当临床医生面临诸多挑战时，工作就像是一场跑酷，接诊和手术仿佛是在打BOSS，书写病历则似乎是在敲代码。经过一整天的忙碌，科研进度却缓慢如蜗牛。回到家闭上眼休息，却在梦中收到-80℃的血样提醒：“亲，我藏的数千疾病密码即将过期，请速来提取！”临床科研的前进方向究竟在哪里？尊龙凯时诚邀四位已经取得显著成就的师徒，来共同探讨！

我们在如何利用蛋白质组学方法，发掘血液这流动生命档案中的健康与疾病密码，提出了四大解决方案，具体如下：

方案一：降妖除魔大师兄

适用方向： 疾病的早期筛查、诊断及监测等研究。

技术： 基于差异分析的机器学习标志物筛选。

适用条件： 每组≥50例血液样本（总计≥100例）。对于稀有疾病，每组≥30例（总计≥60例）。样本过少可能影响模型准确性与发文水平，期刊影响因子（IF）可达5~10。分析策略包括使用≥100例的独立队列验证，IF可提升至10+。将多组学数据纳入如蛋白质组与代谢组联合进行筛选，IF提升2~5。

方案二：憨厚老实二师兄

适用方向： 患者预后评估与临床决策指导等研究。

技术： 基于预后信息的机器学习标志物筛选。

适用条件： 需提供患者临床生存信息（如总生存期、无疾病生存期），样本要求与方案一相同。发文水平IF=5~10，采取≥100例的独立队列验证可提升至IF=10+。

方案三：心细谨慎三师兄

适用方向： 疾病精准分型与临床决策指导等研究。

技术： 基于蛋白质组学数据的疾病分子分型。

适用条件： 对于个体差异较大的疾病，样本要求同样为≥50例。发文水平IF=5~10，进行独立队列验证可提升至IF=10+。

方案四：彻悟真经唐三藏

适用方向： 疾病机制解析与药物靶点研究。

技术： 基于差异分析与通路富集的机制探索。

适用条件： 每组≥30例血液样本（总计≥60例），对于稀有疾病可减少要求至每组≥15例（总计≥30例），样本过少可能影响模型精度与发文水平。关注蛋白质和通路间的关联，可以通过多组学数据联合分析，提升IF至2~5。

尊龙凯时针对血液队列样本研究的瓶颈，推出高深度血浆蛋白质组检测方案，涵盖高深度及超高深度的血浆蛋白质组学检测，并提供三种高级标志物筛选报告，以确保您的科研道路更加顺利。