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差異蛋白篩選是根據蛋白質譜定量數據進行統計推斷，從而尋找不同處理條件或不同狀態下表達量存在顯著差異的蛋白質。目前篩選差異蛋白的方法眾多，根據不同的統計學派別可以分為經典的統計學策略、貝葉斯統計學策略和其他策略。

經典的統計學策略，根據是否要求實驗數據服從某種分布形式，分為基于分布假設的統計策略（如T檢驗、SAM等）和基于傳統的非參數檢驗策略（如DESeq、Fisherj_ī_n_g|q_u_è檢驗、G檢驗等）。

貝葉斯統計學策略是先收集并分析經驗和歷史資料等先驗信息，形成先驗分布，再根據貝葉斯公式進行后驗分布，大大提高了統計推斷的質量。常用的貝葉斯統計學方法如QSpec，其基于泊松模型進行分層貝葉斯估計。

其他統計學分析方法如NSAF、NSAF-PLGEM等，是先利用標準化的譜豐度因子對蛋白表達譜進行歸一化處理后再進行T-檢驗分析。

值得一提的是，使用統計檢驗方法篩選差異蛋白質時一般都需要做多重假設檢驗進行校正，即對多個假設檢驗，將多個單重假設檢驗作為一個整體對其進行檢驗，以提高統計結果的準確性和靈敏度。

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