常规定量蛋白组的报告结果，主要有4个方面：数据质控、整体结果展示、差异蛋白统计，差异蛋白生物信息学分析，具体部分图表如下展示
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我们对LC-MS系统和定性定量结果进行 4大方面 18个指标的全方位质控，随时把握仪器状态和异常数据排查，以保障结果可信度，尤其是大队列数据
Venn韦恩图展示组间交集蛋白和特有蛋白，PCA和PLS-DA展示组内样本重复性和组间样本差异性， 聚类热图展示全部蛋白在不同组/样本中的表达情况 相关性热图展示整体蛋白表达量分布的定量一致性聚类
筛选差异蛋白，计算每个蛋白在每组样本相对定量值的平均值，计算两组定量平均值的比值即为差异倍数（Fold Change）。同时通过T检验（T-test）计算p值（P.Value）来判断差异的显著性
差异分析 一 两两 对比分析选择log2FC>0.58, p-value<0.05筛选依据，得到差异蛋白的数据 然后火山图展示两组样本的上调和下调表达差异蛋白，聚类热图展示差异蛋白在不同组/样本中的表达量情况
对差异蛋白做注释与富集以及互作网络分析，基于 GO、KEGG pathway和STRING数据
1）GO功能分析：统计生物学过程、细胞组分和分子功能的蛋白质，对这些功能蛋白分别进行富集分析，根据p-value、Fold enrich和count等参数结果，寻找关键功能变化
2）KEGG通路分析：对蛋白进行新陈代谢、细胞过程，人类疾病等通路的注释和富集分析，同样根： p-value、Fold& enrich和count等参数结果，寻找关键通路变化 ，并且还提供相关图示，包含代谢、膜运输以及信号转导等信息
3）STRING蛋白互作网络分析：可视化蛋白已知或预测的相互作用信息，包括直接相互作用（物理结合）和非直接互作（功能相关），根据连通性等参数结果，寻找关键互作节点
服务报告 - DIA定量蛋白组demo报告
