当前，临床科研正处于向精准医学转化的关键阶段。为应对**"如何系统整合** 临床组织和体液样本的多组学数据，并建立贯通生物机制解析、标志物筛选与药物发现的完整分析路径" 这一核心挑战，我们已完成生信分析体系的全面升级。全新解决方案覆盖从多组学数据整合、深度机制挖掘，到生物标志物筛选与药物发现的全链条，旨在提供**"基础数据-机制探索-临床转化"**的一站式生信分析支撑：
-
临床组织大队列生信分析方案
-
临床体液大队列生信分析方案
-
临床药物发现生信分析方案
图1 临床蛋白组生信分析解决方案封面和封底
临床组织大队列生信分析方案：从多组学数据到机制驱动的临床洞察
面对大队列临床样本的多组学数据，我们提供全面且深入的生信分析服务，致力于将基因组、转录组、蛋白组及修饰组 （包括磷酸化、乳酰化、巴豆酰化等）数据进行系统整合与深度挖掘。主要包含：
-
从基因组层面解析体细胞突变与拷贝数变异的顺反式调控；
-
整合多组学数据进行分子分型；
-
利用免疫浸润分析量化肿瘤微环境免疫生态；
-
探索酰化修饰对于激酶活性的调控作用；
-
解析组蛋白酰化修饰的表观遗传调控作用；
-
探索酰化修饰对于激酶活性和表观遗传调控的双重作用；
-
为疾病诊断与亚型鉴定提供机制驱动的生物标志物体系。
图2 临床组织大队列生信分析方案
临床 体液大队列生信分析方案：从体液数据解析疾病特征挖掘生物标志物
本方案面向血清、血浆、尿液等临床体液样本 ，提供蛋白质组、修饰组（如完整N糖肽组、巴豆酰化修饰组等）及代谢组的一体化整合分析方案。通过组学鉴定与定量，结合差异分析、功能富集、临床信息关联分析、多修饰/多组学联合分析，深入解析疾病特征 。依托机器学习算法筛选高性能生物标志物，为疾病的早期诊断、疗效监控及预后评估提供具有转化潜力的分子靶标与数据支持。
图3 临床体液大队列生信分析方案
临床药物发现生信分析方案：整合"靶点挖掘+药物筛选"双视角，提供蛋白质组学驱动药物发现的一站式解决方案
针对临床前药物发现的系统性瓶颈，我们推出以功能性蛋白质组学 为核心驱动的一站式生信解决方案。该方案有机整合**"靶点挖掘"** 与**"药物筛选"** 双重视角。基于蛋白组学和修饰组学技术系统筛选疾病相关靶点并完成可药性评估，为位点特异性药物设计提供依据；联合热蛋白组学（TPP） 技术挖掘药物在细胞中的直接靶点。通过网络药理学构建**"药物-靶点-疾病"**交互网络，并衔接高通量虚拟筛选、高精度分子对接与分子动力学模拟，进一步缩小靶标筛选范围，得到关键药物靶点与核心药物成分，显著提升药物发现的效率与成功率。
图4 临床药物发现生信分析方案