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近年来质谱技术迅速发展，可提供高精度的全基因组蛋白定量，具有广泛的应用前景。但质谱技术的临床应用面临一个重要挑战，即无论采用无标记还是标记策略，部分蛋白在部分样本中缺乏有效的定量，限制了将其应用于与疾病相关的重要标志物蛋白（诊断、预后与疗效预测蛋白、免疫细胞标志蛋白等）的定量分析。本成果利用多种生物信息学方法和人工智能模型，开发了女娲（NUWA）算法与分析流程，可有效解决蛋白质组学中关键功能蛋白的定量缺失问题，并在此基础上，开发了利用蛋白质谱技术进行肿瘤浸润免疫细胞分析的应用方案，对肿瘤的分型和治疗具有重要应用价值。 团队简介： 吴健民，北京大学肿瘤医院，肿瘤生物信息中心主任、研究员、博士生导师、信息部副主任。长期从事肿瘤领域的生物信息学研究和基于临床队列的多组学大数据驱动的基础研究。团队结合生物计算与实验技术，在生物信息学软件开发方面发表了CVCDAP、PINA和WebLab等广受欢迎的生物信息分析软件和分析平台，推动了肿瘤生物标志物的开发和应用。在肿瘤多组学研究方面专注于以胃癌、胰腺癌等消化道肿瘤的临床队列和体外模型库为对象的多组学研究，发现了多个潜在的临床生物标志物和靶向治疗靶点。研究成果多次发表在Nature Reviews Cancer、Nature Methods、Nature和Cell杂志。吴博士是北京市特聘专家，国际癌症基因组联盟（ICGC）加速临床肿瘤基因组学研究计划（ARGO）科学委员会成员，中国抗癌协会肿瘤胃肠病学专委会、中国生物化学与分子生物学学会分子系统生物学专委会等多个国内外学术组织常委； 以及Briefings in Bioinformatics、Cancer Biology & Medicine等SCI杂志编委会成员。 项目需求： 寻求受让方为生物医药方面的企业，合作方式为技术转让、技术许可。