俄罗斯专享会284在数据整合方面，将UKBOlink蛋白组学数据与您的Olink蛋白质数据无缝融合，为您的研究发现提供强有力的支持。这项研究代表了当前血浆蛋白质组在健康和疾病领域的最大规模探索，揭示了大量的相关性，展现了蛋白质在诊断和预测模型中的优越性能，明确了因果蛋白质与治疗靶点的关联，并构建了开放资源，以助力临床策略的发展。通过系统整合健康与疾病谱，我们深入探讨了蛋白质的功能、因果关系及其治疗潜力，基于蛋白质组的聚类分析，帮助重新认知疾病分类及其发病机制。

俄罗斯专享会284的应用之一为数据验证，以探讨蛋白质与缺血性心脏病（IHD）及其风险因素之间的关联。研究表明，361种蛋白质与IHD显著相关，其中一些已知为标志物，如NT-proBNP等。调整风险因素后，这些蛋白质仍保持稳健的关联性，且蛋白质间的相关性适中。在遗传关联分析中，发现在361种蛋白质中有212种具有cis-pQTLs；经过孟德尔随机化分析，锁定了13种潜在的因果关联蛋白。研究还发现，307种蛋白质在欧洲人群中具有cis-pQTLs，其中16种与IHD显著相关，而在中欧人群中也得到验证的有4种。

进一步的潜在靶点下游分析显示，如FURIN等13种蛋白质通过表型关联、基因敲除和富集分析等方法，在心血管疾病（CVD）的病理生理中起着关键作用。其中部分蛋白质已进入药物研发阶段，另一些则需更深入的研究。在比较不同队列数据时，我们经常被询问最佳方法。其中一种策略是在研究中引入重复样本或桥接样本，或者在队列间设置共同组，以消除批次效应。这种方法促进了两个队列的一致性，随后便可处理大型数据集并开展深入分析。但是我们也提醒，队列之间的动态变化受多种因素影响。与DNA不同，蛋白质极具动态性，容易受许多因素的影响，包括样本采集方式（如采集年份）、样本制备过程和后续处理。这些因素在不同程度上对数据分析和理解会带来挑战。

有关数据库访问的申请，注册用户可通过访问管理系统（AMS）进行。在申请中，需要准备研究概要、所需UKB数据字段，以及研究将生成的新数据或变量的描述。申请步骤包括：在UKB在线访问管理系统（AMS）填写申请表并选择数据层级；将访问UKB数据的研究人员添加为合作者；提供能够代表所在机构签署材料转让协议（MTA）签字人的联系信息（该人不能是机构的首席研究员或主要合作者）; UKB团队将审核申请并通过AMS反馈；若申请获得批准，将提出访问费用请求，并将MTA发送给您及授权签字人。

俄罗斯专享会284里的Olink蛋白组学数据包含在UKBTier3类型中（还包括其它的多组学数据），标准费用为9000英镑。

参考文献：
1. Cell 2024 Nov 15:S0092-8674(24)01268-6 doi: 10.1016/j.cell.2024.10.045
2. J Am Coll Cardiol 2023 Nov 14;82(20):1906-1920 doi: 10.1016/j.jacc.2023.09.804