Batch 간 sample prep 차이가 만드는 오류
Proteomics에서 가장 위험한 신호는 biology가 아니라 preparation history일 수도 있다Proteomics 데이터를 처음 해석할 때 많은 사람들은 instrument variability를 가장 먼저 경계한다. LC gradient stability, spray fluctuation, mass accuracy drift, ion suppression 같은 요소들이 결과를 흔든다고 배운다. 실제로 이런 요소들은 매우 중요하다. 그래서 연구자들은 QC sample을 반복 주입하고, retention time alignment를 확인하며, normalization 전략을 세운다.하지만 실제 대규모 proteomics 데이터를 오래 다루다 보면 어느 순간 이상한 패턴이 보이기 시작한다...
제약산업
2026. 5. 21. 20:41
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