小麦品种蛋白质产量与植株性状关联的统计分析(1989年)

小麦品种试验数据的资料还挺多，但像这个《9 个小麦品种（系）比较试验中穗粒重统计》还蛮系统的，适合你用来练手做统计或者跑试验数据，尤其是用 Excel 做田间试验那块，内容对得上。嗯，文章的穗粒重，就是你平时说的穗上的籽粒总重量，影响产量的大头。里面讲的 9 个品种都是贵州当地的，环境条件也列得挺详细，比如经纬度、海拔，还有连续 20 年的气象数据，不管你是用 正交试验 做变量，还是用 回归 找关联，都能对得上数据结构。而且田间管理参数也讲清楚了，什么播种方式、肥料施用量、行距这些，不怕你找不到变量。黔 98353 这些品种的数据结果也拉出来对比了，还带，直接能复现。如果你有自己搞过农学试验的

fastAlign算法代码解析 本仓库包含fastAlign算法的MATLAB源代码，该算法用于蛋白质-蛋白质相互作用网络的快速全局比对。 代码结构 examples/: 包含mat3_greedy算法的运行示例，可通过运行example.m文件进行测试。 data/: 存放示例所需的数据文件。 code/: 存放算法实现的脚件，包括： MAT3_rank.m: 根据输入网络的邻接矩阵、alpha值、迭代次数和首选项矩阵计算相似性矩阵。 greedy_match.m: 根据输入网络对的相似性矩阵计算匹配矩阵M。 align.m: 根据输入的两个邻接矩阵和匹配度计算两个网络的对齐图。 bi

蛋白质组学的推断，PIA 还挺拿手的。它不是搜索引擎，但能把主流的MS/MS结果整合，再来一套统计和可视化，省了不少折腾。你丢进一堆PSM结果，它就能推断出哪些蛋白质靠谱，还能看清肽段和蛋白质之间是怎么对上的，关系图也清楚。整合多个搜索引擎的结果，PIA 得比较自然。不用你手动对着比，FDR也算得蛮靠谱，基本能搞定“同一组 PSM 到底支持几个蛋白质”的问题。尤其蛋白质歧义性的时候，代表蛋白选得还行，没那么主观。支持查看PSM-肽段-蛋白质的完整路径，这个功能我觉得挺实用。尤其是你搞多引擎组合的时候，像Mascot、XTandem、MSGF+之类的，直接一锅炖，比自己拉数据轻松多了。要注意的是

LFQ 师的自动化流程真的挺省事的。直接上proteinGroups.txt，配个带三列的实验设计表，一键跑完下游统计，连FDR、Log2FC这些常用参数都帮你设定好了。哦对，过滤标准也严，什么污染物、反向序列、只有一个肽的蛋白通通清掉。 MaxQuant 的用户应该挺熟proteinGroups.txt这个文件吧？LFQ-Analyst 就专门接这个来的。你只要准备个tab 分隔的设计文件，像“标签”“条件”“复制”这种，基本就能直接开跑。 插补选项也蛮多的，比如knn和MinProb，适合不同场景补缺失值。而且差异表达支持配对测试，还能设置显著性截断。嗯，功能挺全。 还有个挺实用的地方就是

这是一个关于欧洲国家蛋白质消费数据的txt文件，名为protein.txt。数据集采用制表符作为分隔符，包含了25个国家对9类食物的消费数据。每一行记录代表一个国家的蛋白质消费情况。

基于SanXoT框架的定量蛋白质组学工具，是我最近用得比较顺手的一套流程。安装虽然有点挑环境，但跑起来稳定，统计那块也做得比较全，蛮适合搞大规模蛋白质组数据的你来用。 整套流程的逻辑比较清晰，从原始数据导入到系统层级的比较，全都能搞定。重点是它的工作流是为高通量设计的，批量文件也不卡，响应也快。对比用 Excel 和手工脚本要舒服多了。 Windows 安装有点小门槛，得用Visual Studio编译环境，而且必须是C++语言，这个得注意下。像我就是踩坑装错了语言包，建议你提前下好Visual C++ SDK。Python 那块要用setuptools.extension.Extension

剩余污泥的蛋白质水解研究，听着有点小众，但这篇 2006 年的文章其实挺有料。里面用了不同的固液比、水解温度和水解时间做实验，总结出一套比较靠谱的实验条件：1:2 的固液比、121℃ 高温、6 小时反应时间，效果还不错。 实验里还对比了盐酸和石灰做催化剂，结果盐酸更胜一筹。如果你刚好在搞污泥资源化、或者做环境工程方向的蛋白质提取，这篇文章的参数设置参考价值蛮高。 顺手还找了几个跟蛋白质相关的资源，像是 iSanXoT 的定量蛋白组学流程 和 蛋白质质谱的数据，你可以搭配着用，效率更高。 哦对了，代码方面你可以关注下 ProteinContactMap 的 MATLAB 可视化工具，在做后期数据

为了深入了解贝叶斯分层模型中超参数重估计技术的实施，我们在BayesPI中采用了贝叶斯模型正则化和生物物理建模，引入了拉普拉斯和柯西先验。我们还根据神经网络的结构属性将超参数（模型的正则化常数）分成多个类别。新的BayesPI模型已在合成和真实ChIP数据集上进行了测试，以识别蛋白质结合能矩阵。

多元统计分析作为统计学的基石，能帮助我们深入挖掘数据背后的联系，掌握其精髓对提升数据分析能力大有裨益。