XL-MS protocols和报告格式的统一是一个需要认真解决的问题。
在XL-MS领域中，每个研究小组都依赖自己的方法、协议、数据分析工具和报告格式，这对于进入该领域的人员以及专家来说都是一个挑战，难以判断方法和报告的质量。这在某种程度上类似于蛋白质组学发展初期的情况。
因此必须确定社区内达成一致的统一建议，并公开传达这些建议。
第一个社区范围（超过70位作者）的比较XL-MS研究于2019年发表。[10.1021/acs.analchem.9b00658] 这项研究揭示了XL-MS协议和工作流程的高度多样性，强调了社区内制定普遍标准的必要性。
持续的努力导致了一份白皮书，得到了约30个学术实验室和公司的支持，致力于推动XL-MS方法[10.1016/j.str.2020.09.011]。 在这份白皮书中，定义了11项建议，强调了XL-MS领域需要标准化的方面。其中包括为不同的XL-MS应用定义实验设计的最佳实践，就可靠评估错误率的程序达成共识，确保与蛋白质组学数据库（例如ProteomeXchange）的支持和完全整合，并为XL-MS数据集的元数据注释开发一致的术语和通用词汇。
一致的共识是
- 增加对数据共享的支持，采用社区共识的文件格式（如mzIdentML或mzTab），以定义发表XL-MS数据的最低要求。
- 通过以适合结构和模型存储库（如PDB）的格式提供结果，方便计算建模团队的访问。
- 开发用于在相互作用数据库中进行数据整合的解析器和更易于访问的可视化工具，组织用于客观比较关键实验和计算步骤的基准研究。
- 建立报告新试剂和软件工具的最低标准。
