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Olink Explore HT
Explore HT는 소량의 샘플로도 5,400개 이상의 단백질 바이오마커의 상대적 농도를 정밀하게 측정할 수 있는 고처리량 멀티플렉스 단백질 분석 플랫폼입니다. 이 플랫폼은 Olink의 고감도·고특이성 Proximity Extension Assay(PEA) 기술과 차세대 시퀀싱(NGS) 기반 Illumina 리드아웃을 결합하여, 뛰어난 분석 민감도와 정확성을 제공합니다.
Explore HT를 선택해야 하는 이유
- 고효율 멀티플렉싱(Multiplex): 한 번의 실험으로 5,400개의 단백질 마커를 빠르게 탐지할 수 있어, 대규모 인구 집단 연구(population-scale studies)에도 적합합니다.
- 높은 민감도와 넓은 동적 범위: fg/mL에서 mg/mL 수준까지 탐지 가능한 민감도와, 10 log에 걸친 넓은 동적 범위를 제공하여 고·중·저농도 단백질을 모두 커버할 수 있습니다.
- 우수한 데이터 재현성: 기술 반복이 필요 없을 정도로 높은 재현성을 보이며, 이는 기존 질량 분석법(mass spectrometry)보다 훨씬 뛰어납니다.
- 다중 오믹스 데이터 수집 가능: NGS 시퀀서를 통해 다양한 오믹스 데이터를 동시에 확보할 수 있습니다.
- 질량 분석법과의 상보성(Complementary to MS): Olink는 질량 분석에서 흔히 누락되는 저농도 단백질까지 탐지 가능합니다.
- 특히 혈액 샘플처럼 알부민 등 고농도 단백질 제거 과정에서 발생하는 저농도 단백질 손실 문제를 보완할 수 있습니다.
- 높은 상관도(High concordance): ELISA 등 다른 단백질 분석법과의 비교에서도 우수한 일치도를 보여주며.
Olink 분석 결과는 전통적인 single ELISA 및 항체 기반 분석과 매우 잘 상관되는 사례가 다수 보고되어 있습니다.
사양: 샘플 요구사항
Sample Type | Sample Amount | Storage / Transport Condition | Others |
Serum/Plasma | 50 µL or more in 1.5mL tubes, or in 96 wellplate | Please include a sufficient amount of dry ice and send by frozen delivery, to avoid sample thawing during shipping. | Store sample at -80℃ immediately after extraction. Hemolysis may affect analysis results. |
Other Sample Matrix | CSF, lysates | ||
프로젝트 진행 과정
샘플 준비, 라이브러리 제작, 시퀀싱 및 데이터 품질 관리부터 생물정보학 분석에 이르기까지, Novogene는 고품질 제품과 전문 서비스를 제공합니다. 모든 과정은 높은 과학적 기준과 세심한 설계에 따라 수행되며, 이를 통해 신뢰할 수 있는 고품질 연구 결과를 보장합니다.
더 많은 Tools 및 Technical Information을 확인해보세요:
- Explore HT의 전체 Assay 목록은 여기에서 확인하세요.
- 단백질 바이오마커 탐색을 위한 Olink Panel을 활용한 주요 논문들을 살펴보세요.
- Olink Insight에 가입하면 Pathway Browser, Study Size Calculator 등 다양한 Proteomics Tool에 접근할 수 있으며, 글로벌 Proteomics 커뮤니티와의 연결도 유지할 수 있습니다.
- Olink Proteomics. Whitepaper. Retrieved 1 December 2023 from https://www.olink.com/content/uploads/2021/09/olink-strategies-for-design-of-protein-biomarker-studies-1098-v2.0.pdf
Featured publications of Proteomics
Data Normalization and Quality Control Using NPX Values
NPX(Normalized Protein eXpression) 는 Olink에서 사용하는 임의 단위로, Log3 스케일로 표현됩니다. 시퀀싱 이후, 검출된 복제 수를 기반으로 각 분석-샘플 조합에 정수값이 부여되어 raw count 데이터가 생성됩니다. 이 raw count는 NPX 값으로 변환되며, 이를 통해 서로 다른 샘플 간 단백질 수준 변화를 식별하고 단백질 시그니처를 도출할 수 있습니다. 일반적으로, NPX 값이 높을수록 단백질 농도가 높음을 의미합니다.
Note:
X축은 sample name을, Y축은 NPX value를 나타냅니다.
Red bar는 QC warning 샘플을, blue bar는 QC pass 샘플을 의미합니다
Principal Component Analysis of Protein Expression
Principal Component Analysis (PCA) 는 대용량 데이터를 분석할 때 차원을 축소하여 패턴을 파악하는 통계 기법입니다. 본 분석에서는 NPX data file을 기반으로 PCA를 수행하며, 모든 sample은 선택된 principal component 축을 따라 scatterplot으로 시각화됩니다. 이를 통해 관심 있는 변수에 따라 sample 간의 구분(clustering) 여부를 확인할 수 있으며, outlier sample을 식별하는 데에도 유용합니다.
Note: 서로 다른 색상의 dot은 각기 다른 group을 나타냅니다.
Sample 간 거리가 가까울수록, 해당 samples 간의 유사도가 높음을 의미합니다.
Hierarchical Clustering Heatmap of Protein Expression
Hierarchical clustering은 데이터의 전반적인 구조를 파악하고, protein profile을 기반으로 유사한 sample 또는 protein subgroup을 식별하기 위해 사용되는 분석 방법입니다.이 분석은 일반적으로 heatmap으로 시각화되며, 유사한 protein 또는 sample이 서로 인접하게 배치됩니다. 단백질 발현 수준은 color gradient를 통해 heatmap 상에 표현됩니다.
Note: Red 색은 NPX expression level이 높은 단백질을, blue 색은 낮은 단백질을 나타냅니다.
색상은 red → blue로 갈수록 NPX 값이 높은 것에서 낮은 것으로 변함을 의미합니다.
Volcano Plot of Differential Protein Expression
그룹 간 단백질 발현 수준 비교는 t-test 또는 ANOVA를 통해 수행되며, 결과는 volcano plot으로 시각화됩니다.
Note:
X축은 두 그룹 간의 NPX.difference 값을 나타내며, Y축은 –log₁₀(p-value) 값을 표시합니다.
NPX.difference = NPX.group1 – NPX.group2 로 계산됩니다.
Red dot은 유의하게 발현 변화가 있는 단백질을, blue dot은 유의하지 않은 단백질을 나타냅니다.
Go Enrichment Analysis
GO는 Gene Ontology (http://www.geneontology.org/)의 약자로, 유전자 특성의 표현을 모든 종에서 통합하기 위한 주요 생물정보학 분류 시스템입니다. 세 가지 주요 분지로 구성되어 있으며, 이는 세포 구성 요소(cellular component), 분자 기능(molecular function), 생물학적 과정(biological process)입니다. padj < 0.05인 GO 용어는 유의한 기능적 풍부화(significant enrichment)를 나타냅니다.
Note:
X축은 GO Term을 나타내며, Y축은 각 GO Term에 대한 enrichment 유의성 수준(-log₁₀(padj))을 나타냅니다.
서로 다른 functional category는 다양한 색상으로 구분됩니다.