生物体中的蛋白质组逆问题的贝叶斯解是什么？主要作用是什么？
生物体中的细胞根据其临床状态（例如健康/病理）释放不同数量的蛋白质。由此产生的蛋白质组学概况可用于早期检测、诊断和治疗计划。
生物体的细胞会根据其临床状态（例如，由基因改造或功能障碍引起的正常/疯狂、药物的有效性/无效性）释放不同数量的蛋白质。在蛋白质组学中，分析活检样本中的生物体液（例如血液或尿液）中的分泌蛋白或细胞蛋白质组。由此产生的蛋白质组学概况，即收集到的有关蛋白质浓度的信息，可用于诊断、早期检测、治疗计划和随访、药物开发等。
由于被称为生物标志物的鉴别蛋白的浓度小且可变，蛋白质组学谱的重建仍然是一个挑战，生物标志物存在于大量蛋白质中，丰度比高达100000000，因此需要有效识别分子图谱上的生物标志物
在样品制备和仪器（如液相色谱法(LC)和质谱法(MS)）中使用级联步骤引入了几个可变性来源：用移液器手动从试管中提取血清；胰蛋白酶消化是一个具有随机行为的动力学过程；数据采集受到电噪声的干扰，仅举三个来源。因此，构成所获取数据的峰状形状在每个实验中都不同，例如，在形式和位置上。
尽管LC-MS串联的可变性，它仍然是蛋白质组学中最常用的技术，可靠的诊断必须有效地整合可变性，并且对其具有稳健性，无论是技术性质还是生物学性质。
重建任务已通过多种方法解决：非参数方法，例如峰下面积、PLS、N-PLS、PARAFAC和其中的参考文献、MRCQuant、MZmine、VIPER，基于确定性最小二乘拟合或其他统计估计的参数方法，例如使用贝叶斯推理。重建的配置文件可用于比较不同状态的差异分析。它们还可以用于已显示特异性和敏感性的诊断，特别是在形态学症状爆发之前的早期疾病检测。
分类制定为逆问题的解决方案，任务是有效和稳健地反转分析工作流程，以便尽可能正确地检索有关蛋白质的信息。通过输出数据间接观察工作流程输入处的未知临床状态（类别）。
反转底层物理模型将提供对该类的估计，贝叶斯统计很好地适应了这一困难，因为可变性的工具和生物来源是通过概率分布建模的，将知识和信念转化为过程。此外，未知变量在贝叶斯意义上是最佳自校准的。
将分类数据与每个类别的代表数据相对于所考虑的特征进行比较，并通过最小化特征空间中的距离函数来做出决定。通过这样做，最终结果，即数据的特征，被用作每个类的特征参数。
估计与分类数据相关的蛋白质浓度，然后根据训练集中的估计值进行回归，请注意，可以通过返回浓度估计值的任何方法或估计函数来执行估计。这可能包括通过反演的量化步骤，这导致在参数空间中工作，或者——就像在蛋白质组学的最新水平一样——通过几个连续的估计（噪声过滤，然后是峰识别，然后是肽识别，在这个肽量化之后，等等）。
一样——通过几个连续的估计（噪声过滤，然后是峰识别，然后是肽识别，在这个肽量化之后，等等），后者会导致在某些情况下可能非常重要的信息丢失：分类是在中间估计的序列上进行的，遗漏了层次结构级别之间可能的可变性和相关性来源。
“顺序方法”不限于逻辑回归，因为它也用于分类，例如蛋白质组学、化学超标测试、损坏信号的分类;划分方法，例如模糊C-means可以很容易地适应整合顺序分类。
估计是通过前向数据模型的反演来完成的，解释了从原因（输入，参数，这里：临床状态）到仪器（生物学，技术生物学，技术参数）的结果（输出，数据，此处：SRM光谱）。在其他几个可能的选择中，提出了一个用于估计过程的贝叶斯框架，它允许通过概率密度整合多个可变性来源，并允许给定概率模型的最优解。
由于多个参数构成了模型，贝叶斯框架将有助于分离和量化每个参数的不确定性，可以成功利用类、参数和数据之间的层次结构，因为贝叶斯理论特别适用于此：虽然每个单独的组件都增加了数据模型的复杂性，但不考虑它们会禁止利用它们的信息授予。因此，全球提出了问题的最优解，而不是连续的顺序估计。
逆向问题是关于根据结果评估原因，即在已知输出的情况下重建输入，为了找到最佳解决方案，所提出的方法考虑了各种信息来源：物理正演模型和数据，以及关于参数及其不确定性的先验知识。
融合这些来源依赖于贝叶斯推理，其中每个起作用的量都被赋予一个概率，并导致的所有变量的联合概率密度。如果能够在任一任务中对联合后验分布进行采样，则通过仅保留感兴趣变量的样本来完成边缘化。
