蛋白质组学发展到今天已经接近三十年。随着设备性能的不断提高和方法学的不断优化，蛋白质组学的研究也不断深入。近年来，随着精准医疗的宏大工程不断推进，蛋白质组学的研究也有了新的意义和方向。
一、实验设计
传统的蛋白质组学更偏向于科研，其中不少研究在实验设计中选择细胞系来完成，它们往往是单一实验组 + 对照组，或不同实验组 + 对照组。关于这类实验的蛋白质组学方法很早就已经成熟，我们称之为多维蛋白质鉴定技术 (Multidimensional Protein Identification Technology, MudPIT)。
随着精准医疗和临床蛋白质组学的蓬勃发展，蛋白质组学在迎来机遇的同时也面临挑战。作为实现精准医疗的重要策略，蛋白质组学承担了很多重要的临床研究任务，曾经经典的实验流程已无法满足临床需求。多组别的实验、多样本类型、大队列样本的分析、多种数据采集模式联合分析、蛋白质组学大数据联合 AI 深度学习是蛋白质组学研究领域几乎从未考虑过的问题。而在大量样本采集过程中存在的数据稳定性问题、批次效应、缺失值现象等等则是研究人员必须面临并解决的难题。
（1）数据稳定性 (Data Stability)：由于在实验过程、质谱分析阶段中皆存在不平行性和不稳定性，所以大队列样本的实验最终的数据重现性往往不会很高，影响研究结果的精确度。
（2） 批次效应 (Batch Effect)：不同批次的实验、不同的批次的试剂、不同操作者和仪器都有可能产生批次效应，它很难被去除但可以被缩小，若批次效应很严重，就会影响到蛋白质组学的定量准确性，最终导致分析的结果产生偏差。
（3）缺失值问题：在蛋白质组学数据中存在非随机缺失 (Missing Not At Random, MNAR) 与完全随机缺失 (Missing Completely At Random, MCAR）。非随机缺失即样本中没有该蛋白或蛋白含量很低导致缺失，完全随机缺失即质谱误差或数据检索误差导致的缺失。为了获得更可靠的分析结果，研究人员会对缺失值的处理提供多种方案（比如填充均值、最大值、最小值等等）目的就是为了保证数据更加偏向真实性，对后续的分析提供保证。
上述任一问题都不存在理论上的最佳方案，只能通过不断摸索及尝试来寻找最合适的路线。在此情况下，慢慢摸索固然是一条稳定的路线，但在时不我待的大环境下，将目光放在成熟的技术流程上也是个不错的选择，比如西湖欧米。
西湖欧米拥有更加成熟的蛋白质组学技术，欧米的科服平台采用严格的质控标准，在实验操作的每一阶段都有明确的质控标准，最终能呈现高质量、稳定性好的质谱数据；欧米拥有多种评估批次效应的方法，同时也有多种校正批次效应的解决方案，在实验设计环节应用这些工具能很好地平衡批次带来的影响；在数据的完全随机缺失层面上，欧米致力于尽可能减少误差所带来的缺失，针对两种缺失问题有多种不同的解决方案，尽可能最大程度保证数据的真实性。
二、样本制备
对于临床组织样本而言，这些样本不易获得且极其微量。使用传统的手动研磨方法由于其大量损失和较差的平行性往往让结果难以达到预期。另外，来自于临床的样本类型多种多样，从研究相对多一些的肝脏、肾脏、肺、肌肉、脑等组织样本，到少见的毛发、指甲、粪便、骨组织等难以使用传统研磨方法提取蛋白的样本，这些样本越来越被视为重要的研究目标。西湖欧米拥有基于 PCT 的高通量高重现性微量样本前处理技术，能在样本前处理中保持良好的蛋白产率和实验平行性，且能兼容多种样本类型，助力良好的研究数据和研究结果产出。
三、质谱分析技术
定量蛋白质组学在早期科研型的实验中，更多地使用 TMT/iTRAQ 等标记试剂。它们最大的局限在于仅仅支持数例或者十多例样本的同时比较，即便使用 pool sample 作为参照进行大队列分析，它们的批次效应 (Batch Effect) 往往也会比较大。因此，现在临床高通量蛋白质组学越来越重视 DIA 采集模式的应用。西湖欧米凭借专利的 Pulse DIA 技术，能够在传统 DIA 的优势之上，进一步提高蛋白的鉴定深度。结合基于算法的队列设计、优势的 PCT 前处理技术，个性化的数据分析服务，每一环节都能够较好地适应临床蛋白质组学的要求。
四、蛋白质组学大数据联合 AI 深度学习，助力疾病临床诊断
西湖欧米引入 AI 机器学习，并将其与疾病蛋白质组学大数据结合，助力精准医疗的发展。
在传统分析流程中，研究人员可能更加关注的是单个或某几个生物标志物与标签的关系，手段比较直接和简单，如差异分析。但临床问题往往比较复杂，蛋白与蛋白、蛋白与基因之间存在千丝万缕的联系，此时传统方法会存在一定地局限性，若能够建立相对深层次的机器学习模型来寻找深层次的关系，也许就能完美解决分析上存在的问题；其次，很多传统的生信分析大多依赖整合文献报道的信息，但蛋白质组大数据拥有海量信息，机器学习能帮助研究人员挖掘和揭示更深层的未知生物标志物和标志物之间的联系，发现和探索生物学家未能找到的角落，实现完美互补。除此之外，机器学习结合蛋白质互作网络/蛋白信号通路等复杂特征可以更系统及全面地揭示疾病的发生与发展。更重要的是，随着数据量的增加，更加复杂的机器学习可以被建立起来，能更好地处理一些之前无法预测的边缘情况，如甲状腺和 2型糖尿病疾病的分型。
他山之石，可以攻玉。在通向临床蛋白质组学的道路上，西湖欧米已经积累了多年的高通量、高稳定性的蛋白质组学样本制备和数据分析经验，拥有产生和分析超过 10 万个高质量蛋白质组的经验。
西湖欧米将其与 AI 深度学习进行有机结合，形成了 AI 赋能的蛋白质组学技术平台。大队列样本的专业队列设计，支持极微量、多种临床组织样本的深度高通量蛋白质组学分析，能很好地解决临床样本蛋白质组研究的痛点，助力临床诊断。
蛋白质组学发展到今天已经接近三十年。随着设备性能的不断提高和方法学的不断优化，蛋白质组学的研究也不断深入。近年来，随着精准医疗的宏大工程不断推进，蛋白质组学的研究也有了新的意义和方向。
一、实验设计
传统的蛋白质组学更偏向于科研，其中不少研究在实验设计中选择细胞系来完成，它们往往是单一实验组 + 对照组，或不同实验组 + 对照组。关于这类实验的蛋白质组学方法很早就已经成熟，我们称之为多维蛋白质鉴定技术 (Multidimensional Protein Identification Technology, MudPIT)。
随着精准医疗和临床蛋白质组学的蓬勃发展，蛋白质组学在迎来机遇的同时也面临挑战。作为实现精准医疗的重要策略，蛋白质组学承担了很多重要的临床研究任务，曾经经典的实验流程已无法满足临床需求。多组别的实验、多样本类型、大队列样本的分析、多种数据采集模式联合分析、蛋白质组学大数据联合 AI 深度学习是蛋白质组学研究领域几乎从未考虑过的问题。而在大量样本采集过程中存在的数据稳定性问题、批次效应、缺失值现象等等则是研究人员必须面临并解决的难题。
（1）数据稳定性 (Data Stability)：由于在实验过程、质谱分析阶段中皆存在不平行性和不稳定性，所以大队列样本的实验最终的数据重现性往往不会很高，影响研究结果的精确度。
（2） 批次效应 (Batch Effect)：不同批次的实验、不同的批次的试剂、不同操作者和仪器都有可能产生批次效应，它很难被去除但可以被缩小，若批次效应很严重，就会影响到蛋白质组学的定量准确性，最终导致分析的结果产生偏差。
（3）缺失值问题：在蛋白质组学数据中存在非随机缺失 (Missing Not At Random, MNAR) 与完全随机缺失 (Missing Completely At Random, MCAR）。非随机缺失即样本中没有该蛋白或蛋白含量很低导致缺失，完全随机缺失即质谱误差或数据检索误差导致的缺失。为了获得更可靠的分析结果，研究人员会对缺失值的处理提供多种方案（比如填充均值、最大值、最小值等等）目的就是为了保证数据更加偏向真实性，对后续的分析提供保证。
上述任一问题都不存在理论上的最佳方案，只能通过不断摸索及尝试来寻找最合适的路线。在此情况下，慢慢摸索固然是一条稳定的路线，但在时不我待的大环境下，将目光放在成熟的技术流程上也是个不错的选择，比如西湖欧米。
西湖欧米拥有更加成熟的蛋白质组学技术，欧米的科服平台采用严格的质控标准，在实验操作的每一阶段都有明确的质控标准，最终能呈现高质量、稳定性好的质谱数据；欧米拥有多种评估批次效应的方法，同时也有多种校正批次效应的解决方案，在实验设计环节应用这些工具能很好地平衡批次带来的影响；在数据的完全随机缺失层面上，欧米致力于尽可能减少误差所带来的缺失，针对两种缺失问题有多种不同的解决方案，尽可能最大程度保证数据的真实性。
二、样本制备
对于临床组织样本而言，这些样本不易获得且极其微量。使用传统的手动研磨方法由于其大量损失和较差的平行性往往让结果难以达到预期。另外，来自于临床的样本类型多种多样，从研究相对多一些的肝脏、肾脏、肺、肌肉、脑等组织样本，到少见的毛发、指甲、粪便、骨组织等难以使用传统研磨方法提取蛋白的样本，这些样本越来越被视为重要的研究目标。西湖欧米拥有基于 PCT 的高通量高重现性微量样本前处理技术，能在样本前处理中保持良好的蛋白产率和实验平行性，且能兼容多种样本类型，助力良好的研究数据和研究结果产出。
三、质谱分析技术
定量蛋白质组学在早期科研型的实验中，更多地使用 TMT/iTRAQ 等标记试剂。它们最大的局限在于仅仅支持数例或者十多例样本的同时比较，即便使用 pool sample 作为参照进行大队列分析，它们的批次效应 (Batch Effect) 往往也会比较大。因此，现在临床高通量蛋白质组学越来越重视 DIA 采集模式的应用。西湖欧米凭借专利的 Pulse DIA 技术，能够在传统 DIA 的优势之上，进一步提高蛋白的鉴定深度。结合基于算法的队列设计、优势的 PCT 前处理技术，个性化的数据分析服务，每一环节都能够较好地适应临床蛋白质组学的要求。
四、蛋白质组学大数据联合 AI 深度学习，助力疾病临床诊断
西湖欧米引入 AI 机器学习，并将其与疾病蛋白质组学大数据结合，助力精准医疗的发展。
在传统分析流程中，研究人员可能更加关注的是单个或某几个生物标志物与标签的关系，手段比较直接和简单，如差异分析。但临床问题往往比较复杂，蛋白与蛋白、蛋白与基因之间存在千丝万缕的联系，此时传统方法会存在一定地局限性，若能够建立相对深层次的机器学习模型来寻找深层次的关系，也许就能完美解决分析上存在的问题；其次，很多传统的生信分析大多依赖整合文献报道的信息，但蛋白质组大数据拥有海量信息，机器学习能帮助研究人员挖掘和揭示更深层的未知生物标志物和标志物之间的联系，发现和探索生物学家未能找到的角落，实现完美互补。除此之外，机器学习结合蛋白质互作网络/蛋白信号通路等复杂特征可以更系统及全面地揭示疾病的发生与发展。更重要的是，随着数据量的增加，更加复杂的机器学习可以被建立起来，能更好地处理一些之前无法预测的边缘情况，如甲状腺和 2型糖尿病疾病的分型。
他山之石，可以攻玉。在通向临床蛋白质组学的道路上，西湖欧米已经积累了多年的高通量、高稳定性的蛋白质组学样本制备和数据分析经验，拥有产生和分析超过 10 万个高质量蛋白质组的经验。
西湖欧米将其与 AI 深度学习进行有机结合，形成了 AI 赋能的蛋白质组学技术平台。大队列样本的专业队列设计，支持极微量、多种临床组织样本的深度高通量蛋白质组学分析，能很好地解决临床样本蛋白质组研究的痛点，助力临床诊断。
