蛋白組學
解析蛋白質體組成，挖掘關鍵生物標記物，從功能執行終端解讀生命機理。
Olink 靶向蛋白質組
Olink 靶向蛋白組學分析依託鄰位延伸技術（Proximity Extension Assay, PEA）開發，為新一代高特異性、高 multiplex 蛋白標誌物檢測技術，核心聚焦精準靶向＋超微量樣本＋臨床轉譯，透過雙抗體辨識與 DNA 耦合訊號放大，實現體液、細胞或組織樣本中特定蛋白質組的定量分析。核心創新在於解決傳統免疫分析通量低、樣本用量大、低豐度蛋白難偵測，以及質譜蛋白組學臨床樣本相容性差、成本高之局限。
原理介紹
Olink 蛋白組學技術為高通量蛋白檢測方法，可同時檢測數百種蛋白，且具高靈敏度與高特異性。技術原理：Probe 設計——採用 proximity extension assay（PEA）方法，以兩種具特異性的 Proximity Probe 抗體分別辨識待測蛋白不同位點，兩種 Probe 各連結一 DNA 分子，當兩者接近並結合待測蛋白時，兩 DNA 分子形成連通 DNA 鏈；擴增——所有 DNA 鏈同時被擴增為數百萬個複製物，並於擴增中添入標記核酸，標記核酸與各 DNA 鏈特測序列相符；檢測——以 Olink PCR 方法（使用 Universal PCR Probe）檢測所有擴增 DNA 鏈，PCR 反應產生螢光訊號，標記核酸序列數量與待測蛋白數量成正比。
文獻案例
《Frontiers in Neurology》所刊 “Biomarkers and therapeutic targets in early Alzheimer’s disease: an Olink proteomics study.” 納入 30 名受試者（10 名健康對照 HC、10 名輕度認知障礙 MCI、10 名 PET 確診早期 AD），採 Olink Inflammation Target 96 面板（檢測 92 種發炎相關蛋白）分析血漿樣本，探索 AD 早期診斷標誌物。相較 HC 組，AD 組 6 種蛋白顯著上調；MCI 組中 UPA 與 CDCP1 已顯著上調，提示二者可作為 AD 前驅期標誌物；功能富集顯示差異蛋白主要參與神經發炎、神經元死亡與突觸功能異常，為 AD 早期介入提供標靶。研究首度以 Olink 技術驗證血漿發炎蛋白作為 AD 早期標誌物的可行性，解決 AD 早期缺乏無創指標之痛點。
交付內容
資料品質控制報告
樣本品質：蛋白降解程度（經內參蛋白檢測評估）、污染率； PEA 反應品質：陽性對照擴增效率、陰性對照訊號、CV 值分布（≤10% 為合格）； 定量品質：蛋白偵測率、批次效應校正結果（PCA 圖顯示批次聚類消失）。
蛋白定量與註釋結果
定量矩陣：Target 系列、Explore HT（npx 值），含蛋白名稱、log2FC、P 值、FDR 值； 差異分析結果：差異蛋白清單、火山圖、熱圖； 資料庫註釋：蛋白功能描述、疾病關聯、路徑歸屬、已知標誌物資訊。
功能分析結果
臨床價值分析：ROC 曲線、生存分析曲線、風險評分模型（如卵巢癌 11 蛋白簽章）； 路徑富集：GO/KEGG 富集散點圖（Top20 路徑）、蛋白互作網絡； 客製化分析：大隊列樣本之蛋白–表型關聯熱圖、pQTL 關聯分析。
分析與解讀報告
核心結論：關鍵標誌物候選名單、蛋白–疾病關聯強度、臨床轉譯潛力； 結果解讀：差異蛋白之生物學意義、技術優勢說明。
常見問題
多組學聯合關鍵：樣本一致性——須使用同一來源、同批次處理樣本，避免樣本差異造成關聯偏差；調控方向匹配——關注「蛋白表達與 mRNA 一致/互補」之分子；路徑聚焦——取三組學共同富集路徑，鎖定核心調控軸；工具支援——提供「Olink–轉錄組–代謝組」整合分析模組，可自動生成調控網絡。
重複性與批次效應控制經「技術設計＋實驗流程」保障。重複性：生物學重複 R²≥0.95，技術重複 R²≥0.98；批次效應控制：①實驗設計：每批加入 20% 品質管控樣本，監測批次穩定性；②資料校正：使用 Olink Insight 軟體「ComBat」演算法消除批次差異；③流程標準化：統一抗體對批次、PCR/NGS 參數、樣本處理人員；案例：UKB-PPP 計畫 54 萬樣本分 1000 批檢測，批次校正後資料一致性達 98%，支援跨批次聯合分析。
