系统基因组学使用全基因组数据以更高的分辨率和准确性重建进化关系。
质谱数据分析处理原始光谱，通过数据库搜索和从头测序来识别肽和蛋白质。
磷酸化蛋白质组学可识别和量化磷酸化位点以研究细胞信号传导途径。
蛋白质鉴定使用肽质量指纹和串联质谱将样品与蛋白质序列数据库进行匹配。
蛋白质-蛋白质相互作用网络绘制蛋白质之间的物理接触图，以了解细胞功能和疾病机制。
蛋白质组学生物信息学开发计算方法来从质谱数据中识别、量化和表征蛋白质。
定量蛋白质组学使用标记策略和无标记方法来测量相对或绝对蛋白质丰度。
靶向蛋白质组学使用选定的反应监测来定量特定蛋白质，具有高灵敏度和可重复性。
自上而下的蛋白质组学无需消化即可分析完整的蛋白质，保留有关蛋白质形式和翻译后修饰的信息。
隐马尔可夫模型是用于对基因查找、比对和蛋白质家族分类中的序列模式进行建模的概率框架。
K-mer 分析对序列中长度为 k 的短子串进行计数，以进行基因组表征、纠错和宏基因组分箱。
基序发现识别代表结合位点或功能元件的短的、保守的序列模式。
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