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蛋白质组学为促进人类健康和环境提供了巨大的潜力，越来越多的专家学者致力于在系统生物学和大型临床队列的应用研究。MS数据采集已从数据依赖采集(DDA)转变为数据非依赖性采集(DIA)。更快、更灵敏的MS仪器以及先进的数据处理软件，使DIA成为无标记分析中最大化蛋白质组覆盖率的首选方法。

科技领域的发展越来越受到各种尖端创新融合的影响，2024年1月22日Nature发文探讨了七项具有定义行业、增强人类能力和应对全球关键挑战潜力的关键技术。

在竞争日益激烈的国自然申请中，选题的策略与眼光显得尤为重要。面对日益增长的申请难度，如何找到一个既有创新性又具有研究潜力的课题成为申请成功的关键。中科院与科睿唯安共同发布的《2023研究前沿》报告为广大科研人员提供了洞察科研动向、跟踪新兴专业领域的明灯。

近期，国际顶尖临床期刊美国医学会会刊JAMA主刊（IF 120.7）在线发表了创新研究成果“Evaluation of Large-Scale Proteomics for Prediction of Cardiovascular Events”。该研究基于Somascan平台对5000种血液蛋白进行了分析，建立了用于ASCVD（动脉粥样硬化性心血管疾病）风险预测的蛋白质风险评分，并将其与原发性和