零门槛科研起步，临床医生必备——诊断生物标志物研究一站式解决方案

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阅读：106 时间：2025-05-30

我司根据不同的临床研究目的（病因、诊断、治疗、预后），遵循流行病学研究设计规范，推出了“一站式解决方案”系列产品。该类产品突破常规检测服务局限，立足于精准的研究目的，通过科学严谨的系统化研究设计，在实验设计、数据分析、结果展示上高度匹配客户的需求。本文将为大家详细介绍该系列产品之一——诊断生物标志物研究一站式解决方案。

一.产品介绍

PRODUCT INTRODUCTION

本产品基于临床实践中的诊断需求，利用高通量质谱技术，在血液、尿液、新鲜组织、FFPE等各类临床样本中大规模筛选诊断性生物标志物。结合重要临床指标构建诊断模型，助力实现早期诊断、优化诊断、鉴别诊断和精准分期分型。

作为一站式解决方案，本产品从客户对临床问题的初步想法出发，提供科研课题全流程的支持和服务。基于PICOS原则和实际临床价值，帮助客户找到科学问题的创新切入点，并提供完整全面的研究方案设计。行业资深专家团队致力于提供全面、高效的技术支持，快速推进研究进程，保障科研成果快速转化为临床价值。

本产品提供详实的检测数据以及专业的分析报告，内容涵盖严谨的材料方法描述、丰富的生物信息学分析图表、可靠的筛选建模结果、核心成果组图。产品为两组与多组研究分别提供个性化的数据分析模块和独立报告，报告采用中英文对照形式，内容覆盖中科院2区文章（最新见刊标准）90%工作量，可用作论文发表以及项目申报的前期数据，生物标志物和临床诊断模型也可用于申报发明专利等。

从提出临床问题，再到方案设计，到报告解读，我们全程保驾护航！产品服务流程如下图所示：

产品服务流程

二.应用场景

APPLICATION SCENARIO

本产品可用于现有临床诊断实践中亟待优化的场景，如：

三.产品优势

PRODUCT ADVANTAGES

低实施门槛

诊断研究无需做回顾或随访，特别适用于临床科研起步。

全场景适配

不限科室，不限疾病，适配多种临床样本，样本收集难度低。

方案设计省心省力

流行病学专家领衔，专业团队量身定制研究方案，保障临床价值及可行性。

数据分析前沿专业

综合分析组学和临床数据，使用机器学习算法构建模型，并进行多方面的模型评价。

报告流畅转化论文

从研究设计到报告生成，提供一站式科研服务。由资深专家小组为客户提供关键蛋白的挑选策略及下一步研究的个性化参考建议。

一站式科研服务

诊断研究无需做回顾或随访，特别适用于临床科研起步。

四.主要内容

INTRODUCTION

1.临床方案设计

在项目开始前期，我们会有专业的团队与客户进行沟通，协助客户充分整理现有的可用资源，提出兼具创新型和可行性的临床问题，设计个性化的临床科研方案（点击阅读《医生如何做临床科研？》系列）。包括但不限于:协助选择研究人群，协助制定纳入排除标准，协助制定CRF表以及知情同意书，协助构建结构化临床数据库，协助伦理审查以及样本匹配。完成临床方案设计后，客户会获得个性化的临床研究方案，包括研究背景、人群选择、技术路线和分析方案等。下图为临床方案技术路线示例。

临床方案技术路线示例图

2.临床报告结果

2.1报告概况

诊断报告会提供一份项目内容摘要，以便让使用者直观地了解本次项目的核心内容。这份摘要将概括研究的目的、方法、主要结果以及结论，为使用者提供一个快速而全面的项目概览，帮助其迅速把握报告的重点信息。整体报告采取中英文对照描述，参照中科院2区及以上SCI论文的行文方式，并采取主要结果拼图的方式展示，方便客户进行论文撰写。

报告摘要示例图

2.2诊断研究工作流程

分析报告的图1，主要介绍数据分析的工作流程以及主要结果。清晰地展示了数据分析的主要流程，罗列了重要内容，能作为论文撰写的行文思路参考，同时美化后可作为文章图片摘要。

图1 研究流程图

2.3蛋白质组定量结果

客观的定量结果和可靠的质量控制是科研论文的基石。分析报告的图2展示高通量的蛋白和肽段鉴定结果；图3通过条形图、蛋白丰度分布图、韦恩图和热图等多样化形式，系统呈现各组样本的定量结果。支持多种分析方法和展示形式，可根据研究需求灵活选择，确保结果呈现的科学性与个性化。

图2 基于DIA的总体定量结果概览

图3 各组的蛋白定量结果

2.4蛋白质组学差异分析

图4基于差异倍数和显著性水平筛选组间显著差异蛋白，结合火山图、聚类热图、亚细胞定位图及PCA分析图，系统呈现差异蛋白的表达模式、分布情况及样本间异质性，该图常作为组学相关论文的核心图表之一，为后续标志物筛选和机制探索提供支撑。

图4 两组间差异表达分析

图4 多组间差异表达分析

2.5分子机制分析

分析报告的图5，基于GO、KEGG及DO数据库对差异蛋白进行功能注释及富集分析。从细胞组成、生物过程、分子功能、代谢通路和疾病本体论等角度，通过气泡图、网络图、弦图、桑基图和热图等多种形式，系统揭示差异蛋白在分子机制层面的核心作用，是组学相关论文中的关键模块。

图5 两组样本的注释富集分析结果

图5 多组样本的注释富集分析结果

图6通过蛋白互作（PPI）网络分析，揭示差异蛋白间的相互作用关系，展示网络中关键蛋白节点参与的主要富集通路；并利用MCODE分析深入探索子网络的构成及其核心生物学功能。该图是组学文章高频出现的重要结果，为阐明分子互作关系及作用机制提供证据。

图6 PPI分析及MCODE分析

加权蛋白质共表达网络分析（WPCNA）是高影响力组学论文中的重要分析方法，用于寻找与疾病临床表征相关的蛋白质模块。图7展示蛋白质聚类结果，呈现蛋白质模块与临床表征及疾病的相关性，并揭示模块内蛋白质的互作关系以及参与的代谢通路。

图7 WPCNA分析结果

在多组研究中，额外提供了基因表达时序分析（Mfuzz）模块，用于揭示疾病分组与差异蛋白表达特征间的关系。图8A呈现了差异蛋白在不同组别的多种聚类表达模式，图8B-C展示各聚类簇以及簇内蛋白质的相对表达水平，图8D-E为簇蛋白的富集分析和PPI分析结果。

图8 Mfuzz分析结果

2.6蛋白特征筛选

分析报告的图9展示了对差异蛋白进一步筛选的结果，采用Lasso、XGBoost、RF、SVM和GBM等多种前沿机器学习算法。结合特征蛋白与临床变量构建诊断模型，为临床决策提供理论依据，是诊断研究必不可少的结果，也是临床相关文章高频出现的重要结果。筛选得到的特征蛋白，不仅是疾病的潜在生物标志物，还可用于后续专利申请。