蛋白组学的思路——之前时公司做的，已经分析过了，我只是尝试自己做一下。
1、得到蛋白原始数据，raw
2、搜库，用各种软件，自己体会的时MaxQuant，但是还没这个水平，最终放弃。参考https://www.jianshu.com/p/1bcd7dcd99f0，但是该没那么简单，公司用的软件时Proteome Discoverer，收费，数据库用的Uniport的。
3、得到匹配数据，然后不同组比较，得到fold-change（变异系数），这个就是log2（B/A）就是B相对于a的变异系数，这次试验取的是大于1.2或者小于0.83（0.83就是1.2的倒数）的蛋白，这就是差异蛋白了，实际上所选择的就是小于-0.27的为表达下降，大于0.27的就是表达上升，变异系数一般也可以选择1.5与0.6或者2与0.5，根据差异蛋白多少决定，200-500个蛋白比较合适。
4、GO富集分析与KEGG富集分析
具体的GO分析参考GO富集分析（转载）
[基因组学]使用biomaRt做水稻ID转换及相关信息的填充
富集分析其实就是将差异蛋白进行注释，然后看差异蛋白在GO数据库与KEGG通路的不同Term下的多少与分布情况，然后绘制散点图热图柱状图。（定义不准确，还要多学习）
KEGG参考这里https://zhuanlan.zhihu.com/p/107225881?utm_source=cn.wiz.note
还有一些没弄明白的，比如火山图聚类分析热图等。
