我们的大数据分析能力

人工智能（AI）与质谱检测结合有非常大的前景，并且在一些领域已经取得了非凡的进展。机器学习/深度学习能够有效地解读质谱及蛋白质组学数据中复杂的关系，进一步整合影像、电子健康记录和临床试验数据，可进一步洞察结果。

问源生物拥有独特的数据分析能力

质谱检测产生的蛋白质组学数据，可与其他实验室检测数据和影像数据、病理图像数据整合，洞悉疾病的病理生理机制、预后、风险预测等。与电子健康档案数据整合，可进一步实现患者分层，提示临床风险，进而实现精准医疗。

分子分型设计与分析

标志物设计与分析

纵向队列设计分析

药物靶点与药物作用机理分析

临床关联高级分析

多组学、多组别联合分析

多模态联合数据分析

蛋白质组数据解析

问源生物独特的数据分析处理能力，将质谱产生的大队列非靶向蛋白质数据进行分析，发现差异蛋白，修饰状态改变相关蛋白，对后续与疾病关联分析提供支持。

 

生物医学转化应用

整合多模态数据，将电子健康档案（EHRs）与蛋白质组数据关联分析，为医药研究和临床诊疗提供全新见解。

基于蛋白质组数据 从质谱信号到临床洞见

 

数据解析与处理

AI通过机器学习和深度学习方法，可以做到自动优化质谱参数信息，对大规模质谱数据进行分析和解释，快速地识别和定量分析各种待测物，数据预处理更加准确高效。

 

方法优化和快速筛选

AI通过分析历史数据和模拟实验，辅助实验设计和方法优化，提高质谱检测效率和可靠性。

 

数字化病理辅助诊断

AI通过影像组病理组学图像学习，整合多模态/多组学数据，识别并揭示数字化新生物标志物。

 

基于AI的生物标志物发现

实验室诊断检测是现代医学的基石，蛋白质生物标志物在临床医学中具有巨大潜力，基于AI用于蛋白质组数据解析，有助于我们朝着数据驱动的精准医疗的目标前进。