這是學(xué)術(shù)性的問題，不是技術(shù)的問題?；蛟赗NA層次和protein層次表達(dá)的不?致性是?個(gè)公認(rèn)的事實(shí)，通常較好的相關(guān)性只有?0.5左右，即RNA和protein往往是兩個(gè)不?樣的概念。引起RNA和protein差異的原因很多，比如miRNA、lincRNA、circle RNA和E3 ligase等等。
樣本組別之間的差異蛋?質(zhì)（fold change>1.2）數(shù)量多少主要與樣本本?的?物學(xué)差異大小有關(guān)。?般如正常組織和病理組織之間的樣本差異?較顯著，得到的差異蛋?質(zhì)數(shù)量較多（?般差異蛋?質(zhì)數(shù)量占蛋?質(zhì)鑒定總數(shù)的10%左右）。然而，病理組和藥物處理組之間的樣本差異則不?定顯著，如藥物是否有效、藥物處理濃度是否合適 、取樣時(shí)間是否恰當(dāng)?shù)纫蛩囟伎赡軐?dǎo)致差異蛋?質(zhì)數(shù)量較少。
如果僅按照fold change>1.2篩選得到蛋?質(zhì)數(shù)量并不少，但是通過p value<0.05再做進(jìn)?步篩選后得到的差異蛋?質(zhì)數(shù)量顯著減少，則主要是由組內(nèi)樣本的?物學(xué)個(gè)體變異較?造成的。該情況下 可考慮剔除組內(nèi)樣本重復(fù)檢測數(shù)據(jù)中波動(dòng)較?的個(gè)別數(shù)據(jù)。
同時(shí)滿足統(tǒng)計(jì)學(xué)分析和差異倍數(shù)過濾標(biāo)準(zhǔn)，如fold change>1.2以及顯著性分析p value<0.05。如果這樣篩選的差異數(shù)據(jù)非常多，則可提高篩選標(biāo)準(zhǔn)，如fold change>1.5甚?>2或者p value<0.01等。
參考?獻(xiàn)：
Moulder R, Lon nberg T, et al. Quantitative proteo mics analysis of the nuclear fraction of human CD4+ cells in the early phases of IL-4-induced Th2 differentiation.Mol Cell Proteomics. 2010; 9(9): 1937-1953.（fold change>1.2and p value<0.05）。
覆蓋度不能代表可信度，只要肽段的匹配鑒定是可信的，即使蛋白的覆蓋率不?，這個(gè)蛋?的鑒定結(jié)果也是可信的，可以通過提高蛋白純度來提高蛋?覆蓋率。
?兩次質(zhì)譜實(shí)驗(yàn)?法做到絕對的有或?的鑒定，有很多原因造成某個(gè)蛋?不檢出，?如豐度較低，質(zhì)譜采集的隨機(jī)性等等，經(jīng)過質(zhì)譜廣泛鑒定實(shí)驗(yàn)可以初步指?可能存在的有或無的蛋?差異可能性，后期需要多次質(zhì)譜實(shí)驗(yàn)以及靶向質(zhì)譜實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證有或?的確定性。
?般的定量蛋?質(zhì)組學(xué)實(shí)驗(yàn)都是以共有蛋?為前提的，挑選不同樣本間的差異表達(dá)蛋?。
數(shù)據(jù)庫質(zhì)量不好通常是鑒定數(shù)量較少的主要原因。如數(shù)據(jù)庫不好（通常是數(shù)據(jù)庫收錄的蛋?質(zhì)序列較少），可考慮更換在進(jìn)化樹上同源性較近的、研究比較清楚的、基因組數(shù)據(jù)庫相對完整的模式物種的數(shù)據(jù)庫重新搜庫。根據(jù)樣品SDS-PAGE圖，判斷樣本本?的蛋?質(zhì)條帶豐富程度，是否樣本蛋?質(zhì)條帶較少，或者是樣本有降解。
根據(jù)SDS-PAGE圖判斷樣品中是否存在高豐度蛋?質(zhì)，?豐度蛋白質(zhì)會(huì)影響樣本整體蛋?質(zhì)鑒定數(shù)量。
本公司開展的實(shí)驗(yàn)?般采用商業(yè)化軟件Proteome Discoverer(Thermo Scientific)進(jìn)?蛋?質(zhì)定性和定量分析，蛋白質(zhì)定性篩選標(biāo)準(zhǔn)為peptide FDR≤0.01。FDR是通過檢索?標(biāo)數(shù)據(jù)庫（Target database）和Decoy庫（Decoy庫由Proteome Discoverer 軟件?動(dòng)創(chuàng)建）后，根據(jù)得到的匹配圖譜數(shù)量計(jì)算得來。設(shè)置該軟件中的“High Confidence Filter Settings”高可信度過濾參數(shù)即可得到符合FDR≤0.01的數(shù)據(jù)。FDR≤0.01為公認(rèn)的數(shù)據(jù)篩選標(biāo)準(zhǔn)，我們提供的報(bào)告中的數(shù)據(jù)均已經(jīng)通過FDR≤0.01標(biāo)準(zhǔn)篩選，因此均是可信數(shù)據(jù)。
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