金福康GMOS 構建測序與質譜協同的多組學智能分析生態

在生命科學研究進入多組學整合時代的背景下,如何實現測序與質譜數據的深度協同、打破技術壁壘與數據孤島、降低分析門檻并加速科研轉化,成為行業面臨的核心挑戰。金福康 GMOS 多組學一體化分析平臺以 “測序 - 質譜協同” 為核心設計理念,構建了覆蓋 “儀器采集 - 數據解析 - 生物學發現 - 成果轉化” 的全閉環體系,通過技術創新、生態構建與場景深耕,為醫學、農業、公共衛生等領域提供專業化、高效化的多組學研究解決方案。

技術內核:測序 - 質譜協同的全流程自動化體系

金福康 GMOS 平臺的核心技術優勢在于實現了測序與質譜數據的無縫協同與全流程自動化處理,其技術架構與功能設計圍繞 “高效整合、便捷操作、精準解析” 三大目標展開。

在系統架構層面,平臺采用五層模塊化設計,形成全鏈條技術支撐:樣本管理層通過唯一條碼實現測序與質譜數據的同步采樣溯源,確保樣本數據的關聯性與可追溯性;數據接入層兼容主流測序儀下機數據及 Thermo.raw、SCIEX.wiff、Bruker.d 等多種質譜鑒定格式,通過統一轉換為 mzML 格式完成數據標準化;解析處理層集成 BWA 序列比對、GATK 變異檢測等流程化分析模塊,結合容器化部署保障分析流程的可復現性;組學整合層建立跨組學標準映射體系,支持 10 種組學近百個計算工具的協同運行;結果輸出層以交互式可視化界面呈現分析結果,支持通路網絡自定義繪制,滿足多樣化數據展示需求。

測序 - 質譜數據協同處理是平臺的核心技術亮點。數據處理支持十種組學類型,整合 GATK、STAR 比對、Cell_Ranger 單細胞分析等核心工具鏈;質譜數據處理兼容 DDA、DIA、PRM 等多種實驗模式,提供定制化預處理流程。同時,平臺建立了統一的 ID 映射體系,實現 Ensembl/NCBI 標準基因 ID、UniProtKB 數據庫蛋白 ID 與 HMDB/KEGG 化合物代謝物 ID 的精準關聯,為跨組學數據整合奠定基礎。數據流轉層面,平臺支持儀器端直連自動上傳,避免人工傳輸錯誤,24 小時內即可完成從下機數據到可視化報告的全流程處理,顯著提升分析效率。

在功能工具方面,平臺構建了 “統計分析 - 可視化 - AI 建模” 三位一體的工具集:統計分析模塊涵蓋 UV/Pareto 歸一化、DBB impute 缺失值填充、LIMMA/DESeq2 差異分析等關鍵算法;可視化工具支持 100 余種展示模式,包括熱圖、火山圖等基礎圖表,GO/KEGG 富集氣泡圖、circos 圈圖等高級分析圖表,以及 PCA/TSNE/UMAP_3D 降維等可視化效果;AI 工具集集成 190 余種算法,覆蓋分類、聚類、深度學習等多個維度,為數據深度挖掘提供技術支撐。

核心能力:多場景適配與全價值鏈條賦能

金福康 GMOS 平臺以 “全組學覆蓋、低門檻操作、高性能表現” 為核心能力,實現對多領域研究的全價值鏈條賦能,其優勢集中體現在通用性、便捷性、高效性與擴展性四個維度。

通用性方面,平臺全面覆蓋基因組、轉錄組、單細胞、表觀組、蛋白組、代謝組等十大組學類型,應用場景延伸至醫學、農業、公共衛生三大領域。醫學領域可支撐疾病機制研究、精準醫療、藥物靶點發現及臨床診斷支持;農業領域可應用于作物改良、病蟲害防治、智能種植管理及種質資源保護;公共衛生領域則能滿足流行病學調查與疫情監測預警等需求,實現 “一套平臺,多場景適配”。

便捷性方面,平臺以鼠標化操作替代復雜編程,無需生物信息學背景即可快速上手,平均學習周期僅需一周。通過可視化交互設計,100 + 圖表類型支持動態調整與深度數據挖掘,實現 “零編程” 完成復雜組學分析,大幅降低技術門檻,讓研究人員聚焦核心科研問題。

高效性方面,平臺依托高性能計算服務器集群,具備高通量并行處理能力,可支持 1000 人同時在線分析。流程標準化程度高,支持大部分文獻發表圖表需求,同時可根據研究需求進行定制化調整。相比傳統外包分析模式,平臺可顯著降低數據處理成本,縮短分析周期,實現 “自主分析、降本增效”。

擴展性方面,平臺采用模塊化設計與可擴展架構,支持通過 API 接口和插件系統靈活添加新的分析模塊與功能組件。服務器硬件支持橫向擴展,可滿足 PB 級數據處理需求,同時兼容主流質譜儀(如 LC-QTOF_7000)與測序儀(如思昆測序儀)的硬件協同,構建 “儀器 + 平臺” 的技術組合優勢。

多組學整合機制:從數據關聯到生物學發現

金福康 GMOS 平臺創新性地構建了 “樣本級 - 分子級 - AI 融合” 的三級整合機制,突破單一組學研究的局限,提升生物學解釋力。

樣本級整合通過唯一碼關聯測序 - 質譜數據,支持樣本的縱向追蹤,確保多時間點、多維度數據的一致性;分子級整合基于統一 ID 映射體系,實現基因 – 轉錄 - 蛋白 - 代謝物的聯動分析,構建分子層面的調控網絡;同時,平臺整合 STRING 數據庫構建蛋白互作網絡(PPI),助力識別核心調控節點,揭示傳統單一組學研究難以發現的生物學機制。

多組學整合機制的應用,使得平臺能夠實現 “1toN” 的數據挖掘效果,即從單一數據維度延伸至多維度關聯分析,提升原始數據轉化率,增強研究深度。例如,在疾病研究中,通過整合基因組突變數據、轉錄組表達數據、蛋白組修飾數據與代謝組特征數據,可全面解析疾病發生發展的分子機制,為精準診斷與治療提供科學依據。

生態構建:產學研用一體化的協同創新體系

金福康 GMOS 平臺不僅是一款數據分析工具,更是構建了 “技術支撐 - 合作轉化 - 生態共贏” 的產學研用一體化協同創新體系,通過多元合作模式與服務保障,助力科研成果快速轉化。

在技術支撐方面,平臺與多家國家級中心實驗室建立戰略合作,提供專業實驗設備共享、標準化實驗流程指導與專業技術團隊支持,為中心實驗室建設提供全方位保障。同時,平臺推出 “試劑耗材 + 機器 + 平臺” 的團購模式,支持各研究機構建設 “生物樣本庫”,降低設備購置與維護成本,讓研究機構將更多資源投入到核心研發與轉化工作中。

在合作轉化方面,平臺建立產學研轉化中心,提供技術孵化、知識產權管理與產業對接服務,加速科研成果向實際應用轉化。例如,某生物藥企通過平臺篩選的藥物靶點完成臨床前研究,成功轉化至國際大藥企;上海交通大學醫學院、湘雅醫院等機構通過平臺建立生物大數據分析平臺,服務全院研究人員與醫護人員。

在服務保障方面,平臺依托本土化技術團隊,提供 7×24 小時技術支持,問題解決時效優于進口品牌。同時,平臺提供專屬分析流程開發、上門培訓與長期技術支持等定制化服務,根據合作方需求優化分析模塊,確保平臺與研究需求的精準匹配。

此外,平臺嚴格遵循國家數據安全法要求,實現數據存儲本地化,保障數據安全與合規性。相比進口分析平臺,金福康 GMOS 平臺在采購成本、定制化服務響應、本土化技術支持等方面均具備優勢,為國內研究機構提供高性價比的多組學分析解決方案。

金福康 GMOS 平臺通過技術創新與生態構建,已在科研與應用領域展現出價值:在科研價值層面,平臺提升了數據利用率,平均縮短科研周期,降低了技術門檻,使非生物信息學背景的研究人員也能開展復雜組學分析;在應用價值層面,平臺助力提高疾病早期診斷準確率,縮短藥物靶點發現周期,推動個性化治療方案的實現,為精準醫療發展提供技術支撐。

多項實踐案例驗證了平臺的應用效果:吉林大學附屬二院劉老師團隊借助平臺,1 天內完成從學習到結果出圖的全流程分析,成功解析 H7N9 感染宿主細胞的機制;北京大學醫學部黃教授、中國科學院高院士團隊利用平臺工具,首次提出 COVID-19 發病機制的 “兩階段” 模式,相關研究發表于 Nature Communications;結直腸癌研究中,通過平臺整合多學科策略,識別出 276 個候選治療靶點,為藥物研發提供重要依據。

未來,金福康 GMOS 平臺將聚焦三大發展方向:一是深化人工智能與機器學習的整合應用,提升數據分析的智能化水平;二是擴展單細胞與空間組學技術支撐,支持更精細的生命過程研究;三是升級多組學數據融合分析能力,實現更精準的生物標志物發現。同時,平臺將持續完善 “云平臺 + 邊緣計算” 的技術架構,提升大規模數據處理效率,致力于成為多組學研究的核心基礎設施,推動生命科學從 “描述性” 向 “預測性” 轉變。

金福康 GMOS 多組學一體化分析平臺以測序 - 質譜協同為核心,以全流程自動化、全組學覆蓋、全場景適配為特色,通過技術創新打破數據孤島與技術壁壘,通過生態構建實現產學研用協同創新。在生命科學研究快速發展的今天,平臺不僅為研究人員提供了高效、便捷、精準的多組學分析工具,更推動了科研模式的革新與科研成果的轉化,為醫學、農業、公共衛生等領域的高質量發展注入新動能。