蛋白质组学数据归一化

蛋白质组学数据归一化是一个关键步骤，用于处理大规模的蛋白质表达量数据，目的是消除样本间差异，使得数据在同一尺度上进行比较。这一过程通常包括以下几个方面：

1. **定量数据标准化**（Quantitation Normalization）：将实验测得的丰度值（如肽段或蛋白的相对强度）转换成无单位的比例或倍数，如归一化到总丰度（total abundance）、归一化到特定蛋白质或控制蛋白等。

2. **全局加权标准化**（Global Scaling）：如TMM (Trimmed Mean of M-values) 或 RIN (RNA Integrity Number) 等方法，通过计算每个样品与其他样品之间的比值，并调整比例，使得平均样品间的差异减小。

3. **局部归一化**（Local Normalization）：针对每个样品内部的差异进行校正，例如Loess或Quantile normalization，去除技术偏差或批效应。

4. **Log变换**：常对数据取对数以平滑数据分布，减少极端值的影响，便于统计分析。

5. **多重测试校正**：由于蛋白质组学实验可能会检测到大量显著差异，所以需要应用像Bonferroni或Benjamini-Hochberg等方法校正P值，防止假阳性发现。

归一化后的数据更适合进一步的生物信息学分析，比如差异表达分析、聚类或主成分分析等。