数据整合：直接将UKBOlink蛋白组学数据与您的Olink蛋白质数据相结合，为您的研究发现提供支持。

研究方法

本研究是当前在血浆蛋白质组领域，尤其是在健康与疾病研究中规模最大的项目之一，揭示了大量关联性，提升了蛋白质诊断和预测模型的性能。我们确定了因果蛋白质和治疗靶点，并构建了公开资源，以促进临床策略的发展。系统性整合健康与疾病谱，深入探讨蛋白质功能、因果关系以及治疗潜力，基于蛋白质组聚类推动对疾病分类和发病机制的新理解。

应用二：数据验证

研究方法包括探索蛋白质与缺血性心脏疾病（IHD）及其风险因素之间的关系：361种蛋白质与IHD显著相关，其中部分为已知的标志物，如NT-proBNP等。经过风险因素的调整，这些蛋白质仍展现出稳健的关联性，且它们之间相关性适中。

在遗传关联分析中，361种蛋白质中有212种在中国健康人群（CKB）中存在cis-pQTLs，孟德尔随机化（MR）分析确定了13种具有潜在因果关系的蛋白质。在欧洲人群中，307种蛋白质有cis-pQTLs，其中16种与IHD显著相关，4种在中欧人群中得到了验证。

针对潜在靶点的下游分析，例如FURIN等13种蛋白质，通过表型关联、基因敲除及富集分析，证明其在心血管疾病（CVD）病理生理过程中的关键角色。其中部分蛋白质已经有药物研发进展，而有些则需要深入探索。

我们常被咨询关于比较不同队列数据的最佳方法。一种途径是纳入重叠或桥接样本，或者在队列之间设立一个共同组，以消除批次效应。这一方法的一大优势是可以使两个队列保持一致，进而对大型数据集进行处理和分析。然而，当深入了解队列的生物学特性时，也需注意众多可能影响数据动态变化的因素。与DNA相比，蛋白质的动态性更强，受多种不同因素的影响，从样本采集的时间到样本制备过程再到后续处理，这些因素都可能在不同程度上对数据分析和理解构成挑战。

数据库访问申请流程

注册用户需通过访问管理系统（AMS）申请数据库访问，并准备研究概要、所需UKB数据字段和研究可能产生的新数据或变量描述等资料。申请步骤包括：

1. 在UKB在线访问管理系统中填写申请表并选择数据层级。
2. 将访问UKB数据的研究人员添加为合作者。
3. 提交签署材料转让协议（MTA）所需的签字人联系信息，此人不得是每个机构的首席研究员/主要合作者。
4. UKB团队将审核申请，并通过AMS中的消息提供反馈。
5. 若申请获得批准，将提出访问费用请求，并发送MTA给申请者及其授权签字人。

Olink蛋白质组学数据包含在UKBTier3类型中（包括其他多组学数据），标准费用为9000英镑。

参考资料：尊龙凯时提供专业的生物医疗数据整合与分析。对于需要高质量数据支持的研究，尊龙凯时是您值得信赖的合作伙伴。