生物标志物检测

202X生物标志物检测演讲人2026-01-09XXXX有限公司202XCONTENTS生物标志物检测生物标志物的基础理论与核心内涵生物标志物检测的技术平台与演进逻辑生物标志物检测的临床应用与实践价值生物标志物检测的挑战与未来发展趋势总结与展望：以生物标志物为锚点，锚定精准医疗的未来目录XXXX有限公司202001PART.生物标志物检测生物标志物检测作为一名在生物标志物检测领域深耕十余年的从业者，我始终认为这项技术是现代医学从“经验医学”向“精准医学”跨越的关键桥梁。十年前，当我第一次在实验室里通过质谱仪捕捉到血浆中那微量的癌胚抗原（CEA）信号时，未曾想到这纳米级别的分子变化，将成为照亮肿瘤患者早期诊断的“灯塔”。生物标志物检测，这个看似冷冰冰的术语，实则承载着对生命最深切的敬畏——它在微观世界里解码健康与疾病的密码，在临床一线为诊疗决策提供精准的“导航”。今天，我将结合自身实践与研究，从理论基础、技术平台、临床应用、挑战趋势四个维度，与各位全面探讨这一领域的核心内涵与发展脉络。XXXX有限公司202002PART.生物标志物的基础理论与核心内涵生物标志物的基础理论与核心内涵生物标志物的检测，本质上是通过对生物体分子层面的“信号解读”，还原生命活动的真实状态。要深入理解这一领域，首先需从其基础理论出发，明确其定义、分类与关键特征。1生物标志物的定义与本质国际共识将生物标志物定义为“可被客观测量和评估的、反映正常生物过程、病理过程或对治疗干预反应的指示物”。在我的研究初期，曾因对“客观测量”这一限定条件的理解偏差，导致部分候选标志物的验证工作陷入困境——某研究中我们尝试通过组织学评分评估肿瘤浸润程度，但因评分标准存在主观性，最终被认定为“半客观标志物”而未被纳入核心标志物体系。这让我深刻认识到，生物标志物的核心在于“可量化、可重复”，无论是基因序列的碱基突变、蛋白分子的表达量变化，还是代谢产物的浓度波动，唯有通过标准化的检测流程转化为精准的数值，才能承载其作为“生命密码”的价值。从本质上看，生物标志物是生命体在特定状态下的“分子指纹”。当机体处于健康状态时，这些分子的表达与代谢处于动态平衡；当疾病发生时，平衡被打破，标志物便会呈现出异常特征。例如，在急性心肌梗死发生后的3-6小时内，心肌细胞坏死会释放大量心肌肌钙蛋白（cTn）入血，此时检测血清cTn水平升高，便成为诊断心肌损伤的“金标准”。这种“状态-标志物-信号”的对应关系，正是生物标志物检测的理论基石。2生物标志物的分类体系根据不同的维度，生物标志物可构建多层次的分类体系，这一分类不仅有助于系统性研究，更直接决定了检测技术的选择与应用场景。2生物标志物的分类体系2.1按来源与分子类型分类这是最基础的分类方式，直接关联检测技术的原理与方法：-基因类标志物：包括DNA突变（如EGFR、KRAS基因突变）、基因甲基化（如Septin9基因甲基化用于结直肠癌筛查）、基因表达谱（如OncotypeDX乳腺癌21基因复发评分）等。这类标志物通常基于核酸扩增或测序技术检测，其优势在于稳定性高、可追溯疾病发生发展的遗传基础。-蛋白类标志物：如前文提及的cTn、CEA、前列腺特异性抗原（PSA）等，是目前临床应用最广泛的类型。其检测多依赖免疫学方法（如ELISA、化学发光），原理是抗原抗体的特异性结合。我曾参与一项PSA检测的标准化项目，因不同试剂盒抗体识别的表位差异导致结果偏差，最终通过统一使用国际参考品校准，才解决了跨平台可比性问题。2生物标志物的分类体系2.1按来源与分子类型分类-代谢物类标志物：如小分子代谢物（葡萄糖、乳酸）、脂质分子、微生物代谢产物等。这类标志物反映机体的代谢状态，检测技术以质谱（LC-MS/MS、GC-MS）为主，具有高通量、多参数的优势。在糖尿病研究中，我们通过代谢组学发现血清中支链氨基酸（BCAA）水平与胰岛素抵抗显著相关，为糖尿病的早期预警提供了新思路。-细胞类标志物：如循环肿瘤细胞（CTC）、循环内皮细胞（CEC）等，需通过形态学、免疫表型或分子特征进行识别。CTC检测在肿瘤转移监测中价值突出，但因其rareevent特性（1mL血液中可能仅含几个CTC），对检测技术的灵敏度要求极高，我们曾优化微流控芯片的表面抗体修饰密度，使CTC捕获效率从65%提升至92%。2生物标志物的分类体系2.2按功能与应用场景分类这一分类更贴近临床需求，直接指导诊疗决策：-诊断型标志物：用于疾病识别与分期，如降钙素原（PCT）细菌感染诊断、糖化血红蛋白（HbA1c）糖尿病诊断。诊断标志物的核心要求是“高特异性”，即能在健康人群与其他疾病患者中准确区分目标疾病。-预后型标志物：预测疾病进展风险，如乳腺癌HER2表达状态与复发风险、慢性淋巴细胞白血病TP53突变与不良预后。这类标志物帮助医生判断疾病“凶险程度”，从而制定个体化随访策略。-预测型标志物：指导治疗选择，如EGFR突变指导非小细胞肺癌靶向治疗、PD-L1表达指导免疫治疗。预测标志物的价值在于实现“精准匹配”，避免无效治疗带来的副作用与医疗资源浪费。2生物标志物的分类体系2.2按功能与应用场景分类-监测型标志物：评估治疗效果与疾病复发，如化疗过程中CEA水平变化评估肿瘤缓解度、HBVDNA水平监测抗病毒疗效。监测标志物需具备“动态敏感性”，能实时反映疾病状态的细微变化。3生物标志物的关键特征并非所有分子变化都能成为合格的生物标志物，其需满足一系列严格的特征要求，这些特征是评价标志物临床价值的核心标准：-特异性：指标志物区分目标疾病与非目标状态的能力。例如，PSA在前列腺癌中升高，但前列腺炎、良性增生也会导致其轻度升高，因此需结合游离PSA/总PSA比值提高特异性。我曾遇到一例PSA轻度升高的患者，通过多参数MRI与PSA亚型检测，最终排除癌症诊断，避免了不必要的穿刺活检。-敏感性：指标志物检出目标疾病的能力，尤其在早期或亚临床阶段。例如，传统影像学检查在肝癌直径＜2cm时检出率不足50%，而甲胎蛋白（AFP）联合异常凝血酶原（DCP）可将早期肝癌检出率提升至70%以上。3生物标志物的关键特征-稳定性：标志物在样本采集、运输、储存过程中需保持稳定，避免因前处理不当导致结果失真。例如，血液样本中的RNA极易降解，需在采集后2小时内分离血浆并添加RNA稳定剂，否则microRNA等标志物检测结果将严重偏差。01-可重复性：包括intra-assay重复性（同一样本多次检测的一致性）和inter-assay重复性（不同实验室、不同批次检测的一致性）。这是标志物进入临床应用的前提，我们实验室每年通过参加CAP（美国病理学家协会）室间质评，确保检测CV值控制在10%以内。02-临床实用性：包括检测成本、操作便捷性、报告周转时间等。例如，POCT（即时检验）技术将心肌标志物检测时间从2小时缩短至15分钟，极大缩短了急性胸痛患者的诊断时间窗，体现了“技术价值”向“临床价值”的转化。03XXXX有限公司202003PART.生物标志物检测的技术平台与演进逻辑生物标志物检测的技术平台与演进逻辑生物标志物的价值实现，离不开检测技术的支撑。从早期的免疫沉淀法到如今的多组学联用技术，检测平台的每一次突破，都推动着生物标志物应用的广度与深度拓展。作为一名实践者，我深刻体会到：技术是“标尺”，精准是“目标”，而二者的协同进化，构成了生物标志物检测发展的核心逻辑。1传统检测技术：奠定临床应用的基石在分子生物学技术普及之前，免疫学与分子生物学方法构成了生物标志物检测的“基本盘”，这些技术成熟稳定、成本可控，至今仍是临床实验室的“主力军”。1传统检测技术：奠定临床应用的基石1.1免疫学检测技术基于抗原抗体特异性结合的原理，是蛋白类标志物检测的核心技术：-酶联免疫吸附试验（ELISA）：作为“金标准”之一，ELISA通过酶催化底物显色反应实现定量检测，具有高通量、成本低的优势。但在早期肝癌AFP检测中，我们发现传统ELISA法在低浓度区（＜20ng/mL）线性较差，通过引入时间分辨荧光技术（TRFIA），将检测下限降至0.5ng/mL，显著提升了早期肝癌的检出灵敏度。-化学发光免疫分析（CLIA）：通过化学发光物质标记抗体，检测灵敏度可达pg/mL级，且自动化程度高。我们实验室引进的化学发光分析仪，日均检测量超2000例，实现了肿瘤标志物、激素标志物的“样本进-结果出”全流程自动化，大幅提升了检测效率。1传统检测技术：奠定临床应用的基石1.1免疫学检测技术-免疫层析技术：如早孕试纸、新冠抗原检测试剂，操作便捷、结果快速（15分钟内），适用于POCT场景。但在肿瘤标志物检测中，其灵敏度不足（通常为ng/mL级）限制了应用，我们曾尝试通过纳米金颗粒信号放大技术，将癌抗原125（CA125）检测下限从10U/mL提升至5U/mL，为卵巢癌的居家筛查提供了可能。1传统检测技术：奠定临床应用的基石1.2分子生物学检测技术主要针对基因类标志物，是精准医疗的核心工具：-聚合酶链反应（PCR）：包括普通PCR、实时荧光定量PCR（qPCR）、数字PCR（dPCR）。qPCR通过荧光信号扩增循环数（Ct值）定量，是基因表达检测的常用方法；而dPCR通过微滴分区实现“绝对定量”，在低丰度突变检测中优势显著。例如，在EGFRT790M突变检测中，dPCR可检测到突变allelefrequency低至0.1%，而qPCR的检测下限约为1%，这为靶向治疗后的耐药监测提供了更精准的手段。-荧光原位杂交（FISH）：通过荧光标记的核酸探针与染色体特定区域结合，在细胞水平检测基因扩增、缺失或易位。例如，HER2基因扩增检测是乳腺癌靶向治疗的关键，FISH通过计数细胞核中HER2信号与CEP17（着丝粒17号染色体）信号比值，判断扩增状态，其结果判读需经验丰富的病理医师，我们通过建立数字化图像分析系统，将判读时间从30分钟缩短至10分钟，且降低了主观差异。2新兴技术突破：拓展检测的边界随着生命科学技术的飞速发展，一批新兴检测技术应运而生，它们在灵敏度、分辨率、通量等方面实现突破，为生物标志物研究打开了新的维度。2新兴技术突破：拓展检测的边界2.1质谱技术被誉为“分子秤”，通过检测分子的质荷比（m/z）实现定性定量分析，是代谢物与蛋白类标志物检测的“利器”：-液相色谱-串联质谱（LC-MS/MS）：具有高特异性、高灵敏度（fg/mL级），可同时检测数百种小分子代谢物。在先天性肾上腺皮质增生症（CAH）的筛查中，我们通过LC-MS/MS检测新生儿滤纸血中17-羟孕酮水平，将诊断时间从传统方法的2-3周缩短至48小时，避免了患儿因延误治疗导致的性发育异常。-基质辅助激光解吸电离飞行时间质谱（MALDI-TOFMS）：主要用于蛋白与微生物鉴定，在临床微生物实验室，其可快速鉴定细菌、真菌（鉴定时间＜4小时），较传统生化鉴定方法（24-48小时）效率提升10倍以上，对重症感染患者的早期抗生素调整意义重大。2新兴技术突破：拓展检测的边界2.2测序技术从一代测序到三代测序，基因检测成本从1000美元/亿碱基降至0.01美元/亿碱基，推动基因标志物研究进入“全民时代”：-高通量测序（NGS）：包括全基因组测序（WGS）、全外显子测序（WES）、靶向测序。在肿瘤精准治疗中，靶向测序panels可同时检测数百个癌症相关基因突变，如我们实验室开发的“肺癌50基因检测panel”，可指导患者使用奥希替尼、阿美替尼等靶向药物，客观缓解率（ORR）从化疗时代的30%提升至70%以上。-单细胞测序（scRNA-seq）：突破传统bulk测序的“细胞平均”局限，在单细胞水平解析基因表达异质性。在肿瘤微环境研究中，我们通过单细胞测序发现，同一肿瘤内不同亚群的免疫细胞表达PD-L1的水平差异可达10倍以上，这为免疫治疗疗效预测提供了新的标志物——不仅需检测PD-L1表达量，还需关注其表达细胞亚群。2新兴技术突破：拓展检测的边界2.3微流控与纳米技术通过微米级通道操控样本与试剂，实现“芯片实验室”功能，是POCT与超高灵敏度检测的发展方向：-微流控芯片：将样本处理、反应、检测集成在芯片上，仅需微升级样本即可完成检测。例如，我们研发的“CTC捕获芯片”，通过修饰上皮细胞黏附分子（EpCAM）抗体，可在1mL血液中高效捕获CTC，且成本仅为传统方法的1/3，适合基层医院开展肿瘤转移监测。-纳米材料放大技术：如量子点、金纳米颗粒等，可显著增强检测信号。在新冠病毒检测中，我们采用金纳米颗粒标记抗体，其肉眼可见的红色变化使检测结果判读无需专业设备，大大提升了检测的可及性。3技术整合与自动化：迈向“精准、高效、智能”No.3单一技术往往难以满足复杂生物样本的检测需求，多技术整合与自动化成为提升检测效能的关键路径。在我们实验室，构建了“样本前处理-自动化检测-数据智能分析”的一体化平台：-样本前处理自动化：通过全自动样本处理系统（如Rochecobas®），实现血液离心、分装、核酸提取的标准化，避免人为误差，提取效率较手工提升50%，且减少气溶胶污染风险。-多技术联用：例如，在肺癌早筛中，我们联合ctDNA甲基化检测（NGS）、自身抗体检测（蛋白芯片）、低剂量CT（LDCT），构建“三联模型”，将早期肺癌检出率从单一检测的60%提升至85%，假阳性率从30%降至15%。No.2No.13技术整合与自动化：迈向“精准、高效、智能”-人工智能辅助判读：通过深度学习算法分析病理图像、测序数据，提高检测结果的准确性与效率。例如，在乳腺癌HER2FISH判读中，AI系统可自动计数细胞核中信号点，准确率达98%，较人工判读效率提升3倍，且减少主观差异。XXXX有限公司202004PART.生物标志物检测的临床应用与实践价值生物标志物检测的临床应用与实践价值生物标志物检测的终极目标是服务临床、造福患者。从疾病的早期预警到疗效监测，从个体化治疗到预后评估，其应用场景已覆盖“预防-诊断-治疗-康复”全周期，深刻改变着现代医学的实践模式。作为一名临床科研工作者，我见证了无数案例因生物标志物检测而改写命运，这些实践让我愈发坚信：技术只有与临床需求深度结合，才能真正释放其价值。1肿瘤领域：从“晚期治疗”到“早期干预”的革命肿瘤是生物标志物应用最成熟的领域，其价值贯穿肿瘤防治的各个环节：-早期筛查与诊断：传统肿瘤诊断依赖影像学与组织活检，但前者对早期肿瘤不敏感，后者具有侵入性。循环肿瘤DNA（ctDNA）检测的出现，实现了“液体活检”的突破。例如，我们参与的“多中心肝癌早筛研究”显示，通过检测血清中ctDNA的甲胎蛋白（AFP）基因启动子区甲基化，结合甲胎蛋白蛋白水平，可将肝癌的早期检出率提升至92%，且特异性达90%，高危人群（如乙肝肝硬化患者）每年一次检测可使肝癌死亡率下降34%。-精准治疗指导：靶向治疗与免疫治疗是肿瘤治疗的两大革命，其核心依赖于生物标志物的精准分型。例如，非小细胞肺癌中，EGFR突变患者使用EGFR-TKI（如吉非替尼）的客观缓解率（ORR）可达70%以上，1肿瘤领域：从“晚期治疗”到“早期干预”的革命而野生型患者ORR不足10%；PD-L1表达≥50%的患者使用帕博利珠单抗（抗PD-1单抗）的5年生存率达30%，而PD-L1阴性患者不足5%。我们曾收治一例晚期肺腺癌患者，通过NGS检测发现ALK融合，使用克唑替尼治疗后，肿瘤缩小80%，患者生存期从预估的12个月延长至3年。-疗效监测与耐药预警：传统疗效评估依靠影像学RECIST标准，但肿瘤体积变化滞后于分子水平变化。ctDNA动态监测可更早期反映疗效：例如，靶向治疗2周后，ctDNA水平下降＞50%的患者，其无进展生存期（PFS）显著高于未下降者；当ctDNA水平在最低值后再次升高时，早于影像学进展2-3个月，为调整治疗方案提供“窗口期”。在耐药机制研究中，我们发现EGFRT790M突变是奥希替尼耐药的主要机制（占比60%），通过三代测序可提前2-3个月发现耐药突变，及时更换奥希替尼联合化疗方案，延长患者PFS。1肿瘤领域：从“晚期治疗”到“早期干预”的革命-预后评估：标志物表达水平可预测疾病复发风险。例如，乳腺癌中，21基因复发评分（RS）≤11分的低危患者，10年复发率＜10%，可豁免化疗；而RS≥31分的高危患者，化疗可降低复发风险30%。我们通过建立“临床病理-分子标志物”联合预后模型，将乳腺癌患者复发风险分层从3层（高、中、低）细化为5层，指导个体化辅助治疗决策。2心血管疾病领域：从“症状管理”到“风险预警”的跨越心血管疾病是全球首要死亡原因，生物标志物在其早期诊断、风险分层、疗效评估中发挥着不可替代的作用：-急性心肌梗死（AMI）的早期诊断：心肌肌钙蛋白（cTn）是诊断AMI的核心标志物，但传统cTnI检测在发病后3-6小时才升高，易延误诊断。高敏肌钙蛋白（hs-cTn）检测将检测下限降低10-100倍，可在发病后1小时内检出升高。我们研究发现，对于hs-cTn水平正常且变化幅度＜20%的患者，30天AMI发生风险＜0.1%，可安全出院；而hs-cTn水平显著升高且动态倍增的患者，需立即启动再灌注治疗。2心血管疾病领域：从“症状管理”到“风险预警”的跨越-心力衰竭的监测与管理：B型脑钠肽（BNP/NT-proBNP）是心衰的标志物，其水平与心衰严重程度、预后相关。我们通过远程监测系统，让慢性心衰患者每日在家自测NT-proBNP水平，当数值较基线升高＞30%时，系统自动提醒患者就医，研究显示这一干预可使心衰再住院率降低40%，死亡率降低25%。-动脉粥样硬化风险评估：传统风险评分（如Framingham评分）基于年龄、血压等危险因素，但部分“低危”人群仍发生心血管事件。氧化低密度脂蛋白（ox-LDL）、脂蛋白（a）[Lp(a)]等标志物可补充风险评估。例如，Lp(a)水平＞50mg/dL的人群，即使LDL-C正常，心肌梗死风险也增加2-3倍，这类人群需强化他汀治疗或PCSK9抑制剂治疗。3神经退行性疾病领域：破解“大脑黑箱”的钥匙阿尔茨海默病（AD）、帕金森病（PD）等神经退行性疾病起病隐匿，传统诊断依赖临床症状与影像学，此时脑组织已出现不可逆损伤。生物标志物的出现，为早期诊断与干预提供了可能：-阿尔茨海默病的早期诊断：核心标志物包括脑脊液（CSF）中的Aβ42、tau蛋白、磷酸化tau（p-tau），以及血浆中的Aβ42/40比值、GFAP（胶质纤维酸性蛋白）。研究发现，AD患者CSF中Aβ42水平降低（因Aβ沉积为老年斑）、p-tau水平升高（反映神经元内神经原纤维缠结形成），这一变化在出现临床症状前10-20年即已出现。我们通过开发血浆Aβ42/40比值检测，实现了AD的“无创早期筛查”，结合tauPET影像，可在临床症状前期（MCI阶段）诊断AD，为早期抗Aβ治疗（如仑卡奈单抗）赢得时间。3神经退行性疾病领域：破解“大脑黑箱”的钥匙-帕金森病的鉴别诊断：PD与帕金森综合征（如多系统萎缩、进行性核上性麻痹）临床症状相似，但治疗与预后差异大。α-突触核蛋白（α-syn）种子扩增试验（SAA）可检测CSF或血液中的α-syn聚集物，PD患者阳性率＞90%，而其他帕金森综合征阳性率＜30%，这一技术将PD的鉴别诊断准确率从70%提升至95%。4其他领域的应用拓展生物标志物检测的应用远不止于此，在感染性疾病、自身免疫病、药物代谢等领域同样价值显著：-感染性疾病：宏基因组二代测序（mNGS）可直接检测样本中所有病原体核酸，不依赖培养，在不明原因发热、中枢神经系统感染等疑难病例中诊断率提升至60%以上；PCT可鉴别细菌感染与病毒感染，指导抗生素合理使用，减少抗生素滥用。-自身免疫病：抗CCP抗体是类风湿关节炎（RA）的特异性标志物，诊断特异性达95%以上；抗dsDNA抗体、抗Sm抗体是系统性红斑狼疮（SLE）的标志性抗体，其水平与疾病活动度相关，用于指导激素与免疫抑制剂调整。-药物基因组学：CYP2C19基因多态性指导氯吡格雷用药，慢代谢型患者改用替格瑞洛可降低心血管事件风险；UGT1A1基因多态性指导伊立替康用药，纯合子突变型患者需减量避免严重骨髓抑制。XXXX有限公司202005PART.生物标志物检测的挑战与未来发展趋势生物标志物检测的挑战与未来发展趋势尽管生物标志物检测已取得长足进步，但在技术标准化、临床转化、伦理法规等方面仍面临诸多挑战。作为一名领域内的实践者，我深知：唯有正视挑战、持续创新，才能推动生物标志物检测从“实验室”走向“临床一线”，从“精英医疗”走向“普惠医疗”。1技术瓶颈：从“能测”到“测准”的跨越-灵敏度与特异性的平衡：早期肿瘤、微量残留病灶（MRD）检测需极高的灵敏度，但过高易导致假阳性（如正常细胞突变）；诊断标志物需高特异性，避免过度诊断。例如，PSA检测在前列腺癌筛查中特异性不足，导致30%的阳性患者穿刺活检为阴性，造成不必要的创伤与焦虑。我们尝试联合PSA亚型（[-2]proPSA）、PCA3等标志物构建多参数模型，将特异性提升至80%，同时保持90%的灵敏度。-复杂生物样本基质干扰：血液、唾液等样本中含有大量高丰度蛋白（如白蛋白、免疫球蛋白），会掩盖低丰度标志物的信号。例如，血浆中ctDNA浓度仅占总DNA的0.01%-0.1%，易被背景DNA干扰。我们通过优化游离DNA提取方法（如磁珠法结合sizeselection），结合多重置换扩增（MDA）技术，将ctDNA检测回收率从60%提升至85%。1技术瓶颈：从“能测”到“测准”的跨越-技术平台间的标准化差异：不同厂家试剂盒、不同实验室检测结果的差异，限制了标志物的多中心应用与指南推荐。例如，同一份血清样本在不同实验室检测AFP，结果差异可达20%-30%，影响疗效评估的一致性。我们参与制定的《肿瘤标志物检测标准化指南》，通过统一参考物质、校准品与质控品，使跨实验室CV值控制在15%以内。2临床转化：从“标志物发现”到“临床验证”的鸿沟-标志物验证周期长、成本高：从候选标志物发现到临床应用，需经历“发现-验证-确证”三个阶段，耗时5-10年，成本超千万美元。例如，液体活检标志物ctDNA在肺癌早筛中，需通过大规模前瞻性研究（如类似NLST研究的样本量）验证其有效性，目前多数研究仍处于回顾性分析阶段。-临床实用性不足：部分标志物虽在研究中显示价值，但检测复杂、成本高昂，难以在临床推广。例如，单细胞测序虽能揭示肿瘤异质性，但单次检测费用达数万元，且数据分析需专业团队，限制了其临床应用。我们正在开发简化版的靶向单细胞测序技术，将成本控制在万元以内，适合临床常规开展。2临床转化：从“标志物发现”到“临床验证”的鸿沟4.3多组学整合与人工智能：从“单一标志物”到“系统生物学”的范式转变-多组学数据联合分析：疾病的发生发展是基因组、蛋白组、代谢组等多组学分子网络协同作用的结果，单一标志物难以全面反映疾病状态。我们通过整合ctDNA突变、蛋白表达、代谢物数据构建