二区论文90%工作量1次搞定！医生科研提速神器——诊断生物标志物研究一站式解决方案
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时间：2025-04-25
为了帮助医生们突破这一困境，谱度众合特别推出诊断生物标志物一站式解决方案（简称诊断产品），深入洞察临床医生的实际需求，精心打造一套从方案设计到数据报告全程陪伴式的解决方案。我们的报告结果可直接作为论文的核心内容，轻松解决90%的论文结果工作量，彻底消除报告转化为论文过程中的障碍，助力医生们轻松迈上科研快车道！
报告拼图即论文figure！
在过去的合作中，我们的报告内容获得了广泛好评，并成功助力客户在论文发表中表现出色。数据显示，我们服务的客户中，论文结果与报告相似度高达90%以上（见表1和表2）[1-10]，这充分说明，我们的报告显著减轻了研究人员在后续整理与转化果程中的工作压力。客户只需提供样本与初步研究思路，我们即可完成从临床问题梳理到检测分析并最终交付高质量报告的全过程。报告与论文内容的高度相似性（超过90%）大幅降低了论文发表的门槛，使科研工作更加高效！
表1 服务案例详情表
表2 论文工作量对比详情
√：代表100%完全按照报告分析内容转化;o：代表70%以上按照报告分析内容转化
报告核心组图 vs 论文figure
我们提供的报告与论文的距离到底有多近？结合客户案例，我们为您详细解读！以下文章是我们的客户在2023年发表于《Frontiers in Immunology》(二区，IF=5.7)的论文，谱度众合有幸作为共同作者参与其中。
接下来，我们将为您展示诊断产品报告与论文结果图的惊人相似度，让您亲眼见证报告与论文的“零距离”！以下对比中，左图均为论文图片，右图为诊断产品报告示例。
差异表达分析
本部分通过火山图、PCA分析图和聚类热图，全面展示了差异蛋白的表达情况，是临床蛋白质组学论文的必备结果图。无论是数据呈现还是配色方案，均与论文发表标准完美契合。报告的论文转化度和完成度达到100%，零修改，直接上传！
图1 差异分析结果图
通路富集分析
本部分内容包含GO、KEGG、DO等多个层次对差异蛋白的功能注释以及富集分析结果，展示差异蛋白主要影响的分子机制以及代谢通路等信息，是蛋白质组学论文最常见的结果图。同样，本部分报告内容（右）的论文转化度也高达100%（左），无需修改，直接引用！
图2 通路注释富集图
蛋白互作网络分析
PPI图展示差异蛋白之间的相互作用关系，为挑选核心蛋白提供理论依据。报告使用权威网络图绘制软件Cytoscape中的4种算法，从不同维度为客户提供核心蛋白挑选意见。诊断产品报告配色复刻顶级期刊配色，也可以依据客户需求进行个性化修改，如左图为个性化修改配色后结果。在保证常规分析内容的全面性专业性之外，还满足定制化个性化调整，一切为了更顺畅的论文发表！
图3 PPI互作网络图
诊断模型构建
诊断产品通过XGBoost、Lasso回归、Logistic回归等热点机器学习算法，结合蛋白质及临床变量，构建诊断模型，筛选潜在生物标志物，这些结果是近年临床相关文章高频出现的重要结果。
图4上图为发表文献中的figure（仅展示Lasso回归部分），下图为诊断报告完整结果图，一站式诊断报告不仅按照分析目的提供整合拼图，同时提供各部分分析单独图表，详略可个性化调整，客户可按照研究目的，进行自行组合。
图4 机器学习分析图
蛋白质组学差异分析
本部分报告从区分度、校准度和临床效应三个维度，对构建的临床诊断模型进行全面评价，衡量其实际应用价值，为临床决策提供有力支持。这是临床诊断模型相关文章中重要的结果，能作为文章亮点。本部分报告内容也实现了100%转化！
图5 诊断模型评价
以上五张主图内容对比，可发现诊断产品报告结果与最终发表文献相似度高达90%，真正实现报告结果无痛丝滑转换论文结果，极大减轻客户后续报告数据整理以及论文撰写负担。
颠覆性大更新！
诊断生物标志物研究一站式解决方案报告内容大升级！诊断产品总结既往客户经验，调研整合2024年最新文献展现结果，革新分析广度。分析模块拒绝“花架子”，直指标志物研究的核心痛点。专业性与可视化双突破，新增分析方法更全面，图表丰富度秒杀常规二区文献，轻松应对创新性研究需求！十大更新点，一起来看！
蛋白定量图表更全面
在原有的蛋白定量数据展示形式基础上，新增了定量结果总述、肽段电荷数量描述和多种定量强度分布图，更全面地从多个角度呈现质谱定量数据（图6）。
图6 质量展示图
此外，报告内容美化了展示各组定量蛋白数量的图片形式，使其更契合中科院二区及以上论文的呈现方式，补充了数据降维的分析方法，现有PCA、t-SNE、OPLS-DA三种方法可供选择，涵盖了大部分论文的分析内容（图7）。
图7 数据概览图
差异表达分析更详尽
美化了差异表达分析部分的火山图和热图的展示形式，新增亚细胞定位注释图，用于探讨差异蛋白分子在微观环境中的空间分布（图8）。
图8 差异蛋白分析
注释富集分析更丰富
美化富集结果图片的呈现方式，增加气泡图、条图、弦图、桑基图等可选多种表现形式，使文章结果更加丰富多样，客户能按照需求选择结果进行论文撰写；基于GO富集分析结果，进一步展示了富集通路与关键蛋白之间的关系（图9）。
图9 注释富集分析
PPI分析更新颖
在经典PPI网络图的基础上，标注了关键蛋白质节点参与的富集通路，直观展示了参与不同生物过程的差异蛋白之间相互作用关系，新增了MCODE分析，提取关键的子网络，并分析子网络主要参与的生物过程（图10），为分子机制提供更多线索。
图10 蛋白质相互作用
WPCNA分析解读临床表型
为寻找与临床表征相关的蛋白质，补充了WPCNA的分析模块，将具有相似表达模式的蛋白质进行聚类，并研究不同模块蛋白与临床特征之间的关联，进一步从临床特征方面挖掘潜在的分子机制（图11）。
图11 WPCNA分析结果
疾病变化趋势分析
为探索疾病的潜在机制或严重程度对蛋白质表达的影响，补充了Mfuzz分析模块。对差异蛋白进行了软聚类，分析其在不同组别的多种表达模式，并对不同聚类簇内蛋白参与的通路和蛋白之间的相互作用进行了分析，挖掘与疾病变化趋势相关的分子机制（图12）。
图12 蛋白趋势变化分析
筛选蛋白标志物大优化
新增多种统计学方法对蛋白质进行筛选，添加了Spearman相关系数的初步筛选步骤，在原有Lasso回归+XGBoost筛选的基础上，补充了随机森林、支持向量机、梯度提升机和决策树等多种机器学习算法，支持自选算法组合对蛋白质进行筛选，优化升级生物标志物的筛选过程，让筛选到的蛋白质生物标志物更加可靠。
图13 多种机器学习算法筛选蛋白
增加临床-蛋白相关性分析
增加全新相关分析模块，分析筛选得到的蛋白标志物与重要临床特征变量之间的相关关系，并通过GSEA分析进一步验证蛋白标志物参与的生物功能，宏观表型与微观分子的相互联动，多维度的解析疾病分子机制。
图14 关键蛋白与临床表型关联性分析
人工智能助力诊断模型
优化建模过程和模型输出，在原先单一Logistic回归建模的基础上，增加随机森林和梯度提升机的机器学习算法建模过程，选择最优模型作为最终诊断模型，提升模型效能；通过多种可解释性分析的图片呈现形式，可视化展现模型中特征的贡献程度。
图15 模型构建及可视化
模型评价更全面
优化补充原有评价指标，新增PR曲线的评价形式，全方位展示诊断模型的区分性能、校准度和临床效用；在原产品仅评价模型的基础上，补充对单个蛋白标志物以及标志物组合的评价过程。
图16 模型评价
专业的方案设计，丰富的科研服务经验，全面完善的报告内容，对标论文的报告结果，助力客户甩掉“数据单薄”的投稿诟病，降低客户论文撰写的难点！立即联系我们，定制您的专属生物标志物研究方案！
⭐注：文中“二区文献”指SCI二区期刊数据体量标准，本次升级已全面覆盖更高分析维度，细节数据欢迎垂询！
