蛋白组分析，不同组数据仪器做了归一化分析，在做热图时，还需要再做一次让数据对称吗？

不同组数据仪器做了归一化分析，这时候做热图建议再做一次让数据对称。

数据处理的标准化 / 归一化，形式上是变化表达，本质上是为了比较认识。数据的标准化是将数据按比例缩放，使之落入一个小的特定区间。为了能够将不同样本 / 分组的表达量进行比较，需要对指标进行规范化处理，通过函数变换将其数值映射到某个数值区间。标准化能避免由于单个数据过大（过小），导致冷热色分布不明显的现象。对数据进行归一化处理很有必要。

如果蛋白组学不同组别的数据已经在各自组内进行了归一化分析,那么在将多个组别的数据合并做热图时,是否还需要再做一次归一化,可以考虑以下几个方面:

1. 不同组别的数据的归一化方法相同吗?如果归一化方法不同,最好重新进行统一的归一化。

2. 不同组别的数据是否属于同一批次实验?如果是不同批次,批效应可能会影响结果,需要再归一化。

3. 不同组别的总蛋白表达模式是否存在系统性偏差?如果存在偏差,需要消除批间效应。

4. 合并后的蛋白表达谱热图是否对称,样本聚类是否符合预期?如果不对称或聚类异常,提示需要重新归一化。

5. 再归一化是否会损失各组内的细微差异信息?需评估归一化对结果的影响。

6. 是否需要保留各组内的表达模式特征来进行区分?如果需要,则不宜再归一化。

7. 表达量级差异很大的蛋白是否经过逻辑处理?如果未处理可能需要再归一化。

所以,是否需要再归一化需要考虑数据特点,评估其必要性及对结果的影响,并验证不同方案的效果,谨慎选择。

做过归一化分析后可以直接做热图。