这项服务帮助解决什么问题
- 需要从临床或组学数据中进行生物标志物发现流程的转化医学研究者。
- 需要统计分析、生存曲线和亚组比较的临床研究团队。
- 需要证据包来支持转化假设的基金申请者。
- 从回顾性队列中探索诊断或预后模型开发的团队。
Typical Inputs
- 临床队列数据或组学数据集
- 研究假设或临床问题
- 已知混杂因素或分层变量
- 参考标准或验证要求
Analysis Modules
生物标志物筛选
使用统计和机器学习方法对候选生物标志物进行系统筛选。
诊断/风险模型分析
开发并验证诊断评分、风险模型和预测算法，附带性能指标。
临床队列统计分析
描述性统计、比较检验、生存分析和亚组分层。
生存与亚组分析
Kaplan-Meier曲线、Cox回归和患者亚组的分层分析。
多组学表型关联
将基因组、转录组、蛋白质组或代谢组数据与临床表型整合。
转化证据包
为基金申请或转化报告结构化汇编图表、统计结果和解读。
Deliverables
- 生物标志物排序表
- ROC/AUC/DCA/校准图
- 临床统计报告
- 多组学关联图表
- 转化证据包
- 验证建议清单
FAQ
需要提供原始测序数据吗？
不一定。许多项目从处理后的计数矩阵、临床表格或公共数据集开始。如有原始数据也可处理。
可以使用去标识化的临床数据吗？
可以。所有临床数据在共享前应去标识化。不需要受保护的健康信息。
使用什么统计方法？
根据需要使用标准生物统计学方法，包括生存分析、回归建模、ROC分析和机器学习分类。
产出可以用于基金申请吗？
可以。转化证据包专为纳入基金提案、伦理审查提交和转化研究报告而设计。
仅限研究和转化决策支持。不能替代临床诊断、治疗建议或监管合规审查。