長率穩步增長。相關服務:蛋白質組學

DNA重組技術和其他生物技術的最新發展賦予了科學家前所未有的在各種條件下研究大量表達蛋白質和解析蛋白結構的能力。雖然科學家通常習慣於一次研究一種蛋白質，但蛋白質組學代表了一種研究不同生物的全部蛋白質組的綜合方法。因此，蛋白質組學不僅僅包括在複雜的生物系統中識別蛋白質(這本身就是一項艱鉅的任務

由於傳統科學學科之間的界限一直模糊不清，因此這個問題有點難以回答。雖然蛋白質組學與現代生物學研究有明確的聯絡，但其目前的研究工具和方法均偏化學或偏物理化學。在世界範圍內，像質譜儀這樣的大型精密儀器仍然普遍被認為是“物理領域”。但是在這個不斷髮展的、動態的領域中，所有事物也在不斷的變化。作為現

基因組學領域主要針對“遺傳分子”DNA的基本組成進行測序，現已揭秘了有關活細胞以前未知的、非常重要的資訊。最近一些關於基因型-表型之間關係、探索遺傳特徵和遺傳病策略的最新研究結果在各種頂級科學期刊和文獻大量報道。人類基因組測序完成的同時，許多物種譬如細菌、酵母和果蠅的基因組也已經完成測序，這

蛋白質在生命系統中的重要性使其在生物醫學領域的應用中十分廣泛。在人體精密的調節功能體系中，各種蛋白質充當生命化學反應的催化劑、細胞生長介質、分子載體和受體以及針對微生物的免疫活性劑等。因此，各種人類疾病的本質都是由於蛋白質的濃度或結構發生了改變，發現疾病的蛋白質生物標誌物可以引導設計出更好的

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