摘要: 代谢流分析（英文：Metabolic Flux Analysis， MFA）是一种用于系统生物学（英文：Systems biology）的定量方法，旨在确定代谢网络中化学反应（即代谢通量，英文[阅读全文:]
摘要: 串联质谱标签（英文：Tandem Mass Tag， TMT）是一种用于高通量蛋白质组学（英文：Proteomics）的体外、多重化学标记定量技术。它通过特定的化学试剂对蛋白质酶解后产生的肽段[阅读全文:]
摘要: 稳定同位素标记技术（英文：Stable Isotope Labeling）是一类利用稳定同位素（如 ¹³C， ¹⁵N， ²H， ¹⁸O）对生物分子进行标记，以追踪其在生物系统中的代谢命运、测定其动态周转[阅读全文:]
摘要: 统计显著性（英文：Statistical significance）是一个统计学概念，用于评估一个观察到的效应（如两组间的差异、两个变量间的关联）是否不太可能仅仅由随机变异（偶然性）导致。它通常通过假设[阅读全文:]
摘要: 族错误率（英文：Family-wise error rate， FWER）是统计学和多重假设检验中一种严格的多重比较误差控制方法。其定义为：在进行一组（一个“族”）假设检验时，至少出现一个假阳[阅读全文:]
摘要: 蛋白质组学（英文：Proteomics）是一门大规模、系统性地研究特定生物系统（如细胞、组织或生物体）在特定时间和条件下表达的所有蛋白质（即蛋白质组，英文：Proteome）的科学领域。它涵盖了蛋白质的[阅读全文:]
摘要: 单细胞组学（英文：Single-cell omics）是一系列能够在单个细胞分辨率上对基因组、转录组、表观基因组、蛋白质组等进行高通量测序或测量的技术、方法学和数据分析领域的统称。它代表了生物学研究范式[阅读全文:]
摘要: 错误发现率（英文：False Discovery Rate， FDR）是统计学和多重假设检验中的一种误差控制方法，用于量化在一组被拒绝的零假设（即声称发现显著效应）中，错误发现（即错误地拒绝了[阅读全文:]