差异蛋白筛选是根据蛋白质谱定量数据进行统计推断，从而寻找不同处理条件或不同状态下表达量存在显著差异的蛋白质。目前筛选差异蛋白的方法众多，根据不同的统计学派别可以分为经典的统计学策略、贝叶斯统计学策略和其他策略。
经典的统计学策略，根据是否要求实验数据服从某种分布形式，分为基于分布假设的统计策略（如T检验、SAM等）和基于传统的非参数检验策略（如DESeq、Fisherj_ī_n_g|q_u_è检验、G检验等）。
贝叶斯统计学策略是先收集并分析经验和历史资料等先验信息，形成先验分布，再根据贝叶斯公式进行后验分布，大大提高了统计推断的质量。常用的贝叶斯统计学方法如QSpec，其基于泊松模型进行分层贝叶斯估计。
其他统计学分析方法如NSAF、NSAF-PLGEM等，是先利用标准化的谱丰度因子对蛋白表达谱进行归一化处理后再进行T-检验分析。
值得一提的是，使用统计检验方法筛选差异蛋白质时一般都需要做多重假设检验进行校正，即对多个假设检验，将多个单重假设检验作为一个整体对其进行检验，以提高统计结果的准确性和灵敏度。
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