Proteomik analizlerde iki ayrı tablo kullanılmasının temel nedeni, protein düzeyindeki sayısal ölçümler ile bu ölçümlerin hangi deneysel koşullarda elde edildiğine dair bilgilerin farklı veri türleri olmasıdır. Protein veri tablosu, her satırı bir proteini temsil eden ve protein bolluklarını içeren yoğun, sayısal bir matristir. Ancak bu ölçümler hangi örneğe, koşula ve tekrara ait olduğu bilinmeden anlamlı şekilde yorumlanamaz. Bu bilgileri doğrudan protein tablosuna eklemek tabloyu gereksiz yere büyütür ve hata riskini artırır. Bu nedenle ayrı bir “Sample” tablosu oluşturulur. Sample tablosu proteinleri değil, örnekleri tanımlar ve her ölçüm sütununun deneysel bağlamını açıkça belirtir: koşul, tekrar, TMT etiketi, batch ve gerekirse yaş, tür, cinsiyet, hasta durumu gibi değişkenler. 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.

The main reason for using two separate tables in proteomic analyzes is that numerical measurements at the protein level and information about the experimental conditions under which these measurements were obtained are different data types. A protein data table is a dense, numerical matrix containing protein abundances, with each row representing a protein. However, these measurements cannot be interpreted meaningfully without knowing which sample, condition and repetition they belong to. Adding this information directly to the protein table makes the table unnecessarily larger and increases the risk of error. 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: condition, replicate, TMT label, batch and, if necessary, variables such as age, species, sex, patient condition. 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.