三类高通量血浆蛋白组平台仅共享 1,740 个蛋白，亚洲多族群队列暴露平台偏差

学术圈重大事件 · 发布 2026-08-21T18:40:00+08:00 · 更新 2026-08-21T18:40:46+08:00

核心结论

Genome Biology 8 月 21 日在亚洲多族群队列比较 SomaScan11K、Olink Explore HT 和 Orbitrap Astral+Seer。三平台合计量化 12,825 个蛋白，却仅共同覆盖 1,740 个，相关性约 0.34—0.10；缺失率和变异系数也明显不同。结果提示平台与归一化会改变标志物及族群差异发现，但不能据此判定单一平台在所有用途绝对最佳。

Genome Biology 8 月 21 日发表一项高通量血浆蛋白组平台比较，评估 SomaScan11K、Olink Explore HT 和结合 Seer Proteograph 的 Orbitrap Astral 质谱（MS-Seer）。人口尺度蛋白组正被用于药物靶点发现、生物标志物筛选和蛋白数量性状位点分析，但不同技术分别依赖适配体、抗体或质谱肽段，检测覆盖、缺失和归一化误差并不相同。团队在亚洲多族群队列中把三者放在同一分析框架下比较。

三平台合计量化 12,825 个蛋白，真正被三者共同覆盖的只有 1,740 个；共同信号之间的相关系数也仅约 0.34—0.10。SomaScan 的缺失率低于 1%、变异系数低于 10%；Olink 对应约 51% 和 23%，MS-Seer 约 12% 和 19%。论文指出，Olink Explore HT 中相对 Explore3072 新加入的检测项目主要驱动了更高缺失与变异，说明“面板扩大”并不自动等于每个新靶点都达到相同稳定性。

各平台发现的表型关联数量随性状而变，但 Olink 与 SomaScan 在严格阈值下检出的顺式 pQTL 数量接近。不同族群的蛋白水平存在差异，SomaScan 识别出更多族群差异蛋白；与此同时，其 ANML 样本级归一化会削弱部分具有生物意义的关联。对建设人群生物库、药靶验证或跨队列荟萃的团队，这意味着平台、探针版本和归一化流程必须作为研究设计变量记录，不能把“蛋白浓度”视为可直接互换的统一量。

这项工作不等于给三平台排出绝对优劣。SomaScan 的低缺失可能伴随适配体结合特异性问题，Olink 的新项目仍可能随试剂成熟改善，质谱则提供不同的分子特异性和可发现范围；三者覆盖目标不同，共享较少并非全是测量失败。队列的族群构成、样本处理和批次也会影响结果。最实际的后续是用正交实验验证关键蛋白，并在跨平台研究中报告靶点重叠、缺失机制和归一化敏感性。

信息来源

• Genome Biology 原始论文

可信度说明

来源为开放获取、同行评议论文，在同一亚洲多族群队列比较三类主流平台；覆盖重叠、相关性、缺失率和变异系数可由全文摘要核验。结果受平台靶点设计、样本处理与归一化影响，不能据此把任一平台概括为所有用途上的绝对最佳。

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