亞(ya)細胞定位的重要性：

確定蛋白(bai)(bai)(bai)(bai)質(zhi)(zhi)功能(neng)：蛋白(bai)(bai)(bai)(bai)質(zhi)(zhi)的功能(neng)與其(qi)(qi)所處的亞(ya)細胞(bao)(bao)位置密切相關(guan)。例如，位于細胞(bao)(bao)核中的蛋白(bai)(bai)(bai)(bai)質(zhi)(zhi)可(ke)能(neng)參(can)與基因調(diao)控，熒光定量，而在細胞(bao)(bao)質(zhi)(zhi)中的蛋白(bai)(bai)(bai)(bai)質(zhi)(zhi)可(ke)能(neng)參(can)與代(dai)謝過程。通過確定蛋白(bai)(bai)(bai)(bai)質(zhi)(zhi)的亞(ya)細胞(bao)(bao)定位，可(ke)以為其(qi)(qi)功能(neng)研究提(ti)供重要線索(suo)。

揭示分子交互機理：不同亞細胞位置的蛋白質之間可能存在相互作用，這些相互作用對于細胞的正常生理功能至關重要。了解蛋白質的亞細胞定位有助于揭示這些分子交互機理。

為什么(me)有的共定位圖片中葉綠體通道是玫紅色？

在(zai)擬南芥、、玉米、大麥(mai)(mai)、小(xiao)麥(mai)(mai)等(deng)材(cai)料中，種植培養苗子時是正(zheng)常接受(shou)光(guang)照的(de)，葉(xie)片中含(han)有大量葉(xie)綠(lv)(lv)(lv)體，而葉(xie)綠(lv)(lv)(lv)素在(zai)640nm左(zuo)右的(de)激發(fa)光(guang)下(xia)可(ke)產生紅色的(de)自(zi)(zi)發(fa)熒光(guang)。當在(zai)這些含(han)葉(xie)綠(lv)(lv)(lv)體較多的(de)受(shou)體材(cai)料中做共定(ding)(ding)位(wei)實(shi)驗(yan)時，共定(ding)(ding)位(wei)marker一般為(wei)紅色熒光(guang)（在(zai)560nm左(zuo)右的(de)激發(fa)光(guang)下(xia)），實(shi)驗(yan)及共聚焦拍攝時兩個波(bo)長(chang)通道的(de)熒光(guang)互(hu)不影響(xiang)，但(dan)視(shi)野(ye)下(xia)看著比較混(hun)淆，尤其疊加(jia)后二者不易分清，因此(ci)只是在(zai)顏(yan)色顯示(shi)上將葉(xie)綠(lv)(lv)(lv)體自(zi)(zi)發(fa)熒光(guang)設(she)置為(wei)玫紅色，以顯示(shi)和共定(ding)(ding)位(wei)marker的(de)區(qu)別。

標準(zhun)分(fen)類器在(zai)(zai)蛋(dan)白質亞(ya)細胞(bao)定位(wei)(wei)中的評估：Debasish Mohapatra 等人對三種標準(zhun)分(fen)類器（Classification And Regression Tree，CART；K-Nearest Neighbor，KNN；Support Vector Machine，SVM）在(zai)(zai)蛋(dan)白質亞(ya)細胞(bao)定位(wei)(wei)預測中的性(xing)能進行了比較(jiao)。實驗(yan)結果表(biao)(biao)明，SVM 在(zai)(zai)準(zhun)確性(xing)和(he)宏(hong)觀(guan)平均精度(du)方(fang)面表(biao)(biao)現較(jiao)好(hao)，而 CART 在(zai)(zai)宏(hong)觀(guan)平均召(zhao)回(hui)率(lv)和(he)宏(hong)觀(guan) F1 分(fen)數方(fang)面表(biao)(biao)現較(jiao)好(hao)。

基于 AdaBoost Learner 的蛋白質亞細胞定位預測：Yu-Huan Jin 等人介紹了一種基于 AdaBoost Learner 的蛋白質亞細胞定位預測方法。該方法利用蛋白質的氨基酸組成進行預測，通過 Jackknife 交叉驗證和獨立數據集測試表明，AdaBoost 是一種穩健有效的模型，預測準確率高于其他現有預測器。