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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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文献和实验蛋白质组作为重要的科研技术，广泛应用于科研中，在每年数万篇论文中发挥重要作用。如何利用组学工具快速切入临床科学问题形成科研思路，为我们的研究提速？可参考以下三种研究思路： 6.1、IF 1-3 分文章：蛋白质组学+差异蛋白 蛋白质组学检测 筛选差异蛋白进行表达量验证 分析差异蛋白，对差异蛋白进行 GO 和 KEGG 分析 6.1.1、案例一，影响因子 IF=2.2 iTRAQ-based quantitative proteomics analysis of immune
University, Research Dr., C118 LSRC, Durham, NC 27710. Phone: (919) 613-8606. Fax: (919) 668-0977. E-mail: hayst001@mc.duke.edu . REFERENCES 蛋白质组相关设备及试剂: 液相HPLC系统 | 毛细管LC系统 | 气相色谱系统 | 自动固相萃取系统 | 联用色谱系统 | 更多... (a) Triple quadrupole. Triple
备注： （1）普通 label free 要求量参考 DIA 2.0/ 4D-DIA/PRM； （2）细胞、组织、FFPE 石蜡样本低于最低送样量，可选择超微量提取方法。根据样本数，可选择在 Labonline 录制超微量 4D/480 Label free 或超微量 DIA 2.0 方案。
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