样本前分析
统一保存条件、统一纳排标准、提前做好随机化与分批设计。
QC 模块
蛋白质组学质量控制
蛋白质组学质量控制贯穿样本前分析、前处理、采集、搜库、结果解释和交付检查，并形成从实验到报告的一致性判断框架。
前处理 QC
关注酶解一致性、富集重复性、自动化流程与阳性对照。
采集 QC
关注峰形、RT、离子强度、识别数、carryover 和 drift。
搜库 QC
关注 FDR/Q-value、批次间归一化、缺失值和 CV。
结果 QC
关注异常样本、可解释性、协变量与过拟合风险。
交付 QC
关注结论边界、验证建议和下一步实验路径。
技术摘要与资料依据
质量控制贯穿样本处理、采集和计算分析，需分别检查技术稳定性、鉴定错误控制及定量一致性。技术重复和混合 QC 不能代替生物学重复；异常点也不应仅为改善分组图形而被删除。
资料来源
- Standard operating procedure combined with comprehensive quality control system for multiple LC-MS platforms urinary proteomics（2025）
- iDIA-QC: AI-empowered data-independent acquisition mass spectrometry-based quality control（2025）
审核团队：omicsolution/shygza