A A utilização exclusiva de bancos de dados de referência, sem permitir a busca de variantes ou modificações pós-traducionais, reduz a taxa de falsos positivos e melhora a acurácia da análise.
B O uso de filtros estatísticos rígidos, como a remoção de todas as identificações com FDR (False Discovery Rate) superior a 5%, pode comprometer a detecção de biomarcadores de baixa abundância, mas não influencia significativamente a qualidade dos resultados.
C A normalização dos dados antes da comparação entre amostras não é necessária, pois software como PLGS e Progenesis já realizam ajustes automáticos para minimizar variações experimentais.
D O uso de tolerâncias de massa muito restritivas na pesquisa de espectros de massas sempre melhora a precisão das identificações, pois evita a atribuição errônea de fragmentos peptídicos ou metabólicos
E A aplicação de estratégias combinadas, como normalização de intensidades, controle de taxa de erro (FDR), verificação manual de espectros e validação experimental das proteínas/metabólitos mais relevantes, é essencial para garantir a confiabilidade dos resultados.