1、先做空白测定，空白数值稳定之后，选择选择模式2（加碱蒸馏），选择蛋白质模式，输入称样的质量就可以了。如果是想要更改那个数据结果的话，定氮仪上是不能做的。
2、如果穿着鞋或者袜子站上秤还能测出体脂，那就说明这个秤根本不会发出电流。真的体脂秤，隔着鞋、袜子或者塑料袋等是测不出体脂率的。真的体脂秤，脚上是否潮湿也会导致测量时出现异常电阻，进而引起体脂率骤变。正常的体脂秤早晚测出的体脂率会有很大变化。
3、把已知物质的量浓度的盐酸注入事先已用该盐酸溶液润洗过的酸式滴定管，至刻度“ 0”以上，把滴定管固定在滴定管夹上。轻轻转动下面的活塞，使管的尖嘴部分充满溶液且无气泡。然后调整管内液面，使其保持在“0”或“0”以下的某一刻度，并记下准确读数。
首先，对MaxQuant导出的庞大数据进行整理至关重要。你需要提取蛋白质ID、描述、肽段细节、定量值等关键信息，这可以通过Microsoft Excel、R或Python等工具轻松实现。数据整理不仅是基础，更是后续分析的桥梁。接下来，对数据进行精细筛选和标准化。
蛋白质组学中，各种软件对质谱得到的谱图进行搜库时通常是利用以下三种方法之一进行：实验和计算得到的谱图的自相关性（最先应用于SEQUEST）；计算观测到的理论碎片质量和实际碎片质量之间匹配上的数目来自于偶然的概率（Mascot中率先使用）。
质谱上机：离子源生成离子，质量分析器基于电荷-质量比（m/z）进行分离，信号检测器记录离子数量。数据采集：非靶向和靶向质谱模式，如全扫描、DDA和DIA，用于数据收集。质谱鉴定：软件如MaxQuant利用数据库搜库策略，将实验图谱与理论图谱对比，鉴定和定量蛋白质。
1、蛋白组学数据库是为质谱图分析提供的理论蛋白质氨基酸序列集合。常见的数据库类型有.fasta 格式，如在进行蛋白质组学数据分析时，你可能会接触到的，用于匹配和确认样本中的蛋白质身份。数据库的来源主要包括两个主流资源：Uniprot 和 NCBI。
2、国际著名的三大蛋白质数据库有UniProt数据库、The Human Protein Atlas数据库、PhosphoSitePlus数据库。
3、蛋白质组学研究中，蛋白质数据库的选择对数据质量有着决定性影响，正如马克思所述的“经济基础决定上层建筑”。数据库的选择包括人蛋白数据库，如UniProt提供的Swiss-Prot、Proteome和总库Swiss-Prot+TrEMBL，它们在蛋白质总数、准确性和注释程度上各有差异。
4、假设总蛋白数只有2446个，算是比较少的，而总的谱图数是53万张，那么它的谱图鉴定率在当前条件下是32%（有些质控软件可以直接报告谱图鉴定率，比如Scaffold），我们可以判断当前的实验并没有出现重大的问题，鉴定率不高主要是因为存在高丰度蛋白，而这个后续可以进行详细的查看。
5、HPA数据库分为12个部分，其中一个示例是Tissue Section，它展示了丰富的功能。通过多重组织分析，研究人员可以深入研究特定细胞类型和状态的蛋白质分布，如在睾丸生殖细胞发育中的蛋白质表达。在20版本中，已有742种蛋白质通过这种方法得到分析，揭示了精原细胞等不同细胞类型的蛋白质特征。
6、自蛋白质共价修饰组学数据库启用以来，其服务已广泛应用于科研领域，助力诸多研究团队的数据处理与分析。
1、DDA label-free一般较多，10%-50% 的缺失值。过滤标准不定，如一个蛋白中三个重复，2个有值，建议保留，1个有值，严格一点考虑过滤掉。不建议用均值、中位值或最小值来进行填充。常用方法：KNN，Sequential KNN，MI，RandomForest， Impseq等，所有方法都是基于现有的数据来进行填充的。
2、全局校正（global adjustment）标准化是蛋白质组学中常用的方法之一，它将log化的intensity数据的中心转换成一个常数，这个常数可以是mean、median或者其它数学测量指标。比如Zscore就是将数据中心的mean转换成常数0，且standard variation为1的标准化方法。
3、首先，limma是Bioconductor中的一个包，适用于未经处理的数据。在进行差异分析前，通常需要对数据进行预处理，例如，通过50%原则过滤掉缺失值过多的蛋白质，并对剩余数据进行log2转换，但需注意处理零值问题。尽管limma默认使用log2转换后的数据，但建议在进行转换前进行数据增强。
4、随后，对基因表达矩阵进行标准化处理，并处理缺失值后，执行聚类分析，将具有相似的时间表达模式的基因聚在一类。如上过程基于基因表达值进行了聚类，对于每个簇中的基因，具有相似的时间表达特征。
5、Blood+DIA采用先进的Thermo Fisher Scientific仪器，结合FAIMS Pro技术，实现4D检测，降低干扰并提高灵敏度。DIA技术路线因其优势，如缺失值少、批次效应小和重复性好，使Blood+DIA在大规模临床样品分析中表现出高通量和稳定性。
1、Robust scatter plot smoothing 或 lowess regression是另一类标准化方法，limma包的voom函数就使用了该方法。通过线性回归的残差拟合曲线，然后计算每个feature对应的权重值，这作为标准化结果。
2、对于缺失值比例较大的字段（如50%至95%之间）：处理选择可以包含去除字段或将其转换为指示变量，亦或进行缺失值填充。处理方法取决于缺失数据的具体情况。
3、在数据预处理阶段，处理的主要内容包括缺失值、异常值和重复值。数据清洗的目标是通过丢弃、填充、替换、去重等操作，去除异常数据、纠正错误以及补充缺失数据，以提高数据质量。不适用丢弃方法的情况包括：当数据集中缺失值的比例较高，例如超过10%，删除这些含有缺失值的记录可能会导致丢失大量有用信息。
4、一般情况下，数据预处理主要有数据清洗（如对异常值、缺失值、数据格式的处理）、构造新变量（均值、因子分子中的因子）、数据标准化、数据类型的变换等。对于异常值、缺失值要给出其产生的原因，对于构造新变量、数据标准化、数据类型变换同样也要给出采用此种方法的原因。
5、方法一：处理过多缺失值的策略 当某个指标的缺失率超过一定阈值，比如超过30%或40%，直接删除可能是明智的选择。例如，在人口调查中，如果“年龄”这一项缺失过多，可能意味着数据质量不足以支持深入分析，此时忽略这个变量才是保守而合理的做法。
6、在数据清理/探索性数据分析阶段，处理缺失值是主要问题之一。缺失值表示数据集中未作为变量存储的数据值。这一问题几乎在所有研究中都存在，并可能对得出的结论产生重大影响。首先，查看数据中的缺失值，您的第一步是基于3种缺失值机制识别缺失模式。
1、如何利用标准曲线求出高浓度蛋白质溶液的浓度如下：标准曲线一般都是有这样的关系式：y=aX+b或者是y=aX-b，只要你将测得是x代进去就可以了。
2、标准曲线的测定：取12支试管分两组，分别加入0，0.2，0.4，0.6，0.8，0毫升的标准蛋白质溶液，用水补足到1毫升，然后加入4毫升双缩脲试剂。充分摇匀后，在室温（20～25℃）下放置30分钟，于540nm处进行比色测定。 用未加蛋白质溶液的第一支试管作为空白对照液。
3、双缩脲法是第一个用比色法测定蛋白质浓度的方法，硫铵不干扰显色， Cu2+与蛋白质的肽键，以及酪氨酸残基络合，形成紫蓝色络合物，此物在540nm波长处有最大吸收。
4、我们在检验食品中pro时，往往只限于测定总氮量，然后乘以pro核算等数，得到蛋白质含量，实际上包括核酸、生物碱、含氮类脂、叶啉和含氮色素等非蛋白质氮化合物，故称为粗pro。
