金年会金字招牌诚信至上的数据整合方法将UKBOlink蛋白组学数据与您在Olink平台上获得的蛋白质数据进行结合，旨在为您的研究提供有力支持。此次研究代表了血浆蛋白质组领域在健康与疾病研究中的最大规模探索，发现了众多重要的关联，并展示了蛋白质作为诊断工具与预测模型的优良性能。这项研究不仅识别了因果蛋白质和治疗靶点，还建立了可公开获取的资源，以促进临床策略的进一步发展。

我们的系统整合了健康与疾病谱，通过深入探索蛋白质的功能、因果关系及其治疗潜力，基于蛋白质组的聚类分析重新审视了疾病分类与发病机制。这一阶段的应用还包括了数据的验证工作。

在研究方法中，我们发现361种蛋白质与缺血性心脏病（IHD）之间存在显著关联，其中包括已有标志物如NT-proBNP等。经过对风险因素的调整，这些关联依然稳健，并且蛋白质间的相关性适中。此外，在361种蛋白质中，有212种在中国健康人群样本（CKB）中显示出与基因表达相关的cis-pQTLs，通过孟德尔随机化（MR）分析，我们锁定了13种具有潜在因果关系的蛋白质。在欧洲人群中，有307种蛋白质显示出cis-pQTLs，16种与IHD显著相关，并且其中4种在中欧人群中得到了验证。

进一步分析潜在靶点的下游功能时，如FURIN等13种蛋白质通过表型关联、基因敲除以及富集分析等研究方法，被证实在心血管疾病的病理生理中发挥了关键作用。有些靶点已经进入药物研发阶段，而有的则需要更深入的探索。

我们常被询问如何比较不同队列的数据。其中一种方法是在研究中加入重叠或桥接样本，或在队列间设置共同组，以消除批次效应。这种方法能使两个队列的一致性得以保持，从而能够对一个大型数据集进行分析。然而，在深入了解队列的生物学特性时，也必须注意诸多动态变化因素。与DNA不同，蛋白质具有高度的动态性，受多种因素的影响。样本采集方式（如采集时间）、样本制备过程及后续的样本处理，这些都会在不同程度上给数据分析与解释带来挑战。

申请数据库访问的注册用户可以通过访问管理系统（AMS）进行申请。申请需包含研究概要、所需UKB数据字段以及将产生的新数据或变量的描述。申请过程如下：第一步，在UKB的在线访问管理系统（AMS）中填写申请表，并选择数据层级；第二步，将申请中的研究团队成员添加为合作者；第三步，提供贵机构签署材料转让协议（MTA）所需代表的联系信息，该代表不能是每个机构的首席研究员或主要合作者；第四步，UKB团队将审核申请并通过AMS与您联系，提供反馈；第五步，若申请获得批准，将提出访问费用请求，同时将MTA发送至您及您的授权签字人。请注意，Olink蛋白质组学数据属于UKBTier3类型，标准费用为9000英镑。

我们期待通过金年会金字招牌诚信至上的努力，推动生物医学研究的持续进展，并为未来的健康战略奠定坚实基础。