繪制標準曲線：以標準蛋白質分子量 Marker 的各條帶的已知分子量為縱坐標,，以條帶遷移距離（從加樣孔中心到條帶中心的距離）為橫坐標,，在坐標系中描點。使用專業(yè)繪圖軟件（如 GraphPad Prism,、Origin）進行線性回歸分析,，繪制出標準曲線。通常情況下,，在一定分子量范圍內,，蛋白質的遷移距離與分子量的對數(shù)呈線性關系。

計算樣品分子量：測量樣品條帶的遷移距離,，將其代入上述標準曲線方程中,，計算出樣品蛋白質的分子量,。在計算過程中,，要確保測量的準確性，多次測量取平均值以減少誤差,。若樣品條帶遷移距離超出標準曲線范圍,，則需要重新選擇合適分子量范圍的 Marker，或調整實驗條件（如凝膠濃度）重新電泳,。

灰度值測定：利用凝膠成像分析軟件（如 ImageJ,、Quantity One）對凝膠圖像進行處理，測定各蛋白質條帶的灰度值,?；叶戎蹬c蛋白質的含量在一定范圍內呈正相關，但不同軟件的測定原理和算法可能存在差異,，因此在分析數(shù)據(jù)時,，需使用同一軟件且保持參數(shù)設置一致。

相對表達量計算：以內參蛋白（如 β- 肌動蛋白,、甘油醛 - 3 - 磷酸脫氫酶等）的條帶灰度值作為參照,，計算目標蛋白的相對表達量。公式為：目標蛋白相對表達量 = （目標蛋白灰度值 / 內參蛋白灰度值）× 100% ,。通過比較不同樣品中目標蛋白的相對表達量,，可分析蛋白質在不同條件下（如不同組織、不同處理組）的表達差異,。

條帶數(shù)量與強度分析：觀察凝膠上蛋白質條帶的數(shù)量和強度,，若只有單一清晰條帶，說明蛋白質純度較高,；若存在多條雜帶,，則表明樣品中含有雜質蛋白,。通過計算目標蛋白條帶灰度值占所有條帶總灰度值的比例，可大致估算蛋白質的純度,。例如,，目標蛋白條帶灰度值占總灰度值的 90% 以上，可認為該蛋白質純度較高,。

與標準樣品對比：將樣品與已知純度的標準樣品在同一凝膠上進行電泳,，對比兩者的條帶情況。若樣品條帶與標準樣品條帶一致,，且無明顯雜帶,，進一步驗證了樣品的純度；若存在差異,，則需分析差異產生的原因,，判斷是否為雜質或其他因素導致。

條帶位置與數(shù)量變化：對比正常樣品和處理后樣品的電泳條帶,，若出現(xiàn)新的條帶且位置不同于已知蛋白質條帶,，可能是蛋白質發(fā)生了修飾（如磷酸化、糖基化等）或降解產生了新的片段,。通過分析新條帶的分子量和遷移特性,，結合相關文獻和實驗背景，推測蛋白質修飾或降解的類型和位點,。

條帶強度變化：某些蛋白質修飾或降解過程可能會影響蛋白質的穩(wěn)定性和表達量,，導致條帶強度發(fā)生變化。例如,，蛋白質磷酸化可能會增強其穩(wěn)定性,，使條帶強度增加；而蛋白質降解則會使條帶強度減弱,。通過對條帶強度變化的分析,，可進一步研究蛋白質修飾或降解對其功能的影響。