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        醫學領域 ? 疾病演進:縱向隊列多組學

        · 產品定義

        橫斷面研究有其不可避免的局限性,“只有通過大規模、前瞻性的縱向隊列研究,獲得連續的生物學樣本和流行病學數據,才有可能最終揭示疾病發生、發展過程內在的根本規律,以期達到疾病的預測、預防和藥物個體化治療的目的。”因此,利用縱向隊列+多組學,即“Longitudinal multi-omics“的模式,在時間尺度上對疾病進行全景分子圖譜描繪及發現更精準的診療窗口期,已成為最前沿的臨床研究模式。

         利用縱向隊列+多組學,即“Longitudinal multi-omics“的模式,在時間尺度上對疾病進行全景分子圖譜描繪及發現更精準的診療”窗口期“,已成為最前沿的臨床研究模式。

         

        · 技術路線

         技術路線

         

        · 技術優勢

        1. 一站式組學檢測:18年組學分析服務經驗,多維質量控制;

        2. 縱向隊列數據生信挖掘:成熟、成套的四大模塊,及定制化深度挖掘。

         

        · 數據分析

               部分數據分析結果展示

        部分數據分析結果展示

        部分數據分析結果展示

        部分數據分析結果展示

        · 推薦組合產品

        1. 體液蛋白:DIA

        2. 體液代謝:全譜代謝組/M650+HL1250

        3. 免疫:PBMC轉錄組、PBMC單細胞轉錄組(暫不涉及時間分析)、細胞因子(olink

        4. 糞便:16s/宏基因、M650

         

        · 推薦應用領域

        臨床縱向隊列研究通用

         

        · 送樣建議

        詳見具體產品頁面信息

         

        · 參考文獻

        1. Cell. 2022 Mar 3;185(5):881-895.

        2. Cell. 2020 May 28;181(5):1112-1130.

        3. Nature. 2019 May;569(7758):663-671.

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