用途：将 MS/MS 谱图与蛋白质数据库匹配得到肽段鉴定结果，并在列表层面控制 FDR。核心观点是原始打分（XCorr、hyperscore、Andromeda、SpecEValue）不可直接跨引擎比较，应转换为 q-value 或 PEP 后再决策。
主要能力：介绍目标-诱饵竞争（TDC）的 FDR 计算，拼接搜索用 decoy/target，独立搜索用 Elias-Gygi 2 倍诱饵公式或 mix-max 估计；区分 q-value（列表级）与 PEP（单 PSM 局部错误率），说明 1% PSM FDR 不等于 1% 肽段或蛋白 FDR。给出 Comet、X!Tandem、MS-GF+、MaxQuant、MSFragger、Sage、MetaMorpheus、pFind 3、Percolator、mokapot、MS2Rescore 等工具的机制与适用场景。
用法：pyOpenMS 中调用 SimpleSearchEngineAlgorithm().search('sample.mzML','human_target_decoy.fasta',protein_ids,peptide_ids)；用 PeptideIndexing 标注目标/诱饵（decoy_string 需与 FASTA 前缀一致），FalseDiscoveryRate().apply 生成 q-value，IDFilter().filterHitsByScore(peptide_ids,0.01) 保留 1% FDR。也给出从 PSM 表计算 q-value 的 pandas 思路：排序、累计计数、fdr=decoys/targets、自底向上取 running min。
适用场景：常规 DDA、跨仪器/非标准酶、开放搜索发现 PTM、大规模可复现流程、免疫肽组学等。
限制：蛋白推断、PTM 定位、DIA 肽段中心流程、定量均属其他技能范围；PSM 少于数百条时诱饵 FDR 不可靠，应人工检查谱图；开放搜索结果须再做封闭搜索；重打分需防过拟合；DIA 工具报告 FDR 可能不可靠。此技能未提供价格信息。