生物医学大数据
重点：蛋白质定量
新蛋白可以是全新的蛋白质，也可以是知结构但未知功能的蛋白质，也可以是知道结构有新功能的蛋白质。
新蛋白鉴定可以使用以下方法。
基于基因组，可以基因组中的coding区数据库变成理论上的蛋白质数据库，利用密码子翻译出氨基酸，为准确可以有三种版本，可以敲除1个碱基，2个碱基，3个碱基等，同时考虑正反链因素，就有3*2=6种可能性。基于转录组翻译情况，采用搜索已知蛋白质信息数据库，准确率高。denovo方法，即从头测序的综合比较方法，可信度基于打分值或p-value等，
可以综合使用以上方法。
拿到原始数据后，因为许多蛋白质低峰度的部分不易被MSMR察觉，同时分析时是分时段取样，量更少，更加不易定量，所以将此数据过滤。可以使用pFind进行开放式搜索以先查全后查准的原则，为了缩小大误差而搜库，为了缩小小误差而过滤。
蛋白质鉴定概率计算是得到的置信度基于数据导向不是研究导向，即没有对单个蛋白做鉴定概率的计算，只有对同一批次数据所做的计算，同时不能直接合并不同数据处理后的数据。这也是多批次质控需要注意的内容。多搜索引擎使用2个引擎最佳，组合模式是mascot+X。
蛋白质翻译后会进行修饰。关于修饰的的现状是低谱图鉴定率,即蛋白质修饰没鉴定到，因此这些无法识别的修饰使得蛋白表达量被低估。修饰分为体内修饰、体外修饰和氨基酸突变，体内修饰是自然情况，翻译后修饰，大部分修饰是体内修饰。体外修饰是人为修饰，在实验研究中使用。氨基酸突变是通过氨基酸磷酸化扩大蛋白质种类。
具体而言，磷酸化有10^4 or 10^5种，泛素化可规模化鉴定，糖基化比较复杂，难以鉴定。
修饰鉴定原理是将正常和修饰两种谱图比对，y值变大则证明修饰存在。鉴定困难在于修饰种类多，修饰量少低丰度难察觉，修饰往往在动态变化，比如磷酸化的种类是发生或不发生^位点数。修饰研究的内容，有以下四个方面，包括修饰鉴定，修饰定量，修饰作用网络，新修饰的鉴定。
常规修饰鉴定流程用于对已存在的修饰进行鉴定：
首先指定修饰类型，修饰类型包括固定修饰和可变修饰，固定修饰是某位点100%发生修饰，可变修饰是某位点不一定发生修饰。通过数据库搜索，找到该修饰的修饰类型、修饰肽段和修饰位点。在质控时，对于体外修饰可以直接肽段质检；对于体内修饰，高丰度蛋白可以将修饰与非修饰分开再肽段质检，对于低丰度蛋白先卡质量值后肽段质检。肽段质控后进行位点质控，eg：phosphors软件可针对磷酸化修饰的鉴定。
探索新修饰可采用非限制性修饰鉴定：
虽然不指定修饰类型，但规定修饰质量范围，通过与数据库中存在修饰信息进行序列比对或图谱比对，找到修饰类型和修饰位点，最后质控。
可以综合使用以上两种方法，取少样本加入不指定修饰类型，然后得到修饰类型，根据得到的修饰类型加入到常规修饰鉴定的流程中去，从而指定修饰类型。常用软件有mascot。
虽然可变修饰多使得搜库的灵敏度下降，但是首先保证准确度。可使用多批次搜库策略，即每次一种修饰作为一次搜寻，有n种修饰则并行n次搜寻，而不是N种修饰同时搜寻。
修饰鉴定与生物学过程，通过测得代谢途径中的所有物质的修饰来解释生物学过程。
