如何高效开展 Olink 蛋白组学
在生物标志物研究、临床队列项目和药物开发中，Olink基于PEA（Proximity Extension Assay）技术的蛋白组学平台，以低样本需求、高灵敏度和大规模通量，为科研人员提供了可靠的数据支持。然而，要确保研究效率和结果可靠性，科研团队需要在项目设计、实验执行和数据分析等多个环节做出正确决策。本文将系统介绍如何高效开展Olink蛋白组学研究，帮助科研人员规避常见问题，加速科研成果转化。
一、合理规划实验设计
1、明确研究目标与分组
（1）临床队列研究：关注大规模样本的生物标志物筛选与验证；
（2）机制研究：重点关注信号通路变化、低丰度蛋白动态；
（3）药物研发：需要结合NPX数据转化为绝对浓度，评估药效与安全性。
2、确定样本量与统计功效
（1） 每组样本量建议≥30例以确保差异检出能力；
（2） 对低效应值蛋白或多组比较项目，应提前进行功效分析（Power Analysis）。
3、选择合适的平台
（1）Olink Explore平台：适合中等规模（数百例）、探索性研究；
（2）Olink Explore HT平台：适合上千样本的大规模队列和多中心临床研究；
（3）结合质谱：对NPX显著差异蛋白进行绝对定量或修饰鉴定。
二、优化样本处理与质量控制
1、样本采集与保存
（1）建议使用EDTA血浆或血清，避免溶血；
（2）样本采集后应立即分离，-80℃保存，避免反复冻融。
2、样本批次与随机化
（1）避免分组样本集中在同一检测板，减少批次效应；
（2）对大型项目，建议引入QC样本和内参，便于跨批次校正。
3、常见问题避免
（1）样本量不足：Olink仅需1-3 μL/检测，但应准备额外体积用于复检；
（2） 高脂血或溶血样本：可能干扰抗体结合，应提前筛查。
三、标准化数据分析流程
1、NPX计算与质量控制
（1）Olink输出的NPX（Normalized Protein eXpression）为log2尺度相对丰度；
（2）跨板校正、LOD（检测下限）处理及异常值筛除是核心步骤；
（3）建议保留LOD比例<20%的蛋白用于统计分析。
2、差异分析与统计学方法
（1）组间比较可用t检验、ANOVA或非参数检验，结合FDR校正；
（2） ΔNPX可通过2^(ΔNPX)换算Fold Change，方便解读倍数差异。
3、生物学解读与可视化
（1）通路富集（KEGG、Reactome）揭示疾病相关网络；
（2）使用火山图（Volcano Plot）、热图（Heatmap）呈现显著差异；
（3）结合转录组、代谢组，形成多组学整合分析报告。
四、结合验证与成果转化
1、绝对定量与验证
（1）针对差异显著的核心蛋白，建议通过ELISA或靶向质谱（PRM/MRM）确认；
（2）为临床研究或药物项目提供可报告的浓度单位（pg/mL、ng/mL）。
2、科研与产业化应用
（1） 队列研究：支持疾病预测模型、早期诊断标志物筛选；
（2）药物研发：用于药效评价、靶点验证及安全性监测；
（3）临床转化：帮助研究成果在申报项目或药企合作中加速落地。
要高效开展Olink蛋白组学研究，科研团队需要从实验设计、样本处理、平台选择到数据分析与验证各环节精细规划。百泰派克生物科技凭借丰富的经验、质谱联合验证能力以及生物信息学支持，致力于帮助研究团队高效获取高质量蛋白组学数据，加速科研成果转化为临床与产业价值。
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