原文章链接：https://currentprotocols.onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/cpz1.658.今天复现单细胞蛋白组学数据分析流程，scp数据分析流程(R语言），欢迎大家交流学习！如有疑问，欢迎咨询：kriswcyYQ，欢迎关注微信公众号：质绘元。6.将PSM数据转换为肽段数据。9.肽段数据转换为蛋白数据。10.单细胞蛋白数据前处理。8.单细

首先，对于提供原始肽信号强度的数据集，我们提出了一个多任务异方差回归模型来估计肽定量的不确定性，并以不确定性引导的方式将肽含量聚合到蛋白质水平（图a）。为了提高构建蛋白质丰度数据的精度，建议采用为肽分配不确定性权重的方法来提高蛋白质丰度数据的准确性。其次，由于样品制备过程中的样品损失，并不是所有的组成肽内容都被输送到质谱仪，这对单细胞蛋白质组学来说是一个至关重要的问题。肽注入质谱仪后，在数据依赖型

今天分享的是单细胞数据扰动的处理，由于数据互操作性差，对越来越多的单细胞扰动数据集的分析受到阻碍。下图a展示了E距离之间的计算。这种距离测量描述了用不同扰动处理的细胞表达谱之间的差异或相似性，从而推断独特或共享的机制或识别扰动目标，这些目标往往会产生分子谱的类似变化。

蛋白组学分析工具DIA-NN使用

蛋白组学分析工具DIA-NN使用

有偿咨询和需求解决：如需要进行GPU环境配置，需要训练自己的图片，请留言或者直接联系本人：kriswcyYQ。今天给大家复现DragGAN实现图片拖拉拽编辑，效果如下图，如有疑问，欢迎联系本人！源代码地址：https://github.com/XingangPan/DragGAN。2.git安装及克隆代码到本地。

FragPipe是一款强大的Java GUI工具，旨在为基于质谱的蛋白质组学数据分析提供全方位的支持。这款开源项目是Nesvilab实验室的杰作，集成了MSFragger这一超快速的搜索引擎和一系列下游处理工具，如Philosopher，Crystal-C以及PTM-Shepherd，确保了从数据检索到结果解释的全程高效。

今天就分享一个python包，进行单细胞数据umap图绘制。

fastMNN是MNN的升级版，主要改动是fastMNN采用PCA降维之后的低维空间计算细胞之间的距离，而MNN直接使用原始表达矩阵计算细胞之间的距离，因此分析速度会更快。MNN使用假设:（i）至少有一个细胞群同时存在于两个批次中,（ii）批次效应几乎与生物子空间正交,（iii）批次效应变化远小于不同细胞类型之间的生物效应变化。如果Cell-i在Cell-Set-j中，恰好Cell-j也在Cell

今天分享一下代谢组学数据处理常用的一个软件—MSDIAL，该软件可以下载后离线使用，目前是已经更新到MSDIAL5版本，可以针对蛋白组学数据进行处理。可以进行代谢组学、外泌体组学、脂质组学、蛋白组学、糖蛋白组学等分析。新版本对数据依赖性采集和数据非依赖性采集的数据都可进行分析，主要包括GC-MS、LC-MS(DDA)、SWATH-MS、AIF-MS、LC-IM-MS(PASEF)、LC-IM-AI