多维度复杂性对研究方法提出了新的要求
队列研究样本量大、周期长，对检测通量、数据质量和成本控制均提出高要求。
队列研究涉及基因组、表型、环境、生活方式等多维数据整合，分析难度大。
复杂疾病的遗传度解析需要大样本和多组学联合策略才能获得足够的统计效能。
将队列研究发现的遗传和分子标志物转化为临床可用的风险评估工具面临诸多挑战。
一站式人群队列研究服务，从样本收集到多组学数据挖掘与临床转化
研究设计与样本量估算
大队列样本收集与质控
基因组/表观组/蛋白组检测
GWAS与多组学关联分析
风险预测与疾病分型模型
精准医学与公共卫生应用
多维度技术平台全面支撑人群队列研究
根据研究规模和目标，选择最适合您的人群队列研究方案
基因芯片 + 标准GWAS分析
适用场景
适合初步遗传关联与队列基线分析
推荐指数
包含内容
基因组 + 表观组联合 + 深度分析
适用场景
适合中型队列多组学关联与Biomarker研究
推荐指数
包含内容
多组学全景 + 队列全流程研究支持
适用场景
适合大型队列、精准医学与转化研究
推荐指数
包含内容
助力科研人员在高水平期刊发表人群队列研究论文
基于中国大型人群队列进行全基因组关联研究，发现多个2型糖尿病新型易感位点并解析其遗传结构特征。
基于社区人群队列开展全基因组甲基化关联研究，识别并验证多个心血管疾病风险相关的甲基化位点。
依托前瞻性队列研究，采用Olink蛋白组学平台筛选并验证肺癌早期诊断的循环蛋白Biomarker组合。
整合基因组、表观组和蛋白组多组学数据，构建结直肠癌风险预测模型并评估其在人群筛查中的应用价值。
搭配自研智能工具，提升人群队列研究效率与数据挖掘深度
