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差異蛋白篩選是根據蛋白質(zhì)譜定量數據進(jìn)行統計推斷，從而尋找不同處理條件或不同狀態(tài)下表達量存在顯著(zhù)差異的蛋白質(zhì)。目前篩選差異蛋白的方法眾多，根據不同的統計學(xué)派別可以分為經(jīng)典的統計學(xué)策略、貝葉斯統計學(xué)策略和其他策略。

經(jīng)典的統計學(xué)策略，根據是否要求實(shí)驗數據服從某種分布形式，分為基于分布假設的統計策略（如T檢驗、SAM等）和基于傳統的非參數檢驗策略（如DESeq、Fisherj_ī_n_g|q_u_è檢驗、G檢驗等）。

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

其他統計學(xué)分析方法如NSAF、NSAF-PLGEM等，是先利用標準化的譜豐度因子對蛋白表達譜進(jìn)行歸一化處理后再進(jìn)行T-檢驗分析。

值得一提的是，使用統計檢驗方法篩選差異蛋白質(zhì)時(shí)一般都需要做多重假設檢驗進(jìn)行校正，即對多個(gè)假設檢驗，將多個(gè)單重假設檢驗作為一個(gè)整體對其進(jìn)行檢驗，以提高統計結果的準確性和靈敏度。

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