为什么不先对一个基因做预测，在预测的结果上直接做共定位？
不同的预测网站有不同的计算方法，同一个基因在不同的预测网站也可能得出不同的定位结果。另外所有的结果都应是基于实验得到的，荧光定量，对于不清楚可能定位在哪里的基因，一般推荐先做普通定位，根据普通定位的结果再决定做哪种细胞器的共定位。
为什么有的基因做原生质体转化时荧光蛋白不亮？
不同物种的细胞可能对基因表达有影响，当在一种材料的原生质体中观察不到荧光时，可以考虑换一种受体材料。另外，如果是分泌蛋白，在原生质体中无法观察到荧光，此时可以考虑注射叶片来观察荧光。
拍摄时为什么有明场通道？
（1）显示细胞状态，有活力的原生质体细胞应该是饱满圆润的，变形或破碎的细胞说明此时细胞不是适状态或细胞已。
（2）显示荧光确实是细胞内蛋白表达的，而不是细胞碎片及杂质产生的杂光。
直接法
将标记的特异性荧光，直接加在抗原标本上，经一定的温度和时间的染色，用水洗去未参加反应的多余荧光，室温下干燥后封片、镜检。
间接法
如检查未知抗原，先用已知未标记的特异（）与抗原标本进行反应，用水洗去未反应的，再用标记的抗（第二）与抗原标本反应，使之形成—抗原—复合物，再用水洗去未反应的标记，干燥、封片后镜检。如果检查未知，则表明抗原标本是已知的，待检为，其它步骤的抗原检查相同。
标准分类器在蛋白质亚细胞定位中的评估：Debasish Mohapatra 等人对三种标准分类器（Classification And Regression Tree，CART；K-Nearest Neighbor，KNN；Support Vector Machine，SVM）在蛋白质亚细胞定位预测中的性能进行了比较。实验结果表明，SVM 在准确性和宏观平均精度方面表现较好，而 CART 在宏观平均召回率和宏观 F1 分数方面表现较好。
基于 AdaBoost Learner 的蛋白质亚细胞定位预测：Yu-Huan Jin 等人介绍了一种基于 AdaBoost Learner 的蛋白质亚细胞定位预测方法。该方法利用蛋白质的氨基酸组成进行预测，通过 Jackknife 交叉验证和独立数据集测试表明，AdaBoost 是一种稳健有效的模型，预测准确率高于其他现有预测器。
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