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差異蛋白篩選是根據(jù)蛋白質(zhì)譜定量數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)推斷，從而尋找不同處理?xiàng)l件或不同狀態(tài)下表達(dá)量存在顯著差異的蛋白質(zhì)。目前篩選差異蛋白的方法眾多，根據(jù)不同的統(tǒng)計(jì)學(xué)派別可以分為經(jīng)典的統(tǒng)計(jì)學(xué)策略、貝葉斯統(tǒng)計(jì)學(xué)策略和其他策略。

經(jīng)典的統(tǒng)計(jì)學(xué)策略，根據(jù)是否要求實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)服從某種分布形式，分為基于分布假設(shè)的統(tǒng)計(jì)策略（如T檢驗(yàn)、SAM等）和基于傳統(tǒng)的非參數(shù)檢驗(yàn)策略（如DESeq、Fisherj_ī_n_g|q_u_è檢驗(yàn)、G檢驗(yàn)等）。

貝葉斯統(tǒng)計(jì)學(xué)策略是先收集并分析經(jīng)驗(yàn)和歷史資料等先驗(yàn)信息，形成先驗(yàn)分布，再根據(jù)貝葉斯公式進(jìn)行后驗(yàn)分布，大大提高了統(tǒng)計(jì)推斷的質(zhì)量。常用的貝葉斯統(tǒng)計(jì)學(xué)方法如QSpec，其基于泊松模型進(jìn)行分層貝葉斯估計(jì)。

其他統(tǒng)計(jì)學(xué)分析方法如NSAF、NSAF-PLGEM等，是先利用標(biāo)準(zhǔn)化的譜豐度因子對(duì)蛋白表達(dá)譜進(jìn)行歸一化處理后再進(jìn)行T-檢驗(yàn)分析。

值得一提的是，使用統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)方法篩選差異蛋白質(zhì)時(shí)一般都需要做多重假設(shè)檢驗(yàn)進(jìn)行校正，即對(duì)多個(gè)假設(shè)同時(shí)檢驗(yàn)，將多個(gè)單重假設(shè)檢驗(yàn)作為一個(gè)整體同時(shí)對(duì)其進(jìn)行檢驗(yàn)，以提高統(tǒng)計(jì)結(jié)果的準(zhǔn)確性和靈敏度。

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