体液蛋白组队列分析

适合开展哪些研究

疾病队列可设置目标疾病、临床相关疾病对照及健康对照，比较疾病相关蛋白的变化方向与幅度；同一疾病内可围绕分期、活动度或严重程度开展分层分析，研究蛋白丰度沿临床维度的变化。针对治疗研究，可在同一患者治疗前和固定疗程后采集同类体液，比较患者内的蛋白变化，并结合疗效指标描述不同患者的响应特征。

具有同期多种体液的项目，可比较循环体液与脑脊液、灌洗液、滑液或胸腹水等局部区室的蛋白组成及关联。不同体液分别建立定量与质量评价结果，再通过患者对应关系比较共有蛋白和区室富集变化。对于已完成检测的队列，可结合既有样本资料补充配对分析、临床分层和重点功能解释。

服务特色 蛋白覆盖与患者配对变化

体液蛋白丰度跨度较大，每份样本的定量深度、每个蛋白的检出率和各组缺失分布共同决定统计比较的范围。报告逐项列明重点结果所依据的蛋白及样本覆盖，并按患者展示候选蛋白的变化幅度。群体平均效应与个体观测采用相同蛋白标识和样本编号，便于比较响应的一致性及少数患者的较大变化。

配对设计利用患者自身的前后信息估计变化，适合研究固定疗程、手术或其他临床状态转换。临床关联分析则将年龄、性别、病程和治疗等信息与目标指标共同纳入模型。两类分析结合后，可比较治疗后的共同蛋白响应、特定临床亚组的变化，以及与连续临床指标相关的候选特征。

分析项目

体液定量覆盖与数据分布

• 单样本定量深度：统计每份体液样本的可定量蛋白数，并按研究分组、访视和检测批次展示分布。
• 全队列蛋白覆盖：计算各蛋白在全队列及各组的检出频率，输出覆盖分布、共有蛋白及分组限定检出结果。
• 丰度范围：排列蛋白总体丰度并标注代表蛋白，展示本项目可测蛋白的丰度动态范围和样本间波动。
• 缺失与标准化：结合蛋白丰度、分组和访视描述缺失模式，完成适用的过滤、强度变换和标准化。

样本整体结构与分组关系

• 基线样本分布：以独立患者的基线样本开展PCA和样本关系分析，展示治疗组、疾病分层及临床注释。
• 全部访视样本分布：按时间点展示重复采样的整体蛋白分布，并保留同一患者的身份关系。
• 样本相关性与聚类：比较样本之间的蛋白组成相似性，输出相关矩阵和附有分组、访视信息的聚类图。
• 批次与临床构成：比较检测批次、采样条件与临床分组的分布关系，并在适用的统计模型中调整相关技术因素。

差异蛋白与配对变化

• 独立分组差异：比较病例与对照、疾病亚组或指定临床分组，报告蛋白变化幅度、置信区间及校正统计量。
• 患者内配对变化：对同一患者的两个时间点或两种体液条件计算配对差值，输出蛋白层总体变化及个体变化值。
• 多治疗组共同变化：从患者内变化中估计各治疗组共同的时间变化，形成共同升高与降低蛋白结果。
• 治疗组变化差：比较各治疗组相对基线的变化幅度，估计组间变化差值及其置信区间。
• 变化方向一致性：比较不同治疗组或预设亚组中同一蛋白的平均变化，呈现方向一致、幅度不同的结果。

患者异质性与代表蛋白

• 患者内变化热图：以患者为列、蛋白为行展示原始配对变化，保留升降方向、变化幅度及缺失记录。
• 差异蛋白表达热图：按研究分组和临床特征注释蛋白表达，展示群体差异在具体样本中的分布。
• 代表蛋白丰度分布：为重点蛋白绘制散点、箱线或配对图，呈现组内差异及分组重叠情况。
• 代表蛋白访视轨迹：连接同一患者的连续采样丰度，展示重点蛋白在治疗过程中的变化时间和持续性。

功能集合与成员蛋白

• 差异集合功能富集：针对指定差异蛋白集合开展GO、KEGG或Reactome分析，输出功能条目和成员组成。
• 配对变化的集合检验：基于完整配对的蛋白集合开展方向性检验，报告集合内蛋白的协调变化、方向及多重校正结果。
• 功能成员效应展示：列出支持各功能集合的成员蛋白，并显示它们的配对变化、置信区间和集合归属。
• 共同与亚组功能比较：对应共同变化和各亚组变化结果，比较功能层的共享特征和分组相关特征。

临床表型关联与候选整理

• 连续表型关联：在独立基线样本中估计蛋白与实验室指标、疾病负荷等表型的关系，并调整预设协变量。
• 分类表型关联：比较病理分层、临床状态或其他预设类别中的蛋白分布，输出效应和统计结果。
• 变化量与临床变化关联：在具有配对临床资料的患者中，分析蛋白变化与临床指标变化之间的关系。
• 候选蛋白汇总：综合覆盖、差异、个体变化、功能成员身份及临床关联，形成后续诊断、预后或纵向研究的候选结果。

核心分析 定量覆盖与队列比较

样本蛋白数、总信号、丰度分布和缺失比例描述体液定量质量，相关性与主成分分析显示样本整体差异。体液类型、采样批次和检测顺序一同标注。进入比较的蛋白按各组覆盖及定量特征筛选，独立组和配对组分别保留相应样本集合及患者对应关系。

病例与对照比较报告蛋白变化方向、效应量和多重检验校正结果；多个临床状态可进行整体检验及预设组间比较。患者内分析保留采样对应关系，报告前后差值、置信区间和个体变化。火山图概括整体差异，配对连线图展示患者内变化，效应图与热图补充估计精度和样本分布。

深入分析 临床轴 功能主题与候选蛋白

分期、严重程度和疾病活动度按连续或有序属性进入关联模型，年龄、性别、治疗等协变量依据临床设计调整。亚组分析对同一蛋白估计各组效应及其差异，区分共同响应和亚组相关变化。候选表同时列出定量覆盖、效应大小、患者间一致性与临床关联，呈现候选排序所依据的证据。

免疫反应、补体凝血、细胞外基质、运输和代谢等功能集合均列出实测成员及效应，集合变化由成员蛋白的方向与幅度解释。同期组织与体液数据按患者配对，分别估计两个区室的蛋白变化及丰度相关性。诊断分析需要病例和对照定义，预后分析需要随访结局，纵向分析需要连续采样记录，相应专题按这些资料确定比较方式。

样本与临床资料

可提供血浆、血清、脑脊液、尿液及其他研究所需体液，由易算生物根据样本性质安排前处理、质谱检测和定量分析。各组采用统一的采集管类型、处理时限、分装与保存方案，并记录冻融情况、采样时段和相关用药。血浆与血清分别建立对应的实验与比较方案；尿液等受浓缩程度影响的样本，可结合研究条件确定适合的定量参照。

样本信息需包含受试者编号、样本编号、体液类型、采样日期或相对治疗时间、临床分组及批次信息。配对项目提供前后样本对应关系，多区室项目记录同期采样关系。临床信息围绕疾病诊断、分期、活动度、肝肾功能、炎症状态和疗效指标整理，以便区分主要研究比较与需要纳入模型的个体差异。

服务流程

研究设计：明确体液类型、疾病比较、临床轴与采样窗口，确定独立组或患者内配对方案。

样本检测：完成适配的前处理和质谱定量，汇总样本质量与蛋白覆盖结果。

队列分析：开展组间比较、配对变化、临床关联与功能解释，整理重点蛋白和图件。

结果交付：结合患者背景解释主要变化，提供完整结果、候选分子与后续专题研究建议。

交付内容

交付样本与蛋白定量表、覆盖及质量图表、完整差异和关联结果、配对变化矩阵与重点蛋白图件。每项结果保留蛋白标识、基因名称、效应量、统计结果、检出覆盖和功能注释；图形附对应数据，既能查看单个候选的患者分布，也能按同一规则筛选完整候选集合。

专题报告分别说明不同患者共有的体液变化、临床亚组间的效应差异，以及各功能集合的成员响应。需要验证的候选附定量表现和适用的采样时点，独立队列建议列明目标人群、样本可得性及需记录的临床资料，使验证比较与当前研究问题保持一致。

项目咨询：请提供研究问题、样本类型与数量、分组设计及相关病理、临床或配套组学资料。多组学与生信定制咨询：multiomics@omicsolution.com。

图文示例

图文为分析方法、公开数据再分析或研究示例。示例中的样本数量、效应和模型性能对应各自数据与分析条件，不代表其他项目的结果保证。服务用于科研；候选关系与预测结果不能替代机制验证、独立队列验证或临床诊断。

图1 体液蛋白组定量深度 丰度与覆盖

Tognetti等，iScience，2025，公开血清蛋白组数据；易算生物重新分析。

单样本蛋白数显示定量深度，丰度排序显示信号跨度，检出率则反映同一蛋白能在多少份样本中定量。三者分别从样本、信号和队列覆盖描述数据；候选的效应比较建立在相应可用样本上，低覆盖蛋白与高覆盖蛋白具有不同的信息完整度。

图2 访视样本与独立基线患者的整体结构

Tognetti等，iScience，2025，公开血清蛋白组数据；易算生物重新分析。

左图保留全部访视，点的分布包含患者差异和采样时间信息；右图比较独立基线样本，显示治疗前的蛋白组成及分组分布。两图分别描述重复采样队列与初始人群，患者内变化由配对比较估计。

图3 治疗第15天的患者内蛋白变化

Tognetti等，iScience，2025，公开血清蛋白组数据；易算生物重新分析。

火山图汇总两治疗组的平均共同变化，效应散点则把同一蛋白在两组中的变化直接对照。方向一致且幅度接近的点对应相似响应，偏离这些关系的点对应组间效应差异；逐患者差值还显示组均值由怎样的个体变化构成。

图4 配对变化的患者异质性

Tognetti等，iScience，2025，公开血清蛋白组数据；易算生物重新分析。

每列保留一位患者的原始前后差值，各列颜色可直接比较同一蛋白的变化方向和幅度。相近颜色表示响应较一致，局部反向或加深显示个体差异。顶部治疗分组说明这些变化在两组患者中的分布。

图5 代表蛋白的治疗前后配对轨迹

Tognetti等，iScience，2025，公开血清蛋白组数据；易算生物重新分析。

细线保留每位患者的起点和治疗后丰度，粗线概括群体变化。相似的平均效应可能由方向一致的小幅变化构成，也可能伴随较大的患者间差异；配对轨迹同时展示两部分信息，分别保留患者基线水平及其响应幅度。

图6 功能集合协调变化与成员蛋白效应

Tognetti等，iScience，2025，公开血清蛋白组数据；易算生物重新分析。

集合检验概括一组蛋白的协调变化，成员效应图则列出各蛋白的方向、幅度与区间。KEGG疾病名称在此用作蛋白集合标签，生物学解释依据实际定量成员及其功能，分别对应免疫、基质或细胞结构等过程。

图7 代表蛋白与临床表型的标准化效应

Tognetti等，iScience，2025，公开血清蛋白组数据；易算生物重新分析。

同一尺度的标准化效应便于比较不同临床指标对应的关联方向与幅度，颜色模式显示哪些候选具有相近关联。效应大小需要连同统计结果和定量覆盖解释；各临床类别的样本构成决定相应关联估计所代表的人群。