研究目标包括:(1)系统地探讨可测量的血浆蛋白质组在10年内对218种疾病的预测潜力;(2)识别疾病特异性蛋白质预测因子及其潜在机制;(3)评估蛋白质组特征在疾病筛查中的效用。 研究中使用的样本来自约54,000名UK Biobank参与者的EDTA血浆样本,利用Olink Explore 1536和Explore Expansion平台进行蛋白质组学分析,这些平台...
IF=14.7)上发表了题为“Plasma proteomic and polygenic profiling improve risk stratification and personalized screening for colorectal cancer”的研究论文,旨在通过将蛋白质组学特征与遗传和非遗传因素(QCancer-15)相结合,确定结直肠癌(CRC)相关的蛋白质组学特征并开发CRC发病预测模型,以改善风险...
近年来,血浆蛋白质组学在临床研究中备受关注,特别是在血液磁珠低丰度富集技术的广泛应用及高端质谱设备 Astral 的推出,显著提高了血液蛋白组学的鉴定深度。作为多组学科研服务的专家,上海派森诺生物在蛋白质组学领域布局全面,依托先进技术和专业团队,可提供血浆/血清Astral-DIA蛋白组学研究全流程服务。我们已成功助力多个项...
在过去几十年里,单一血浆蛋白已被确定为少数疾病的特异性诊断方法,包括用于心力衰竭诊断的B型利钠肽(BNP),用于急性冠脉综合征诊断的肌钙蛋白,以及用于创伤性脑损伤的泛素C末端水解酶L1(UCH-L1)和胶质纤维酸性蛋白(GFAP)。 而通过血浆蛋白质组学对数千种蛋白质进行评估,并开展不限于单一疾病的探索性研究,是加快应...
2023年6月，Davies Michael P A等人在eBioMedicine期刊上（IF=11.1）发表了题为“Plasma protein biomarkers for early prediction of lung cancer.”的文章。该文章基于血浆蛋白组学，确定了与肺癌状态显著相关的血浆蛋白，建立了预测肺癌诊断的模型，并在独立的观察数据集中对其进行了验证。研究背景 肺癌是全球癌症死亡...
本研究通过分析英国生物银行中近42,000名个体的血浆蛋白数据,开发了能够预测218种疾病10年内发生风险的模型,发现包含少量蛋白质的模型在预测多种疾病方面的表现优于传统临床信息,且在外部研究中验证了其普适性,为精准医疗提供了新的生物标志物和预测工具。
近日,Nature同时发表了三篇关于血液蛋白组学的最新研究文章。研究团队利用英国生物库药物蛋白质组学项目(UKB-PPP)的数据,展示了迄今为止规模最大的蛋白质研究结果,为UKB参与者生成了最新的、最全面的血浆蛋白质组遗传图谱。三项研究梳理了影...
近年来,血浆蛋白质组学在临床研究中备受关注,特别是在血液磁珠低丰度富集技术的广泛应用及高端质谱设备 Astral 的推出,显著提高了血液蛋白组学的鉴定深度。作为多组学科研服务的专家,上海派森诺生物在蛋白质组学领域布局全面,依托先进技术和专业团队,可提供血浆/血清Astral-DIA蛋白组学研究全流程服务。我们已成功助力多个项...
值得一提的是,这一研究运用AI for science(注:人工智能驱动的科学研究,下文简称AI4S),对1463种血浆蛋白组学数据进行了分析和建模,从而挖掘出能够提前15年对痴呆患病风险进行预测的关键生物标志物,为疾病的早干预早治疗提供了可能。 AI4S如何助力脑疾病早期监测?