生信分析FAQ汇总

• • 高效液相色谱如何选择流动相和添加剂呢？可以推荐几篇可以全面对比不同流动相的优劣及原理的文献吗？

  在高效液相色谱（HPLC）中，选择合适的流动相和添加剂对于实现最佳分离效果至关重要。以下是选择流动相和添加剂时需要考虑的关键因素：

• • PLS-DA/OPLS-DA二维图:请问r2x(接近0.9)和r2y、q2(只有0.1左右)相差很大是什么情况，该怎么处理?

  各指标含义回顾： R²X：解释自变量（X，即代谢物特征）的方差能力。值越高，说明模型能很好地拟合输入数据。 R²Y：解释因变量（Y，通常是分组信息，比如健康 vs 患病）的方差能力。值越高，说明模型能更好地区分不同组别。 Q²：通过交叉验证得到的预测能力指标。反映模型对新样本的预测能力。一般

• • 只有参考基因组的ID，在数据库里没法转化基因ID，但能找到参考基因组的整个注释情况，应该怎样做差异基因的go,keg注释呢？

  在你的物种只有参考基因组的ID，并且无法通过数据库直接转化基因ID的情况下，如果你可以找到该参考基因组的注释信息，是可以进行GO（Gene Ontology）和KEGG（Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes）分析的。以下是具体的操作步骤：

• • metascape和DAVID下载的数据都没有generatio，请问在哪找？metascape第一列的groupid有什么用？

  一、如何解读 KEGG 结果中的数值？ 无论是 Metascape 还是 DAVID，KEGG 结果通常包含以下字段（名字可能稍有不同）： 字段名（可能的名称） 含义 Term / Pathway / Name 通路名称，例如："hsa04110: Cell cycle"

• • 已经做过多肽鉴定，想用软件自己看一级质谱图，请问你们有什么方法吗

  用软件自己查看一级质谱图（MS1 spectra），有助于验证多肽鉴定结果或进行定量分析。以下是一些常用方法和工具，适合你导入原始数据并查看一级质谱图：   常用工具 1、ProteoWizard + SeeMS 用途：查看质谱数据（MS1 和 MS2），格式转换。 步骤： （1）下载 Pr

• • 如果已经测得MALDI-TOF MS/MS的质谱图上边有荷质比以及分子量，如何用这个图在Mascot上获得肽段的组成和信息呢？

  已经获得了MALDI-TOF MS/MS的质谱图，并知道了m/z值和分子量。要用这些信息在Mascot上鉴定肽段组成和信息，请按以下步骤操作： 在 Mascot 上进行数据库检索 1、准备数据文件： （1）将MS/MS数据（带m/z值和峰强度）保存为Mascot支持的格式，如 .mgf（Ma

• • 二级分类是统计出所有基因的GO号然后去重，去重后再重新对应每个分类的基因数量吗

  在处理基因功能注释数据时，Gene Ontology（GO）分析是一种常见的方法。GO分析为基因提供了一种标准化的方式来描述其功能特性。你的问题涉及到二级分类中的GO号处理，下面我将逐步解释这个过程。   您提到的是在GO二级分类（如 Biological Process、Molecular

• • 请问gc-ms怎么求相对含量呀？

  GC-MS 中相对含量的计算通常采用峰面积归一化法，其核心在于将各组分的峰面积与总目标峰面积进行比例换算，以百分比形式表达各成分在样品中的相对丰度。该方法操作简便，适用于初步筛查与谱图比较，但不具备绝对定量能力，需结合实验目的合理解读。如涉及内标或需进一步定量，应采用相应的标准曲线法或校正响

• • 我有肽段MALDI谱图，请问怎样可以判断属于什么蛋白？

  若您已有肽段的MALDI-TOF质谱图，判断其来源蛋白的基本思路是通过肽质量指纹图谱（Peptide Mass Fingerprinting, PMF）进行数据库检索。

• • 质谱后还需要对原始数据进行处理吗，比如去卷积化然后再进行数据分析吗？

  原始数据绝不可直接用于统计或生物学解释，必须先经过严格的预处理、去卷积与特征提取步骤。不同质谱平台（如Orbitrap、QTOF、Triple Quad）、分析类型（蛋白组、代谢组、脂质组）以及软件工具，其处理流程细节有所差异，建议根据实际平台与实验目的确定具体的数据处理方案。