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──搭配机器学习算法，助力高水平的血浆/血清蛋白生物标志物研究
Olink蛋白质组凭借其超高的灵敏度和特异性，有效解决了血浆/血清低丰度蛋白检测问题。先后获得人类血浆蛋白质组官方推荐、入选“癌症登月计划”肿瘤免疫生物标志物临床试验技术指南方法学第一梯队，并获得蛋白质组学研究的推动性技术等诸多殊荣。
血浆/血清研究难点
血浆/血清是唯一可以在身体各器官间内自由流动的液体，不仅包含维持自身功能的蛋白，还含有全身其它组织器官释放的蛋白，其蛋白种类及丰度的变化蕴藏着重要的临床生理或病理信息，已成为临床生物标志物研究的主要研究对象。然而血浆/血清蛋白质组学研究仍面临着技术挑战：
- 蛋白种类多，丰度差异大，高低丰度蛋白相差10个数量级以上
- 高丰度蛋白含量高，例如血清中前14种高丰度蛋白占血清总蛋白的95%以上，对低丰度蛋白检测造成干扰
- 质谱灵敏度有限，对ng/ml~pg/ml的低丰度蛋白检出较少，侧重检测mg/ml~ug/ml范围的中、高丰度蛋白
Olink蛋白质组基于邻位延伸分析技术（PEA），在检测每一个抗原（蛋白）时，都设计了一对特异性匹配的抗体；同时这对抗体上将会带上配对的DNA寡核苷酸链；只有特异性结合到对应抗原上的抗体对才会形成双链，并通过延伸形成可以被PCR扩增的核酸双链，并被下游的qPCR或NGS检出，实现在同一时间点、同一个样品孔中、1~6.4ul血浆/血清精确检测48~3072种蛋白质。
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文献和实验，仍依赖于直接对蛋白质的研究来解决。因此要对生命的复杂活动有全面和深入的认识，必然要在整体、动态、网络的水平上对蛋白质进行研究（钱小红，贺福初，2003）。 蛋白质组学研究中常用的技术体系 方法学上，二维凝胶电泳－质谱仍然是目前最流行和可靠的技术平台（Rabilloud et al.,2000）。其一般过程是：细胞或组织样品――样品制备――二维凝胶电泳（2D－PAGE）分离蛋白质――计算机辅助分析 2D－PAGE 图象――对感兴趣的蛋白质进行酶解――质谱分析――数据库检索――蛋白质鉴定――分析
。因此要对生命的复杂活动有全面和深入的认识，必然要在整体、动态、网络的水平上对蛋白质进行研究（钱小红，贺福初，2003）。蛋白质组学研究中常用的技术体系方法学上，二维凝胶电泳－质谱仍然是目前最流行和可靠的技术平台（Rabilloud et al.,2000）。其一般过程是：细胞或组织样品――样品制备――二维凝胶电泳（2D－PAGE）分离蛋白质――计算机辅助分析2D－PAGE图象――对感兴趣的蛋白质进行酶解――质谱分析――数据库检索――蛋白质鉴定――分析蛋白质在细胞与组织中的表达情况。2-D PAGE样品
1 背景和意义从生命活动的直接执行者——蛋白质的角度研究生命现象和规律（特别是疾病防治和病理研究）已成为研究生命科学的主要手段。而这些研究往往离不开对细胞、组织或器官中含有蛋白质种类和表达量的研究。对处不同时期、不同条件下蛋白质表达水平变化的研究，识别功能模块和路径，监控疾病的生物标志物，这些研究都需要对蛋白质进行鉴定和定量。生物质谱技术的出现和不断成熟为蛋白质差异表达分析提供了更可靠、动态范围更广的研究手段。基于质谱技术，科学家们不断开发出新的定量蛋白质组学方法，来了解细胞、组织或生物
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