DIA的全扫描⽅式获得的数据过于复杂，其每张二级谱图中混合了来⾃于多个一级信号的信息，通常难以直接进⾏理论库匹配。⼀般需要先构建图谱library，然后利⽤该library对DIA数据进行⾼效、准确地解析。目前spectronaut14版本⽀持DIA数据直接搜库，检出数据相对较少，最佳实验策略仍然推荐建立DDA数据库 后再进⾏DIA分析。
DIA是⼀种全扫描技术，是将质谱整个全扫描范围分为若干个窗⼝，高速、循环地对每个窗⼝中所有离⼦进⾏选择、碎裂及检测，从⽽无遗漏、⽆差异地获得样本中所有离⼦的全部碎⽚信息。因此DIA在获得更⾼覆盖度信息的前提下，还尽可能减少⾼丰度蛋白对质谱扫描的影响。
western blot检测是将⽬的蛋⽩质信号放⼤很多级之后进行检测的，灵敏度很⾼，（除⾮特异性结合之外）专⼀性强，特异性检测⽬标蛋⽩，几乎不受复杂样品中背景蛋⽩质丰度的影响。对于纯蛋⽩质样品 ，质谱检测的灵敏度达fmol水平。但在复杂样品中，质谱不是专⼀性检测的，而是选择样品中丰度较⾼的蛋⽩质优先检测，⽽丰度较低的蛋⽩质则因为肽段信号过弱被淹没⽽不能被检测到。因此，如果样品中待检测的⽬标蛋⽩质丰度较低（或者蛋白质分⼦量较小），即使WB能够检测到，质谱并不⼀定能检测到。
可以从以下⼏个⽅⾯考虑：
A、选择验证的⽬标是否合理，实验是否具有重复性和可靠性；
B、蛋⽩修饰⽔平的验证是否具有时效性；
不同阶段如基因⽔平到蛋⽩质⽔平的验证可能会有表达差异；⼤规模数据的筛选会存在⼀定的假阳性。
验证⽅法很多，如Western blot、ELISA、PRM(平⾏反应监测)，该⽅法是基于靶向的蛋⽩质组学，研究特定蛋⽩的表达变化。也可以⽤代谢组学，基因组学等多组学互相验证。
⼤规模的组学数据需要后期具体的验证实验，以⽀持组学数据和结论的可信度、说服力，也可以进⼀步提供⽂章发表的档次。可以从如下⼏个⽅⾯进⾏选择：
a)研究相关的⽂献报道，已知与该研究课题密切相关的蛋⽩质进行进⼀步的研究；
b)优先挑选蛋⽩质组学定量差异倍数较⼤的蛋⽩进⾏研究；
c)挑选鉴定到的差异蛋⽩中unique peptide数量相对多的蛋⽩进⾏研究（unique peptide数量越多，可信度越⾼）；
d)挑选组间平行性好的，表达趋势⼀致的蛋⽩进⾏进⼀步研究（趋势越⼀致，说明蛋⽩变化越可信）；
e)结合功能分析或通路分析（⽣物信息学的分析范畴），筛选得到的有意义的蛋⽩进⾏研究。
不可以，有如下几个原因：
iTRAQ实验结果使⽤的是Proteome Discoverer软件搜库，该软件的算法分析对于极⼤和极⼩值均会赋值；
A.对于蛋⽩的定量，软件采⽤的是肽段⽔平合并检测，很难排除其他相似离子干扰；
B.少量⽆定量值的蛋⽩可能是没有检测到唯⼀肽段，或者是报告离子峰太低，并不能说明没有该蛋白。
