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分析您的所有数据:不要满足于缺失值-Progenesis QI独特的联合检测解决方案

在基于LC-MS的发现组学分析中，缺失值是一个主要问题，对项目的成功具有深远的影响。

在发现组学中，我们寻找两个或多个组或条件之间分析物相对数量的差异。然而，在所有生物系统中，都存在由遗传和环境因素引起的固有生物变异，因此在给定条件下，任何给定分析物离子的相对数量在不同样本之间都会有所不同。

这种固有的变异可以被视为生物“噪音”，我们必须通过它来找到我们正在寻找的一致的、与条件相关的差异。为此，我们必须从相同条件下的不同样本中运行多个生物复制样本，比较结果样本组，以找到在条件之间显示统计显著差异的分析物离子。我们运行的生物复制样本越多，我们的实验发现显著变化的离子的能力或统计能力就越大。

当所有试验的数据都可用于统计分析时，重复样本数量与实验的统计效力之间的关系最强。然而，由于大多数分析软件所使用的常规工作流程的限制，通常情况下并非如此。

事实上，使用传统但低效的工作流程，特征离子信号在每个样品上被独立检测。这就产生了不同的检测模式，即使是技术复制，因此匹配离子以确保在所有样品中进行“相似与相似”的比较变得非常困难。这导致在离子数量矩阵中产生许多“缺失值”。然后对离子数量矩阵进行多元统计分析，找出真正显著的表达变化。然而，离子数量矩阵中缺失值的影响意味着实际上不可能在许多特征上进行“相似与相似”的比较。

这意味着多元统计数据必须应用于有限数量的特征，或者必须采用一种imputation方法。因此，通过应用多变量分析产生假阳性和假阴性。

假阴性结果有可能错过重要的生物标志物候选物，之后无法找到它们，而假阳性结果导致大量浪费时间、精力和资源来调查假生物标志物候选物。此外，值得重复的是，在任何时候，真正的生物标志物候选的证据实际上就在你的数据中，等待着被发现。一开始，你精心设计实验，选择受试者，准备样本，煞费苦心地优化运行条件后，在可用的最好的设备上运行……结果却发现你的结果令人印象深刻，甚至更糟，令人误解!

Progenesis QI有一个解决方案，以确保缺失的值不会危及你的研究成功的机会。Progenesis QI独特的联合检测方法不会丢失任何值，并增加统计能力，因为你不会丢弃任何东西:我们进行数据提取，在检测发生之前，通过在保留时间内对齐离子，离子信号被完美地覆盖。这补偿了样品之间的任何保留时间差异。然后，叠加的离子可以被共同检测，这样就可以为实验中的所有样本创建一个单一的检测模式，从而实现离子100%匹配，没有漏值!