该研究针对1724例超大临床队列甲状腺结节FFPE样本，通过PCT-DIA方法采集其蛋白质组学定量表达数据，构建涵盖五种组织类型的甲状腺表达图谱。利用已构建的蛋白质组学图谱与遗传算法和深度学习模型，筛选出19个蛋白质特征用以区分甲状腺结节良恶性。本模型在发现集中判定甲状腺恶性结节的准确率高于91%。随后，研究者从国内、国外共计12个独立的临床中心回顾性、前瞻性地取材独立测试样本，结果显示，在回顾性测试集的288例FFPE样本队列与前瞻性数据集的294例FNA样本队列中，模型可实现准确率分别高达89%和85%。本研究展示了高通量蛋白质组学与AI技术的深度碰撞，AI技术在海量的蛋白质表达数据中能够挖掘至关重要的信息，助力疾病研究的向前发展。
技术服务信息
服务名称：DIA定量蛋白质组学
服务类别：蛋白相关服务 - 蛋白质组综合服务
价格：2000-5000元
允许参观：协商决定
所在区域：浙江.==所在城市==
更新时间：2023/3/23 15:49:00
浏览人数：191
服务商：西湖欧米
诚信指数：65点
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使用范围：仅限科研使用，不能应用于临床
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技术服务详细描述
技术介绍：
DIA（Data-Independent Acquisition，数据非依赖性采集）是一种无歧视性和无随机性的蛋白质组分析技术， 将质谱全扫描范围分为若干个窗口，然后对每个窗口中的所有离子进行检测、碎裂，从而无遗漏、无差异地获得样本中所有离子的信息, 降低样本检测的缺失值，同时提高定量准确性和重复性，实现大样本队列中高稳定，高精准的蛋白质组定量分析。 
技术优势：
1. 西湖欧米结合PCT样本前处理技术，可以实现临床微量样本 (如FFPE、穿刺活检、泪液等）的高深度蛋白质定量分析，组织样本最低送样量只需0.1mg。
2. 使用多种蛋白质组学搜库软件，包括OpenSWATH, EncyclopeDIA, DIA-NN等，并能够综合分析结果，提高蛋白的鉴定量和定量准确度。
3. 开发了优化特异性谱图库的方法，发明专利：基于优化数据库（Sub-Lib）的数据非依赖性质谱检测方法，专利号：202010773114.5。
项目案例：
Cell Discovery | 千人队列蛋白质组学建立甲状腺结节良恶性辅助判别模型
欢迎来电询价0571-86780630
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