Bu nedenle ayrı bir “Sample” tablosu oluşturulur. Sample tablosu proteinleri değil, örnekleri tanımlar ve her ölçüm sütununun deneysel bağlamını açıkça belirtir. Bu tabloda örneklerin ait olduğu koşul, biyolojik veya teknik tekrar bilgisi, protein tablosundaki ilgili sütun numaraları, TMT etiketi, batch bilgisi ve gerçek deneylerde yaş, tür, cinsiyet veya hasta durumu gibi ek değişkenler yer alabilir. Bu yapı, proteomik analizlerin istatistiksel olarak doğru şekilde modellenmesini mümkün kılar. Örneğin PCA analizinde örnekler arası varyans kaynakları görselleştirilebilir, lineer modellerde veya limma analizinde koşul ve batch gibi değişkenler açıkça modele dahil edilebilir.

For this reason, a separate “Sample” table is created. The Sample table identifies samples, not proteins, and clearly states the experimental context of each measurement column. This table may include the condition of the samples, biological or technical replicate information, relevant column numbers in the protein table, TMT label, batch information, and additional variables such as age, species, gender or patient status in actual experiments. This structure enables statistically accurate modeling of proteomic analyses. For example, in PCA analysis, sources of variance between samples can be visualized, and in linear models or limma analysis, variables such as condition and batch can be explicitly included in the model.