蛋白質組學是研究生物體內蛋白質的全套組成、結構和功能的科學領域。在蛋白質組學研究中，差異分析是一個關鍵的步驟，它幫助我們識別不同樣本之間蛋白質表達的差異。p值是差異分析中常用的統計指標，它可以評估觀察到的差異是否具有統計學意義。本文將重點介紹p值在蛋白質組學中的重要性和應用。

一、p值的概念和計算方法

p值是指在零假設成立的情況下，觀察到的數據或更極端情況出現的概率。它反映了差異的顯著性程度，越小表示差異越顯著。p值的計算通常基于統計檢驗方法，如t檢驗、方差分析或非參數檢驗等。這些方法根據樣本數據的分布和假設條件，計算出相應的p值。

二、解讀p值

在蛋白質組學研究中，通常將某個差異的p值與預先設定的顯著性水平進行比較，例如0.05或0.01。如果p值小于顯著性水平，我們通常會認為觀察到的差異是統計學上顯著的，拒絕零假設。反之，如果p值大于顯著性水平，我們不能拒絕零假設，即認為差異不具有統計學意義。

然而，需要注意的是，p值并不能提供差異的實際生物學意義和重要性。它僅僅是一種統計學指標，衡量差異是否有足夠的證據支持。因此，在解讀p值時，還需要結合實際情況和其他生物學信息進行綜合判斷。

三、p值調整的必要性

在蛋白質組學研究中，常常需要進行大規模的差異分析，涉及多個蛋白質的比較。這會增加發現虛假陽性（假陽性）的可能性。由于多重假設檢驗問題，p值會受到多次比較的影響，導致大量的假陽性差異。

為了控制這種多重比較問題，p值調整是必要的。p值調整方法可以校正差異分析中的顯著性閾值，降低假陽性率。常用的p值調整方法包括Bonferroni校正、Benjamini-Hochberg方法和False Discovery Rate（FDR）控制等。

四、p值調整的常用方法

Bonferroni校正是最常見的p值調整方法之一，它通過將顯著性水平除以比較的蛋白質數量來調整p值的閾值。Benjamini-Hochberg方法和FDR控制則基于多重假設檢驗的原理，根據差異分析中的p值分布進行調整。

這些p值調整方法能夠在控制假陽性率的同時，提高差異分析的準確性和可靠性。選擇適當的p值調整方法取決于研究設計、樣本量和顯著性要求等因素。

p值是蛋白質組學中常用的統計指標，用于評估差異的顯著性。在差異分析中，p值調整是確保結果準確性和可靠性的重要步驟。通過合理選擇和應用p值調整方法，我們能夠降低假陽性率，獲得更可信的差異分析結果，為生物醫學研究和藥物開發提供重要的支持。

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