为什么有的基因定位结果与预想的不一致？
对于一个特定的定位载体，只要荧光表达较好，其定位结果是确定的，不会随人为意愿或操作而改变。至于有时候和预想的结果不一样，可能和蛋白本身、选择的表达载体以及荧光蛋白融合方式等有关。
为什么有的普通定位结果出来后无法准确判断其定位位置？
细胞中的细胞器复杂且多样，除一些常见的、特征比较明显的细胞器外，有些细胞器在激光共聚焦下形状比较相似，例如：线粒体、过氧化物酶体、高尔基体等细胞器，它们的荧光表达形状可能都是点状，因此不易区分。这时可以结合基因的其他功能研究来判断其可能表达的位置。另外，蛋白表达本身也是一个复杂的过程，涉及到多个合成场所及转运过程，自身表达情况可能比较复杂，逆病毒载体构建，因此不易判断具体的表达位置。
蛋白质序列特征：
利用改进型伪氨基酸组成法（PseAAC）、伪位置特异性得分矩阵法（PsePSSM）和三联体编码法（CT）对蛋白质序列进行特征提取，并将这三种方法得到的特征向量进行融合，以得到一个全新的蛋白质序列特征表达模型，然后输入到堆栈式降噪自编码器（SDAE）深度网络里自动学习更有效的特征表示，选用 Softmax 回归分类器进行亚细胞的分类预测，可有效提高蛋白质亚细胞定位预测的准确性。
利用 PSI-BLAST 工具搜索蛋白质序列，提取位点特异性谱中的位点特异性得分矩阵作为蛋白质的一类特征，并计算 4 等分序列的氨基酸含量以及 1～7 阶二肽含量作为另外两类特征，由这三类特征一共得到蛋白质序列的 12 个特征向量。通过设计一个简单加权函数对各类特征向量加权处理，作为神经网络预测器的输入，可提高蛋白质亚细胞定位预测的精度。
蛋白亚细胞定位是指对蛋白质在细胞内的具体位置进行分析和预测，对于理解蛋白质的功能和作用机制具有重要意义。随着生物信息学和蛋白质组学的发展，越来越多的研究机构和实验室开始提供蛋白亚细胞定位的分析和预测服务。
蛋白亚细胞定位的方法通常分为基于实验的方法和基于计算的方法。基于实验的方法通常使用荧光、荧光共振能量转移等技术来观察蛋白质在细胞内的位置，但是这种方法需要耗费时间和人力，且实验结果可能受到多种因素的影响。基于计算的方法则利用已知的蛋白质序列和数据库中的信息来预测蛋白质的位置，这种方法具有快速、、可重复性高等优点，但是预测结果的准确性可能会受到数据质量和模型准确性的影响。
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