**数据整合**：将UKBOlink蛋白组学数据与您的Olink蛋白质数据直观整合，为您的研究提供强有力的支持。此项研究代表了当前血浆蛋白质组在健康与疾病领域的最大规模研究，揭示了大量的关联性，蛋白质诊断与预测模型表现优异，明确因果蛋白质与治疗靶点，构建公开资源助力临床策略的发展。通过系统整合健康与疾病谱，深入探讨蛋白质的功能、因果关系及治疗潜力，基于蛋白质组的聚类，有助于重新审视疾病的分类与发病机制。

**应用二：数据验证**
研究方法包含蛋白质与缺血性心脏病（IHD）及其风险因素的关联分析：其中361种蛋白显著与IHD相关，部分为已知标志物如NT-proBNP等。经风险因素调整后，这些蛋白仍展现出稳健的关联性，且其间相关性适中。遗传关联分析结果显示，361种蛋白中，有212种在中国基因组队列（CKB）中有cis-pQTLs的存在。孟德尔随机化分析锁定13种具潜在因果关联的蛋白质；在欧洲人群中，307种蛋白具有cis-pQTLs，16种与IHD显著相关，其中4种在中欧人群中得到验证。

在潜在靶点的下游分析中，例如FURIN等13种蛋白通过表型关联、基因敲除及富集分析显示出其在心血管疾病（CVD）病理生理中的关键作用，部分蛋白已有药物研发进展，另有部分仍需深入探索。

我们常被询问比较不同队列数据的最佳方法。一种有效的途径是在研究中纳入重叠或桥接样本，或在队列间设立一个共同组，以消除批次效应。这一方法本质上使得两个队列保持一致，从而可处理一个大型数据集并进行分析。在深入了解队列生物学特性时，该方法效果显著，但我们也需指出一些注意事项。多种因素可能影响队列间的动态变化。与DNA不同，蛋白质具有较强的动态性，受多种因素影响。从样本采集方式（如采集年份和时间）到样本制备过程及后续的数据处理，这些因素可能在不同程度上带来数据分析与理解的挑战。

注册用户通过访问管理系统（AMS）申请数据库访问。申请中需准备将进行的研究概要、所需UKB数据字段以及研究将产生的任何新数据或变量描述等资料。具体步骤如下：

1. 在UKB在线访问管理系统（AMS）填写申请表并选择一个数据层级。
2. 将访问UKB数据的研究人员添加到申请中作为合作者。
3. 添加有权代表您所在机构签署材料转让协议（MTA）的签字人联系信息，该签字人应不是每个机构的首席研究员或主要合作者。
4. UKB团队将审核您的申请，并通过AMS中的消息与您联系，提供反馈。
5. 如果申请获得批准，将提出访问费用请求，并将MTA发送给您和您的授权签字人。

Olink蛋白质组学数据属于UKBTier3类型（包含其他多组学数据），标准费用为9000英镑。
参考资料：1. Cell 2024 Nov 15; S0092-8674(24)01268-6 doi: 10.1016/j.cell.2024100452。2. J Am Coll Cardiol 2023 Nov 14; 82(20): 1906-1920 doi: 10.1016/j.jacc.202309804。

在此背景下，**[Z6·尊龙凯时]**为您的生物医疗研究项目提供可靠支持，助您科研之路更加顺畅。