लेबल-फ्री LC-MS विश्लेषण के लिए सामान्यीकरण और अनुपस्थित मानों की पूर्ति

शॉटगन प्रोटिओमिक डेटा विभिन्न ज्ञात और अज्ञात प्रणालीगत पूर्वाग्रहों तथा उच्च अनुपात में अनुपस्थित मानों से प्रभावित होते हैं। आमतौर पर, सांख्यिकीय अनुमान से पहले डेटा से प्रणालीगत पूर्वाग्रहों को हटाने के प्रयास में सामान्यीकरण किया जाता है, जिसे कभी-कभी अनुपस्थित मानों की पूर्ति द्वारा एक पूर्ण तीव्रता मैट्रिक्स प्राप्त करने के लिए जारी रखा जाता है। यहां हम सामान्यीकरण और अनुपस्थित मानों से निपटने के कई दृष्टिकोणों पर चर्चा करते हैं, जिनमें से कुछ शुरू में माइक्रोऐरे डेटा के लिए विकसित किए गए थे और कुछ विशेष रूप से मास स्पेक्ट्रोमेट्री-आधारित डेटा के लिए विकसित किए गए हैं।