蛋白质的score在哪个范围是最值得研究的

蛋白质的得分（score）是质谱数据分析中用于评估蛋白质鉴定置信度的一个数值指标。这个得分通常由数据库搜索算法根据肽段匹配的程度和质量来计算。不同的数据库搜索工具（如SEQUEST, Mascot, X!Tandem等）会有不同的得分计算方法和评分体系。因此，并没有一个普遍适用的得分范围来确定哪些蛋白质“最值得研究”。

然而，一些通用的准则可以帮助研究者判断哪些蛋白质得分是有意义的：

1. 统计阈值：得分通常会与一个统计阈值相比较，这个阈值可以是基于数据库大小、搜索次数和期望的误检率（如E-value）或假发现率（FDR）计算得出的。

2. 得分分布：观察所有鉴定蛋白质的得分分布情况，可以设置得分阈值以排除低置信度的鉴定。通常，得分高于95%分位数或在得分分布的尾端被认为是更可靠的。

3. 经验阈值：不同的实验室和研究团队可能会基于他们的经验来设定一个经验性的得分阈值。例如，Mascot的离子分数（ion score）通常是以20为单位，因此一个常见的阈值是40。

4. q值：在FDR控制的情况下，q值小于0.05（相当于95%的置信水平）通常被认为是显著的。

5. 交叉验证：使用多种数据库搜索工具对同一数据集进行分析，并比较不同工具给出的得分，可以帮助确定哪些蛋白质鉴定是一致可靠的。

6. 生物信息学分析：结合其他生物信息学工具和数据库，如GO富集分析、KEGG通路映射等，可以帮助识别生物学上有意义的蛋白质。

7. 实验验证：最终，蛋白质鉴定的可靠性还需要通过实验方法（如西方印迹、免疫沉淀、质谱验证等）来验证。

值得注意的是，得分较高的蛋白质不一定就是生物学上最重要的蛋白质。研究者应该结合实验设计、生物学背景和假设来决定哪些蛋白质是“最值得研究的”。在蛋白质组学研究中，通常需要综合考虑多个因素来确定研究的重点。