作者简介：中科院遗传与发育生物学研究所中丹学院博士生张泽宇，外号“大神”，口号“Nowyouseeme”。这是其刚入学时做的一个报告。本篇介绍下蛋白质组学，如果覆盖度深的话，应该是新时代的宠儿了。古希腊，一个神一样的存在，不只有雅典娜，更孕育了“ome”等一批高大上的词汇。

在做实验的时候需要在python环境下比较两个谱图的相似度，对于这个需求就遇到两个问题：如何导入谱图，让其在python环境中显示如何对比相似度，谱图之间的相似度与向量之间的相似度有何差别我调研了一些库可以用在python中去处理谱图，包括pyteomics、spectrum_utils还有今天要介绍的

三重四极杆串联液相色谱质谱联用仪QTRAP5500＋液相色谱仪1290＋DAD＋全新氮气发生器氮气发生器+液质联用仪联用方式：将空气压缩机里的气体导入碳分子筛，氧气、二氧化碳、水份及其他杂质在通过碳分子筛时被除去，只允许氮气通过碳分子筛并进入蓄气池，在蓄气池里进行压力和流速的调节后就可以

#库的导入importnumpyasnpimportpandasaspdimportmath#激活函数deftanh(x):return(np.exp(x)-np.exp(-x))/(np.exp(x)+np.exp(-x))#激活函数偏导数defde_tanh(x):return(1-x**2)#小波基函数defwavelet(x):return(math.cos(1.75*x))*(np.

importnumpyasnpimportpandasaspdfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitdata=pd.read_pickle('ICC_rms.pkl')df=pd.DataFrame(data)X=df.iloc[:,0:510].values#所有样本的x值，0-510列矩阵（1544，510）由此得出样本个数1544个，特征510y=df.iloc[:,5

1引言测序技术能够为研究学者带来大量的测序数据，而测序技术的不断优化使得测序数据更加准确。从头测序是一项不依赖于任何已知或参考序列的测序技术，它利用生物信息学分析技术将序列片段进行拼接、组装以实现整个序列的鉴定，可用于未知基因组、转录组和蛋白质的全序列分析。

气相色谱质谱联用仪GCMS-QP2020的特点：集成高灵敏度和低实验成本：依托质谱技术，兼容多种载气类型（He，H2，N2），开拓质谱技术分析极限。无需更换离子源，轻松切换离子化方式。1）高灵敏度采用屏蔽板（Shield）技术的整体惰性化高灵敏度离子源和的“偏转透镜（ODlens）技术”配合“新型低噪音CPU板”，有效降