① 针对性临床设计方案：

针对RCT研究特点，根据不同研究目标和临床场景，灵活调整RCT设计方案，确保研究设计既符合科学研究的严谨性，又能满足多元化临床需求；

不仅仅对客户提供的样本进行检测分析，还根据检测结果进行GO，KEGG，DO等多个数据库的深度挖掘，从疾病、通路、功能富集分析等多个角度，揭示疾病分子机制；

整个研究过程遵循国际公认的GCP标准和伦理准则，确保数据质量和研究的道德规范，保障研究结果的可靠性和可接受性；

从研究设计到报告生成，提供一站式科研服务（点击链接查看详情）。由资深专家小组为客户提供关键蛋白的挑选策略及下一步研究的个性化参考建议；

报告内容参照SCI范式，提供符合论文发表要求的报告图表以及中英文结果描述。

① 试验人群、数据收集和研究设计

介绍该RCT研究的随机化设计和研究人群（A），收集基线期人口统计学信息与临床特征（B），本结果可用于展示研究流程和临床信息。

② 主要结局、次要结局分析

对主要结局进行Kaplan-Meier分析，可视化随机分配给治疗组与对照组的无症状患者的无病生存概率(A)，以及该疾病事件的累积发病率（B）。同时明确次要结局，对主要结局进行补充，回答与试验目的相关的问题。

本结果是临床文章的关键内容，是本次RCT试验效果的主要评价指标，一般作为文章的主体结果进行展示。

③ 亚组分析

根据受试者的某个基线特征划分亚组进行统计分析,可视化分析临床变量，其中与结局显著相关的临床变量可用于后续临床模型的构建。

本结果可以作为研究结论的补充说明，为进一步开展研究提供线索。

⑤ 差异蛋白筛选

根据蛋白在不同样品组间的差异倍数和P值筛选组间显著差异的蛋白，并通过火山图展示差异蛋白的表达情况。基于Xgboost和LASSO回归分析筛选目标蛋白。

本结果用于展示组间差异蛋白的分析结果，通常选择两组间P值小且差异倍数排名靠前的蛋白作为后续验证和功能探索的候选蛋白。

基于蛋白质组学数据以及临床变量分析，构建临床蛋白质组模型（E），并从区分度（A，B）、校准度（C）以及临床效应（D）三个方面对临床模型进行评价。

本结果展示了临床蛋白质组学模型构建及模型评价结果，建立了预测模型以区分不同治疗效果，并从多角度对模型的稳定性进行评价。

谱度众合随机对照试验临床蛋白质组学解决方案致力于为客户提供更省心的服务、更稳定可靠的数据结果、更丰富详实的分析内容、满足更多元个性的研究方向。

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