MBR 对齐补齐缺失值，LFQ 表格适配组间肽段蛋白对比分析
先说宗旨：
需要对不同样本进行横向表达值比较时，一律使用lfq.peptide.csv或lfq.protein.csv。
再看解释：
db.peptides.csv以获取肽段定性信息为主，该表中的Area仅直接将每个样本中该肽段匹配到的feature area加和展示，但当某个样本中缺少了对应的Identification信息时，便无法与MS1关联，继而会产生Area缺失（图1）。
图1 缺失值示例
但事实上，在Control 3样本中，该肽段未必没有，只是因为在质谱的扫描范围内，没有采集到相应的spectrum而已。所以，PEAKS Q分析过程会进行可被定量肽段筛选以及Match Between Run（即MBR），依据母离子feature信息，进行样本间的Alignment，可以有效减少定量缺失值，并且默认情况下会进行sample之间的TIC Normalization，最终得到lfq.peptide.csv。图2展示的即为LFQ结果中，AKAQVAQPGGDTIFGKII经过MBR之后，在Control 3中Align到的MS1 feature area。
图2 MBR后的LFQ结果
作为生物信息学的领军企业，BSI专注于蛋白质组学和生物药领域，通过机器学习和先进算法提供世界领先的质谱数据分析软件和蛋白质组学服务解决方案，以推进生物学研究和药物发现。我们通过基于AI的计算方案，为您提供对蛋白质组学、基因组学和医学的卓越洞见。旗下著名的PEAKS®️系列软件在全世界拥有数千家学术和工业用户，包括：PEAKS®️ Studio，PEAKS®️ Online，PEAKS®️ GlycanFinder, PEAKS®️ AB，ProteoformXTM,DeepImmu®️ 免疫肽组发现服务和抗体综合表征服务等。
需要对不同样本进行横向表达值比较时，一律使用lfq.peptide.csv或lfq.protein.csv。
再看解释：
db.peptides.csv以获取肽段定性信息为主，该表中的Area仅直接将每个样本中该肽段匹配到的feature area加和展示，但当某个样本中缺少了对应的Identification信息时，便无法与MS1关联，继而会产生Area缺失（图1）。
图1 缺失值示例
但事实上，在Control 3样本中，该肽段未必没有，只是因为在质谱的扫描范围内，没有采集到相应的spectrum而已。所以，PEAKS Q分析过程会进行可被定量肽段筛选以及Match Between Run（即MBR），依据母离子feature信息，进行样本间的Alignment，可以有效减少定量缺失值，并且默认情况下会进行sample之间的TIC Normalization，最终得到lfq.peptide.csv。图2展示的即为LFQ结果中，AKAQVAQPGGDTIFGKII经过MBR之后，在Control 3中Align到的MS1 feature area。
图2 MBR后的LFQ结果
作为生物信息学的领军企业，BSI专注于蛋白质组学和生物药领域，通过机器学习和先进算法提供世界领先的质谱数据分析软件和蛋白质组学服务解决方案，以推进生物学研究和药物发现。我们通过基于AI的计算方案，为您提供对蛋白质组学、基因组学和医学的卓越洞见。旗下著名的PEAKS®️系列软件在全世界拥有数千家学术和工业用户，包括：PEAKS®️ Studio，PEAKS®️ Online，PEAKS®️ GlycanFinder, PEAKS®️ AB，ProteoformXTM,DeepImmu®️ 免疫肽组发现服务和抗体综合表征服务等。
