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美国国立生物技术信息中心（NCBI）的数据库资源生命学院生物技术专业2002级周帅学号021402142[摘要]除了提供GenBank核酸序列数据库以外，美国国家生物技术信息中心还提供对于GenBank中数据的分析，检索资源，另外还通过其提供一系列的有价值的生物数据及信息。
NCBI 数据的检索资源包括Entrez, PubMed, LocusLink 以及Taxonomy浏览器。
数据分析资源包括BLAST，电子PCR，开放阅读框寻觅器，序列提交工具，唯一人类基因序列集合，基因同源物数据库,单核苷酸多态性数据库(dbSNP)，人类基因组测序，人类基因组基因图谱，分类学浏览器，人-鼠同源基因图谱, 异常癌症基因组计划(CCAP)，Entrez 基因组,垂直同源基因簇(COGs)数据库，反转录病毒基因分类工具，癌症基因组剖析计划(CGAP)，基因表达连续分析图谱(SAGEmap)，综合性基因表达(GEO)，在线孟德尔人类遗传(OMIM)，三维蛋白质结构的分子模型数据库(MMDB)以及保守序列数据库(CDD)。
BLAST程序通过增加一些的应用程序实现搜索某些特殊数据的最优化方式。
所有的资源可以通过NCBI的首页得到：。
引言作为美国国家卫生研究院（NIH）的国立医学图书馆（NLM）的一个分支，美国国家生物技术信息中心（NCBI）成立于1988，其目标是发展新的信息学技术来帮助对那些控制健康和疾病的基本分子和遗传过程的理解。
除了提供由各个科研院所直接提供的GenBank 核酸序列数据库以外，NCBI还提供对于GenBank中数据检索系统和计算工具以帮助分析GenBank的数据以及其他的NCBI提供的可利用的生物信息数据。
NCBI首页()所提供的可用数据涵盖了部分基因的代表性短序列、完整的基因组、蛋白质结构以及一些遗传疾病的临床描述。
NCBI提供了一系列的计算工具以帮助分析各种类型的数据。
总体来说，NCBI的整套数据库资源分为7大类：数据库检索系统,相似序列检索程序,基因序列分析数据库,染色体序列数据库,基因组分析数据库,基因表达与显型分析数据库,以及蛋白质结构和建模数据库。
人类基因组变异数据库搭建思路分析概述人类基因组是由数以亿计的碱基对组成的DNA序列，它包含了人类所有的遗传信息。
人类基因组变异数据库是收集和整理人类基因组中发现的各种基因变异和多态性信息的重要工具。
通过构建人类基因组变异数据库，我们可以深入了解人类基因组的结构、进化和疾病相关性，为研究人类遗传学、疾病诊断和个体化医疗提供有力的支持。
数据库设计与构建1. 确定数据来源和质量控制：人类基因组变异数据库的建设需要收集各种来源的数据，包括科学文献、公共数据库以及研究实验室自己的数据。
在收集数据的过程中，需要进行严格的质量控制，筛除可靠性较低的数据，确保数据的准确性和可信度。
2. 数据整合与标准化：不同数据来源的数据格式、命名规则和注释方式可能存在差异，为了使数据库的数据能够互相对接和比较，需要进行数据整合和标准化工作。
通过制定统一的数据格式、命名规则和注释标准，将各种数据整合为统一的数据模式，方便用户进行查询和分析。
3. 建立数据表和索引：根据人类基因组变异的不同类型，可以设计建立多个数据表来存储相关数据，如SNP（单核苷酸多态性）、CNV（拷贝数变异）等。
在建立数据表时，需要为主键和索引字段设置合适的数据类型和长度，以提高数据的检索效率。
4. 数据存储与备份：人类基因组变异数据库所涉及的数据量庞大，为了保证数据的安全性和可用性，需要选择适当的数据库存储系统，并定期进行数据的备份和恢复。
常见的数据库存储系统包括关系型数据库（如MySQL、Oracle）和非关系型数据库（如MongoDB、Redis）。
数据库功能与应用1. 数据录入与查询功能：数据库应提供数据录入和查询功能，研究人员可以将新发现的基因组变异数据录入数据库，并通过数据库查询功能检索已有的数据。
为了提高查询效率，可以通过设置条件查询和索引优化等方式提升数据库的性能。
2. 数据分析与挖掘功能：数据库中的数据可以被用于各种数据分析和挖掘任务，如基因多态性分析、基因频率分布、基因变异与疾病相关性等。
人类遗传学变异数据库建设及利用人类遗传学变异数据库是一个收集和存储人类基因组变异信息的重要工具。
它的建设和利用对于了解人类演化历程、获得基因诊断和个性化医疗以及推动基础科学研究都具有重要意义。
一、人类遗传学变异数据库建设1.1 变异数据的收集与整合变异数据包括SNP（单核苷酸多态性）、CNV（拷贝数变异）、SV（结构变异）、InDel（插入/删除变异）等多种类型。
这些数据可以通过测序技术、芯片技术、PCR技术等手段获得，然后通过数据整合的方式建立数据库。
目前建立的数据库主要有Ensemble、dbSNP、ClinVar、gnomAD等各种类型的数据库。
1.2 数据库的建设和维护数据库的建设和维护需要大量的人力、物力、财力资源。
一般需要设置专门的科研组织和管理团队，负责数据库的信息收集、分析、整合、存储和发布。
同时，数据库的更新和维护也需要不断的投入，以保证数据的精确性和完整性。
二、人类遗传学变异数据库的应用2.1 进化研究人类的基因组存在大量的变异，这些变异可以反映出人类演化历程中的不同过程和时间点。
通过分析不同人群和族群之间的基因组变异，可以了解人类的起源和迁移，还可以探索不同人群的物质文化和生活习惯对基因组的影响。
2.2 基础科学研究人类基因组的变异与多个重要的生物学过程和疾病发生密切相关。
通过分析变异数据库中的数据，可以帮助人们了解基因组的结构和功能，揭示基因和蛋白质的相互作用、调控和表达等过程。
此外，还可以帮助人们研究基因与环境之间的相互作用，进一步探索基因和疾病的关系。
2.3 个性化医疗基于人类遗传学变异数据库中的数据，可以开展个性化医疗。
通过分析患者的基因组变异，可以为他们提供更为精准的诊疗方案。
例如，针对一些遗传性疾病，可以采用特定的药物和治疗手段进行治疗，以减轻疾病给患者带来的痛苦和压力。
此外，还可以在早期筛查时对患者进行基因组分析，提高疾病的诊断和治疗的准确率和效果。
三、人类遗传学变异数据库的发展趋势和挑战3.1 多样化的数据类型目前基因组变异数据库建设的主要问题之一是数据类型过于单一。
测量系统分析参考手册目录第一章通用测量系统指南 (1)第一章一第一节 (2)引言、目的和术语 (2)测量数据的质量 (2)目的 (3)术语 (3)术语总结 (4)真值 (9)第一章—第二节 (10)测量过程 (10)测量系统的统计特性 (11)变差来源 (13)测量系统变异性的影响 (15)对决策的影响 (15)对产品决策的影响 (16)对过程决策的影响 (17)新过程的接受 (18)过程设定/控制（漏斗实验） (20)第一章—第三节 (22)测量战略和策划 (22)复杂性 (22)确定测量过程的目的 (22)测量寿命周期 (23)测量过程设计选择的准则 (23)研究不同测量过程方法 (24)开发和设计概念以及建议 (24)第一章—第四节 (25)测量资源的开发 (25)基准协调 (26)先决条件和假设 (26)量具来源选择过程 (27)详细的工程概念 (27)预防性维护的考虑 (27)规范 (28)评估报价 (28)可交付的文件 (29)在供应商处的资格 (30)装运 (31)在顾客处的资格 (31)文件交付 (31)测量系统开发检查表的建议要素 (33)第一章—第五节 (37)测量系统变差的类型 (37)定义及潜在的变差源 (38)测量过程变差 (45)位置变差 (45)宽度变差 (49)测量系统变差 (53)注释 (55)第一章—第六节 (57)测量不确定度 (57)总则 (57)测量的不确定度和MSA（测量系统分析） (57)测量的溯源性 (58)ISO表述测量中不确定度的指南 (58)第一章—第七节 (59)测量问题分析 (59)第二章测量系统评定的通用概念 (61)第二章—第一节 (62)引言 (62)第二章—第二节 (63)选择/制定试验程序 (63)第二章—第三节 (65)测量系统研究的准备 (65)第二章—第四节 (68)结果分析 (68)第三章- 简单测量推荐的实践 (69)第三章- 第一节 (70)试验程序示例 (70)第三章- 第二节 (71)计量型测量系统研究- 指南 (71)确定稳定性的指南 (71)确定偏倚的指南- 独立样本法 (73)确定偏倚的指南- 控制图样本法 (76)确定线性的指南 (78)确定重复性和再现性的指南 (84)极差法 (85)均值极差法 (86)均值图 (89)极差图 (90)链图 (91)散点图 (92)振荡图 (93)误差图 (93)归一化直方图 (94)比较图 (96)数值的计算 (97)数据结果的分析 (101)方差分析法（ANOV A） (103)随机化及和统计独立性 (103)第三章- 第三节 (109)计数型测量系统研究 (109)风险分析法 (109)解析法 (119)第四章- 复杂测量系统实践 (126)第四章- 第一节 (127)复杂的或非重复的测量系统的实践 (127)第四章- 第二节 (129)稳定性研究 (129)S1：单个零件，每个循环单一测量 (129)S2：n≥3个零件，每循环单一测量 (130)S3：从稳定过程中大量取样 (132)S4：分割样本（通用），每循环单一样本 (133)S5：试验台 (133)第四章- 第三节 (135)变异性研究 (135)V1：标准GRR研究 (135)V2：p≥2台仪器的多重读数 (135)V3：平分样本（m=2） (136)V4：分割样本（通用）， (136)V5：与V1一样用于稳定化的零件 (137)V6：时间序列分析 (137)V7：线性分析 (138)V8：特性（性能）随时间的衰变 (138)V9—V2：同时用于多重读数和P≥3台仪器 (138)第五章- 其他测量概念 (139)第五章- 第一节 (140)量化过度的零件内变差的影响 (140)第五章- 第二节 (141)均值极差法-附加处理 (141)第五章–第三节 (148)量具性能曲线 (148)第五章–第四节 (154)通过多次读数减少变差 (154)第五章–第五节 (156)GRR的合并标准偏差法 (156)附录 (164)附录A (165)附录B (170)GRR对能力指数Cp的影响 (170)公式 (170)分析 (170)图形分析 (170)附录C (173)d2*表 (173)附录D (174)量具R（重复性）的研究 (174)附录E (175)使用误差修正术语替代PV计算 (175)附录F (176)P．I．S．M．O．E．A误差模型 (176)术语 (179)样表 (184)M．S．A手册用户反馈过程 (187)序号题目页码1控制原理和驱动兴趣点 (15)2偏倚研究数据 (75)3偏倚研究–偏倚研究的分析 (76)4偏倚研究- 偏听偏信倚的稳定性研究分析 (78)5线性研究数据 (81)6线性研究- 中间结果 (92)7量具研究（极差法） (85)8方差（ANOV A）表 (106)9方差分析%变差和贡献 (106)10ANOV A法和均值极差法的比较 (107)11ANOV A法报告 (107)12计数型研究数据表 (111)13测量系统示例 (127)14基于测量系统形式的方法 (128)15合并标准偏差分析数据表 (160)16方差分量的估算 (165)17 5.15σ分布 (166)18方差分析(ANOV A) (167)19ANOV A结果列表(零件a&b) (168)20观测和实际Cp的对比 (172)序号题目页码1长度测量溯源链的示例 (8)2测量系统变异性–因果图 (14)3不同标准之间的关系 (40)4分辨力 (41)5过程分布的分组数量(ndc)对控制和分析活动的影响 (42)6过程控制图 (44)7测量过程变差的特性 (45)8偏倚和重复性的关系 (56)9稳定性的控制图分析 (72)10偏倚研究–偏倚研究直方图 (75)11线性研究–作图分析 (82)12量具重复性和再现性数据收集表 (88)13均值图–“层叠的” (89)14均值图–“不层叠的” (90)15极差图–“层叠的” (91)16极差图–“不层叠的” (91)17零件链图 (92)18散点图 (92)19振荡图 (93)20误差图 (94)21归一化直方图 (95)22均值- 基准值图 (96)23比较图 (96)24完整的GR&R数据收集表 (99)25GR&R报告 (100)26交互作用 (105)27残留图 (105)28过程举例 (110)29灰色区域与测量系统有联系 (110)30具有Pp=Ppk=1.33的过程 (116)31绘制在正态概率纸上的计数型量具性能曲线 (124)32计数型量具性能曲线 (125)33(33 a & b)测量评价控制图 ......................................................................................... 144&145 34(34 a & b)评价测量过程的控制图法的计算 ............................................................. 146&147 35无误差的量具性能曲线. (151)36量具性能曲线–示例 (152)37绘制在正态概率纸上的量具性能曲线 (153)38(38a, b & c)合成标准偏差研究图形分析...............................................................159,162,163 39观测的与实际的Cp(基于过程) . (171)40观测Cp与实际Cp(基于公差) (172)第一章通用测量系统指南第一章－ 第一节引言、目的和术语测量数据的使用比以前更频繁、更广泛。
内部资料严禁翻印测量系统分析参考手册第三版1990年2月第一版1995年2月第一版；1998年6月第二次印刷2002年3月第三版©1990©1995©2002版权由戴姆勒克莱斯勒、福特和通用汽车公司所有测量系统分析参考手册第三版1990年2月第一版1995年2月第一版；1998年6月第二次印刷2002年3月第三版©1990©1995©2002版权由戴姆勒克莱斯勒、福特和通用汽车公司所有本参考手册是在美国质量协会（ASQ）及汽车工业行动集团（AIAG）主持下，由戴姆勒克莱斯勒、福特和通用汽车公司供方质量要求特别工作组认可的测量系统分析（MSA）工作组编写，负责第三版的工作组成员是David Benham（戴姆勒克莱斯勒）、Michael Down （通用）、Peter Cvetkovski（福特），以及Gregory Gruska（第三代公司）、Tripp Martin（FM 公司）、以及Steve Stahley（SRS技术服务）。
过去，克莱斯勒、福特和通用汽车公司各有其用于保证供方产品一致性的指南和格式。
这些指南的差异导致了对供方资源的额外要求。
为了改善这种状况，特别工作组被特许将克莱斯勒、福特和通用汽车公司所使用的参考手册、程序、报告格式有及技术术语进行标准化处理。
因此，克莱斯勒、福特和通用汽车公司同意在1990年编写并以通过AIAG分发MSA手册。
第一版发行后，供方反应良好，并根据实际应用经验，提出了一些修改建议，这些建议都已纳入第二版和第三版。
由克莱斯勒、福特和通用汽车公司批准并承认的本手册是QS-9000的补充参考文件。
本手册对测量系统分析进行了介绍，它并不限制与特殊生产过程或特殊商品相适应的分析方法的发展。
尽管这些指南非覆盖测量系统通常出现的情况，但可能还有一些问题没有考虑到。
这些问题应直接向顾客的供方质量质量保证（SQA）部门提出。
数据对接接口标准发布日期：2019年9月10日本文档使用对象：中国罕见病诊疗服务信息系统使用用户目录一、中国罕见病诊疗服务信息系统数据采集接口标准 (1)1、中国罕见病诊疗服务信息系统数据库结构 (1)2、数据元值域代码表 (3)RC001生存情况代码表 (3)RC002性别代码表 (3)RC003医保类型代码表 (3)RC004最高教育程度（18岁以下）代码表 (3)RC005最高教育程度（18岁以上）代码表 (4)RC006家庭平均年总收入（人民币）代码表 (4)RC007发病年龄单位代码表 (4)RC008本次就诊为代码表 (4)RC009是否首次诊断代码表 (5)RC010诊断类型代码表 (5)RC011诊断方法代码表 (5)RC012针对病因的特异性治疗代码表 (5)RC013非特异性治疗方式代码表 (5)RC014特异性治疗方式代码表 (6)RC015有无家族史代码表 (6)RC016家庭患病成员是患者的代码表 (6)RC017发病至确诊前总医疗费用代码表 (6)RC018确诊后总医疗费用代码表 (6)RC019发病以来每年额外增加的间接费用（康复、交通、住宿等）代码表 (7)二、数据对接接口校验规则 (8)1、基本要求 (8)2、接口标准要求 (8)附件一、相关字段要求 (10)1、参与完整度计算 (10)附件二、ICD 编码对应原则 (12)附件三、罕见病疾病编码 (13)一、中国罕见病诊疗服务信息系统数据采集接口标准1、中国罕见病诊疗服务信息系统数据库结构2、数据元值域代码表RC001生存情况代码表RC002性别代码表RC003医保类型代码表RC004最高教育程度（18岁以下）代码表RC005最高教育程度（18岁以上）代码表RC006家庭平均年总收入（人民币）代码表RC007发病年龄单位代码表RC008本次就诊为代码表RC009是否首次诊断代码表RC010诊断类型代码表RC011诊断方法代码表RC012针对病因的特异性治疗代码表RC013非特异性治疗方式代码表RC014特异性治疗方式代码表RC015有无家族史代码表RC016家庭患病成员是患者的代码表RC017发病至确诊前总医疗费用代码表RC018确诊后总医疗费用代码表RC019发病以来每年额外增加的间接费用（康复、交通、住宿等）代码表二、数据对接接口校验规则数据采集项校验规则适用于“中国罕见病诊疗服务信息系统数据采集接口标准”（以下简称“接口标准”）内容。
欧盟药品管理规则第 4 卷药品生产质量管理规范1998 版欧洲共同体前言欧洲共同体制药工业在药品的开发，生产和控制过程中保持高标准的质量保证。
上市许可系统保证由有能力的权威机构对药品的安全，质量和有效性是否达到相应的规定进行评估。
生产许可系统保证在欧洲市场上获准销售的药品是由授权的生产商生产，其日常活动由权威机构定期检查。
无论是在欧共体之内销售，还是在欧共体之外销售，所有欧共体的药品生产企业都必须通过生产许可。
有两个药品生产和质量管理指导原则，药品生产和质量管理规范(GMP)和指南来源于两个指导原则, 一个是人用药物指导原则(指导原则91/356/EEC)一个是兽用药物指导原则(指导原则91/412/EEC)，这两个指导原则1991年被欧共体采纳。
根据这些原则，制定了详细的药品生产和质量管理规范，用于对申请生产许可的企业进行评估和对药品生产企业进行检查的基础。
GMP的原则和详细的指南适用于需要按照第16条75/319/ EEC和修改的第24条81/851/EEC要求认证的所有的操作。
也与所有其它大规模药品生产过程,诸如医院负责的临床试验用药的制备有关。
所有的成员国和工业企业本身都同意GMP适用于人用药物的生产，也适用于兽用药物的生产。
在两个附录中对兽用药品和兽用免疫药品的GMP指南做了详细的调整。
指南用章来表述，每章用标题来概括章节的原则内容。
第一章质量管理列出了药品生产的质量保证的基本概念。
后续各章的原则列出了质量保证的目标和提供了足够的让生产商在执行这一原则时所必须考虑的基本要素。
这一指南除了在9个章节中表述了GMP的基本要素外, 还包括一系列附录提供了与之有关的活动的特定范围的细节。
有时几个附录同时使用，如关于无菌制剂，辐射性药物，生化药物的附录。
在附录后还列出了这一指南所使用的术语表.指南的第一版在1989 年出版, 包括一个无菌药品生产的附录。
第二版在1992 年1月出版; 欧共体指到原则包括给人用药品和兽用药品的GMP提供原则和指南的欧共体于1991 年6月13 日颁布的91/356指导原则和1991 年7月23 日颁布的91/412指导原则。
![基因变异与药物关系数据库和数据库系统[发明专利]](https://uimg.taocdn.com/dc7a5d3476eeaeaad0f3306b.webp)
专利名称：基因变异与药物关系数据库和数据库系统专利类型：发明专利
发明人：安娜,叶晓飞,王惠,钟国兴
申请号：CN201410504780.3
申请日：20140926
公开号：CN105512142A
公开日：
20160420
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本发明提供一种基因变异与药物关系信息数据库、其构建方法及构建装置、数据库系统。
也包含自动更新数据库的方法和系统。
本发明的基因变异与药物关系信息数据库的构建方法包括：接收基因变异和药物关系的初始数据；建立相应于所述初始数据的数据文件，所述数据文件包括基因变异数据表、药物数据表以及基因变异-药物关系数据表，每个数据表各自含有多个字段，所述基因变异数据表和所述药物数据表分别与所述基因变异-药物关系数据表有相同字段，所述每个数据表包含依据各自包含的每个字段建立的索引。
申请人：深圳华大基因股份有限公司
地址：518083 广东省深圳市盐田区洪安三街21号华大综合园7栋7层-14层
国籍：CN
代理机构：北京清亦华知识产权代理事务所(普通合伙)
代理人：李志东
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生物信息学在基因变异分析中的数据解读技巧介绍随着高通量测序技术的快速发展，基因组数据的获取变得更加容易和经济实惠。
然而，原始的基因组数据并没有直接提供有关基因变异的详细信息。
为了解释基因组数据并从中提取有用的信息，生物信息学方法成为必不可少的工具。
本文将介绍生物信息学在基因变异分析中的数据解读技巧，以帮助研究人员更好地理解基因变异的含义。
1. 变异注释工具：变异注释工具是基因变异分析中不可或缺的一部分。
它们能够将基因组数据与已知的功能元件和数据库进行比对，并提供关于位点的详细信息。
常用的变异注释工具包括ANNOVAR、SnpEff和Variant Effect Predictor（VEP）。
这些工具可以根据不同的注释数据库提供相关信息，如基因型、功能效应、频率、致病性预测和保守性评估。
2. 功能分析：基因变异的功能分析可以帮助研究人员了解变异位点可能对基因功能和调控影响的方式。
功能分析工具可以根据变异位点的位置和特征，推断出可能的影响方式。
例如，基于调控元件的分析可以预测变异是否会影响到特定转录因子的结合位点，从而影响基因的表达。
功能分析的常用工具包括HaploReg、RegulomeDB和GWAS Catalog。
3. 功能保守性评估：功能保守性评估可以帮助确定基因变异是否在进化过程中被保守选择。
保守性评估工具可以根据不同物种之间的序列保守性比对，提供有关变异位点的保守性评分。
常用的功能保守性评估工具包括PhyloP、GERP++和SiPhy。
这些工具可以帮助研究人员判断变异是否在进化过程中发挥重要功能，从而提供更深入的变异解释。
4. 功能富集分析：功能富集分析是基因变异分析中的一项关键任务，它可以帮助研究人员了解变异在生物学过程中的重要性。
功能富集分析可以通过比对与基因组数据相关的基因集合，找出富集在特定功能、信号通路或生物过程中的变异位点。
功能富集分析的常用工具包括DAVID、GSEA和Enrichr。
如何处理生物大数据技术中的异常或缺失数据生物大数据技术在生物学研究中的应用日益广泛，它为我们提供了海量的生物信息数据，帮助我们更好地理解生命的奥秘。
然而，在生物大数据处理过程中，我们常常遇到异常或缺失数据的情况。
这些异常或缺失数据可能会对我们的研究结果产生不良影响，因此，正确地处理这些数据是非常重要的。
本文将为大家介绍如何处理生物大数据技术中的异常或缺失数据。
首先，当我们遇到异常数据时，我们需要仔细检查数据采集和处理的过程，以确定数据异常的原因。
异常数据可能是由于实验误差、仪器故障或其他技术问题导致的。
在排除了技术问题后，我们还应该考虑是否有生物学上的原因导致异常数据的出现。
有时，异常数据可能是生物样本的非正常状态，如感染、污染或其他疾病导致的。
在确定异常数据的原因后，我们可以根据情况选择保留、修正或丢弃这些异常数据。
对于缺失数据的处理，我们也需要采取一定的策略。
首先，我们可以使用插补方法来填补缺失的数据。
插补方法基于已有的数据推测缺失数据的值。
常用的插补方法包括均值插补、回归插补和多重插补等。
然而，插补方法并不总是可行的，尤其是当缺失数据的比例较大时。
在这种情况下，我们可以考虑使用剔除或平均值代替的方式处理缺失数据。
剔除方法是移除包含缺失数据的样本，可能导致数据量减少，但保持了数据集的完整性。
平均值代替方法则是使用整个数据集的平均值来替代缺失数据。
此外，当我们处理生物大数据技术中的异常或缺失数据时，还需要考虑数据处理的一致性。
即使我们使用了合适的方法处理异常或缺失数据，但如果不同的研究中采用了不同的方法，就很难对比和综合不同的研究结果。
因此，建立统一的数据处理标准是非常重要的。
这可以通过与领域内的专家进行讨论和制定共识来实现。
建立统一的数据处理标准有助于提高生物大数据的可重复性和可比性。
此外，当处理生物大数据技术中的异常或缺失数据时，我们还应该关注数据处理的可靠性和准确性。
我们可以通过使用多个不同的方法进行数据处理，比较它们的结果来验证数据处理的准确性。
如何处理生物大数据中的缺失值和异常值在处理生物大数据时，我们经常会遇到两个棘手的问题：缺失值和异常值。
缺失值指的是数据集中的某些数据项缺少数值或信息，而异常值则是指与其他数据点明显不同或异常的值。
正确处理这些问题对于准确分析和解释生物大数据非常重要。
本文将探讨如何处理生物大数据中的缺失值和异常值。
首先，我们来讨论处理缺失值的方法。
处理缺失值的目标是尽量减少数据集的信息丢失，并在可能的情况下填充缺失值。
以下是一些处理缺失值的常用方法：1. 删除缺失数据：对于特定的数据集，如果缺失值的比例较小，并且不会对整体分析结果产生显著影响，可以选择直接删除缺失数据。
但是，需要谨慎执行此操作，以确保不会造成偏差。
2. 插值法：插值法是一种常用的处理缺失值的方法，它通过使用已有数据来推测缺失值。
最简单的插值方法是使用该数据集的均值、中位数或众数来填充缺失值。
这种方法在数据集缺失值较少且缺失值分布较为均匀时效果较好。
3. 回归模型：对于存在关联关系的变量，可以使用回归模型来预测缺失值。
通过使用已有数据中的其他变量来建立回归模型，然后利用该模型预测缺失值。
这种方法通常能够更准确地填充缺失值。
4. 多重插补：多重插补是一种更复杂的方法，它基于多个回归模型或其他预测模型来处理缺失值。
它通过多次迭代来生成多个估计值，并将这些估计值汇总为最终填充的值。
这种方法在缺失数据较多且缺失值之间存在相关性时表现较好。
在解决缺失值问题的同时，我们也必须关注异常值的处理。
异常值可能会导致分析结果产生偏差或误导，因此需要采取适当的措施进行处理。
以下是一些常见的异常值处理方法：1. 删除异常值：一种简单而直接的方法是直接删除异常值。
然而，需要注意判断异常值的标准和限制，以确保不会误删重要数据或造成数据集的不平衡。
2. 替换异常值：对于一些异常值，可以通过替换为合理的值来进行处理。
常见的方法是使用均值、中位数或众数来替换异常值。
这种方法适用于异常值数量较少的情况。
2010.04.06生物变异数据库（Biological Variation Database）Dr.Carmen Ricos，et al。
西班牙临床化学和分子病理学协会（Spanish Society of Clinical Chemistry and Molecular Pathology 分析质量任务（Commission）背景生物变异为环绕体液组分自我平衡设定点的天然波动，有两个组分：个体内和个体间的变异。
编辑的生物库来自发表的文献、书籍和博士论文。
信息包含了316个检验项目，审核了191篇文献，仅不到10篇文献被弃用。
展现的结果与下列研究的个体内差异信息关联的，未被使用的内容：·叙述的资料（包括研究个体总数、时间周期、每个课题得到的样本量、研究群体的类型、健康状态等）。
·分析资料（每个作者使用的模式，即计算变异的分析系数、批间和批内分析精密度的值。
）·统计量（每个题目内对每个研究群体的均值、标准差和计量单位。
）·有关的观察（空腹条件、影响个体的病理类型。
）附录Ⅰ（表）为个体内和个体间的变异系数，和精密度、偏倚和总误差等要求的质量指标量值；附录Ⅱ为每个研究量值的研究人的参考文献号；附录Ⅲ是这些文献来源。
使用生物变异得到的数据使用个体内和个体间的生物变异有许多目的（1）：·设定分析质量指标；·评价系列结果变化的显著性（参考变化值）；·评估运用群体的参考值；·评估估计自我平衡设定点要求的样品数；·评估报告结果的最佳方式；·选择最佳样品（具有最低变异的个体）；·比较可用的检测项目；·评估项目的临床应用。
在本专题中生物变异组分被用于临床实验室程序的不精密度、偏倚、和总误差的分析质量指标。
很清楚，临床实验室性能应满足医学需求（2），包括监视、过筛、诊断和发现病例。
在监视病人状况时，将分析变异保持于生物变异个体内变异的一半以下。
I直击赴考溯題源感语宣圧吩甲敦材1. （2017 •浙江11月选考）人类的镰刀形细胞贫血症是由于血红蛋白基因中一个碱基对A -T替换成了T—A,引起血红蛋白结构改变所致。
该实例不能说明的是（）A. 该变异属于致死突变B. 基因突变是可逆的C. 碱基对替换会导致遗传信息改变D. 基因控制生物性状解析人类的镰刀形细胞贫血症，使人患溶血性贫血，严重时会导致死亡，A正确；题干中只是提到了碱基对A-T替换成了T-A,并未体现可逆性，B错误；碱基对替换导致了基因结构的改变，即遗传信息的改变，C正确；此例体现了基因直接控制生物性状，D正确。
答案B2. （2016 •浙江4月选考）某自花授粉植物的花色有红色和白色，花色取决于细胞中的花色素，花色素合成主要过程如图所示。
设花色由2对等位基因A和a、B和b控制。
取白花植株（甲）与白花植株（乙）杂交，F1全为红色，F1自交得F2, F2中出现红色和白色。
苯丙氨酸•…•花色素前体物•花色素I t基因A—酶丨酶2。
基因B下列叙述正确的是（）A. 植株甲能产生2种不同基因型的配子B. 若亲代白花植株中基因a或b发生突变，则该植株一定开红花C. 用酶1的抑制剂喷施红花植株后出现了白花，该植株的基因型仍然不变D. 若基因B发生突变导致终止密码子提前出现，则基因B不编码氨基酸，植株开白花解析根据花色素合成主要过程的示意图知，开红花的植株基因型是A_B_开白花的植株基因型是A_bb、aaB_、aabb，由于白花植株（甲）与白花植株（乙）杂交，F i全为红色，所以甲的基因型是AAbb或aaBB,则其产生的配子的种类为1种，为Ab或aB，A错误；亲代的白花植株的基因型为AAbb或aaBB因基因突变具有多方向性，故基因a或b不一定会突变成A或B基因，所以该植株不一定开红花，B错误；用酶1的抑制剂喷施红花植株后出现了白花的现象是不遗传变异，其遗传物质没有发生改变，酶1的抑制剂只是抑制了酶1的活性，所以该植株的基因型不变，C正确；基因B发生突变导致终止密码子提前出现，会使肽链的合成提前终止，不是不能编码氨基酸，D错误。
0背景随着信息社会的发展,计算机技术、多媒体技术与网络通讯技术的涌入,我们所处的时代走进了“知识爆炸”时代,世界知识总量十年翻一番,在生化、电子、宇航等科学领域内,二到三年就翻一番[1]知识的急剧增长和知识废旧率加快,使得知识生产周期缩短,知识生产的前期,即课题的检索、调研时间已大为缩短,目前最先进的图书情报系统,平均每10分钟就可以完成一个课题的检索。
知识生产的后期,即知识鉴别和出版的速度也在随着科技的发展在缩短,国际上论文发表平均为周期为6~8个月,我国科技期刊论文的发表周期平均为14.1个月。
[2]知识生产周期的缩短,使得文献发表速度急剧增加。
其中期刊以时效性强,信息量大而在各种信息源中具有较大的优势。
全世界共有医学期刊2万种。
据统计65%~75%的医学信息来源于医学期刊。
期刊种类的不断增加以及读者对文献信息资源需求的不断增加,形成了图书馆与读者之间的供需矛盾,手工检索工具应运而生,但仅仅靠手工检索已经满足不了科研工作者的需求,电子资源的出现和发展,知识的获取变得相当的便捷。
尤其为医学学术研究的现代化提供了种种便利,可随时了解国际国内最新的医学信息,有效的利用医学数据库资源为学习、教学、科研等服务,加快密切的区域和国际合作、开展广泛的信息交流。
如何更好的选择和利用好医学数据库,越发的显得重要。
1数据库的选择和利用1.1国外数据库的选择和利用国际重要外文数据库包括MEDLINE数据库、PUBMED 网络数据库、OVID、EBSCO等.其中MEDLINE为题录数据库,OVID、EBSCO、Springerlink为全文数据库。
MEDLINE作为美国国立医学图书馆(NLM)生产的国际性综合生物医学信息书目数据库,是当前国际上最权威的生物医学文献数据库。
在外文的数据库中,MEDLINE数据库已经逐渐成为必检的数据库。
建议牙科和护理专业的科研工作者选择使用该数据库,因库中除了美国《医学索引》的全部内容,还包括有《牙科文献索引》、《国际护理索引》的部分内容,涉及临床医学、基础医学、环境医学、营养卫生、药理和药剂学、卫生管理、医学保健和情报科学等领域。
copy number landscapes -回复在生物学领域中，基因的拷贝数（copy number）是指一个基因在基因组中的重复次数。
对于某些基因，拷贝数的变化可能会导致细胞功能的改变，甚至引发疾病。
拷贝数变异（copy number variation，CNV）是指基因拷贝数在不同个体之间或在同一基因组内发生变异的现象。
CNV通常由于基因组重排、插入或缺失等机制引起。
拷贝数变异可以影响基因的表达水平和产物数量，从而对生物体的形态、功能和适应能力产生影响。
研究者们通过大规模基因组测序等技术，已经发现在人类和其他物种中存在大量的CNV。
这些变异可以影响一系列生物学特征，包括身高、免疫系统功能、智力水平、易感性等。
因此，研究CNV对于理解基因组结构和功能的演化具有重要意义。
在研究CNV时，科学家通常会绘制拷贝数景观（copy number landscape）图。
这种图形通常是基于大规模基因组数据的分析结果绘制的，用于描述不同基因的拷贝数变异情况。
每个图形中，横轴代表染色体的位置，纵轴表示基因的拷贝数。
图中的每个点代表一个基因，不同的颜色或符号表示不同的拷贝数状态。
通过分析CNV景观图，研究者们可以发现与特定生物学特征相关的基因区域。
例如，一些研究发现，某个特定基因的拷贝数增加与一种疾病的易感性增加相关联。
这些发现为疾病的遗传机制提供了重要线索，并为临床诊断和治疗方法的开发提供了新的思路。
此外，CNV景观图还可以用于研究进化过程中的基因组变化。
不同物种之间基因组的拷贝数变异可能是物种进化过程中的重要推动力之一。
通过比较各种物种的CNV景观图，研究者可以揭示基因重复相关的遗传改变在物种形成和适应能力演化中的作用。
尽管CNV景观图具有很大的研究潜力，但其绘制和分析也面临一些挑战。
首先，基因组测序技术的成本和复杂性限制了样本规模和数据质量。
其次，CNV的检测和定量分析也需要高效的算法和工具的支持。
此外，CNV的遗传机制和功能机制尚未完全理解，需要进一步深入的研究。
2010.04.06生物变异数据库（Biological Variation Database）Dr.Carmen Ricos，et al。
西班牙临床化学和分子病理学协会（Spanish Society of Clinical Chemistry and Molecular Pathology 分析质量任务（Commission）背景生物变异为环绕体液组分自我平衡设定点的天然波动，有两个组分：个体内和个体间的变异。
编辑的生物库来自发表的文献、书籍和博士论文。
信息包含了316个检验项目，审核了191篇文献，仅不到10篇文献被弃用。
展现的结果与下列研究的个体内差异信息关联的，未被使用的内容：·叙述的资料（包括研究个体总数、时间周期、每个课题得到的样本量、研究群体的类型、健康状态等）。
·分析资料（每个作者使用的模式，即计算变异的分析系数、批间和批内分析精密度的值。
）·统计量（每个题目内对每个研究群体的均值、标准差和计量单位。
）·有关的观察（空腹条件、影响个体的病理类型。
）附录Ⅰ（表）为个体内和个体间的变异系数，和精密度、偏倚和总误差等要求的质量指标量值；附录Ⅱ为每个研究量值的研究人的参考文献号；附录Ⅲ是这些文献来源。
使用生物变异得到的数据使用个体内和个体间的生物变异有许多目的（1）：·设定分析质量指标；·评价系列结果变化的显著性（参考变化值）；·评估运用群体的参考值；·评估估计自我平衡设定点要求的样品数；·评估报告结果的最佳方式；·选择最佳样品（具有最低变异的个体）；·比较可用的检测项目；·评估项目的临床应用。
在本专题中生物变异组分被用于临床实验室程序的不精密度、偏倚、和总误差的分析质量指标。
很清楚，临床实验室性能应满足医学需求（2），包括监视、过筛、诊断和发现病例。
在监视病人状况时，将分析变异保持于生物变异个体内变异的一半以下。
在过筛、诊断和发现病例时，使用固定判断限确定病理或健康状态的，也应保持相同的指标（3）。
依据以群体为基础的参考区间，确定这些三个目的的病人状态时，分析偏倚必须保持在个体内与个体间变异之和的四分之一（4）。
生物变异是获得分析质量指标的良好基础，以满足通用医学需求。
个体内和个体间生物变异，以变异系数表示（CVw和CVg），各个分析精密度（I）、偏倚（B）、和总误差（TE）的相应质量指标计算公式如下：CVI＜0.5wB＜0.25()22g w CV CV+TE＜()[]2225.05.0g w w CV CVCV k ++⋅，式中k 为1.65（α＝0.05）经审核性别差异对生物变异（BV）结果的影响后，仅五个项目需要区分性别（雄烯二酮、雌二醇、促卵泡激素（FSH）、黄体生成激素（LH）、催乳素）。
有两个项目需要区分空腹和非空腹状态。
这些项目的质量指标来自较低个体内变异组。
若各个量值的病理状态的生物变异高于健康状态的生物变异的，则质量指标仅为健康群体的（最严厉）。
依据数据可信息，为其他原因（如年龄）的分级没有必要。
在每天常规中应用分析质量指标不精密度、偏倚和总误差的分析质量指标在日常工作中的使用有两个不同的目的： 1、 内部质量控制（设定控制规则）2、 评价实验室性能（以确保结果的质量）。
1、设定控制规则：在设计内部质量控制方案时，首先要确定实验室希望对检测项目实现的质量水平（分析质量指标）。
第二是要知道该项目的稳定分析性能。
然后，要选择能发现超过确定质量水平，使稳定性能增大的问题的控制规则（控制限和每批控制品检测次数）。
很重要的是要理解：质量指标本身不应用作控制限值。
在使用完整的程序时，控制限值为质量指标和稳定性能间的某个值：这两个特性间的距离越大，控制规则越宽松；特性间距离越小，则控制规则越严。
可以手工计算或通过特定的软件确定控制规则，如Validator 计划。
本专题的信息为“分析要求”，输入Validator 软件，可确定控制规则。
若实验室首先要检出随机误差，可使用数据库中的不精密度指标作为分析要求。
若首先要检出系统误差，则应使用偏倚指标。
若实验室要求将随机误差和系统误差结合起来，则可使用总误差指标。
2、确保结果的质量在评价实验室性能时，将分析不精密度和偏倚（均来自内部质量控制方案）与分析误差的两个组分的质量指标（标准）作比较。
对于标准偏离的分析程序应由实验室专业进行审核、并实施改善性能的过程。
由参与室间质量评估计划（EQAS 或熟练性试验）得到的数据，每个结果对于方法学组均值的百分离散，可与本专题的总误差指标作比较，以审核准确度。
许多EQAS 组织者使用固定的限值，应与本专题以“总误差”指标一致，可评价参与实验室的性能（5）。
我们期望本专题提供的信息和生物变异的数据库对实验室专业人员有帮助，将生物变异得到的分析质量指标用于他们的日常工作，可确保实验室的结果在一般的医学应用中发挥作用。
Westgard 在最新网页上的说明： 生物变异数据库说明这是2010年的更新版！为要求的不精密度、不准确度、和总的允许误差的指标，由个体内和个体间的生物变异数据计算而来。
这个数据库由Dr.Carmen Ricos 和合作者予以更新。
我们能作为东道主获取这个数据库而感到荣幸。
总误差、不精密度、和偏倚的可接受指标，来自个体内和个体间的生物变异由Ricos C、Alvarez V、Cava F、Garcia-Lario JV、Hernandez A、Jimenez CV、Minchinela J、Perich C、Simon M提供了这个最新的和扩充的生物目标资料。
参见“Scand J Clin Lab Invest 1999;59:491-500”，但已在2010年近期做了更新。
请见以下更新内容。
注：由于生物变异的资料不断有报告，我们期望保持这些数据库一直开放被修订和扩充。
我们邀请所有工作于生物变异的研究者，将数据输入下列email地址：cricos@hg.vhebron.es这是我们的想法，希望定期地更新这些信息。
以下表中的各个符号含义为：S＝血清；P＝血浆；B＝全血；Plat＝血小板；Ery＝红细胞；Hb＝血红蛋白；Leu＝白细胞；Pt＝病人；Sa＝唾液。
CVw ＝个体内生物变异；CVb ＝个体间生物变异；I ＝ 不精密度；B ＝偏倚；TE ＝总误差。
生物变异 需要的指标 分析物CVw CVg I(%) B(%) TE(%)S- 11-去氧皮质醇（11-Desoxycortisol）21.331.510.7 9.5 27.1S- 17-羟基黄体酮（17-Hydroxyprogesterone）19.652.49.8 14.0 30.2U- 4 OH-3 methoxi-Vanil mandelic acid（VMA）22.247.011.1 13.0 31.3S- 5’核苷酸酶（5'Nucleotidase） 11.312.6 5.7 4.2 13.6U- 5-羟基吲哚乙酸（5'-Hydroxyiindolacetate,concentration, 24 h）20.333.210.2 9.7 26.5S- α1-酸性糖蛋白（α1- Acid Glycoprotein）11.324.9 5.7 6.8 16.2S- α1-抗胰凝乳蛋白酶（α1-Antichymotrypsin）13.518.3 6.8 5.7 16.8S- α1-抗胰蛋白酶（α1-Antitrypsin） 5.9 16.3 3.0 4.3 9.2 S- α1-球蛋白（α1-Globulins）11.422.6 5.7 6.3 15.7U- α1-微球蛋白，晨尿（α1-Microglobulin, concentration, firstmorning）33.058.016.5 16.7 43.9P- α2-抗纤溶蛋白酶（α2-Antiplasmin）6.2 --- 3.1 --- ---S- α2-球蛋白（α2-Globulins）10.312.7 5.2 4.1 12.6 S- α2-巨球蛋白（α2-Macroglobulin） 3.4 18.7 1.7 4.8 7.6U- α2-巨球蛋白整夜排出量（α2-Microglobulin output, overnight）29.032.014.5 10.8 34.7生物变异 需要的指标 分析物CVw CVg I(%) B(%) TE(%) S- α-淀粉酶（α-Amylase） 8.7 28.3 4.4 7.4 14.6S- α-胰淀粉酶[α-Amylase (pancreatic)]11.729.9 5.9 8.0 17.7U- α-淀粉酶浓度（随机尿）（α-Amylase concentration, random）94.046.047.0 26.2 103.7S- α-胡萝卜素（α-Carotene） 35.865.017.9 18.6 48.1S- 甲胎蛋白（非肝癌）[α-Fetoprotein(non hepatic carcinoma)]12.046.0 6.0 11.9 12.8S- α-生育酚（α-Tocopherol） 13.815.0 6.9 5.1 16.5S- 酸性磷酸酶（ACP）[Acid phosphatase (ACP)]8.9 8.0 4.5 3.0 10.3S- 抗酒石酸酸性磷酸酶[Acid phosphatase tartrate-resistant(TR-ACP)]8.0 13.3 4.0 3.9 10.5S- 前列腺酸性磷酸酶[Acid phosphatase prostatic activity (PAP)]33.8--- 16.9 --- ---P- 活化部分促凝血酶原激酶时间（Activated partialthromboplastine time）2.7 8.6 1.4 2.3 4.5S- 酰基/游离肉（毒）碱（Acyl/free carnitine） 10.427.2 5.2 7.3 15.9 P- 脂联素（Adiponectin） 18.851.29.4 13.6 29.1 S- 腺苷脱氨酶[Adenosine deaminase (ADA)] 11.725.5 5.9 7.0 16.7 S- 丙氨酸氨肽酶（Alanine aminopeptidase） 4.1 --- 2.1 --- --- S- 丙氨酸氨基转换酶（Alanine aminotransferase）24.341.612.2 12.0 32.1 S- 白蛋白（Albumin） 3.1 4.2 1.6 1.3 3.9U- 尿白蛋白，晨尿（Albumin, concentration, first morning）36.055.018.0 16.4 46.1S- 醛固酮（Aldosterone） 29.440.114.7 12.4 36.7 U- 尿醛固酮（Aldosterone, concentration） 32.639.016.3 12.7 39.6 S- 碱性磷酸酶（Alkaline phosphatase） 6.4 24.8 3.2 6.4 11.7S- 碱性磷酸酶骨同工酶（Alkaline phosphatase, bone isoform）6.2 35.6 3.1 9.0 14.1S- 肝碱性磷酸酶（Alkaline phosphatase, liver）10.027.0 5.0 7.2 15.4S- 胎盘碱性磷酸酶（Alkaline phosphatase, placental）19.1--- 9.6 --- ---U- 氨（Ammonia, output） 24.727.312.4 9.2 29.6 S- 淀粉样蛋白A（Amyloid A） 25.061.012.5 16.5 37.1S- Androstendione11.151.1 5.6 13.1 22.2生物变异 需要的指标分析物 CVw CVg I(%)B(%) TE(%)S- Androstenedione11.151.1 5.8 13.1 22.6P- 血管紧张素转换酶（Angiotensin converting enzyme）0.1 --- 0.1 --- ---P- 抗凝血酶Ⅲ（Antithrombin Ⅲ） 5.2 15.3 2.6 4.0 8.3 S- 载脂蛋白A1（Apolipoprotein A1） 6.5 13.4 3.3 3.7 9.1 S- 载脂蛋白B（Apolipoprotein B） 6.9 22.8 3.5 6.0 11.6 S- 抗坏血酸（Ascorbic Acid） 26.031.0 13.010.1 31.6S- 天门冬氨酸氨基转换酶（Aspartate aminotransferase）11.917.9 6.0 5.4 15.2S- β2-微球蛋白（β2-Microglobulin） 5.9 15.5 3.0 4.1 9.0 B- 嗜碱性粒细胞计数（Basophile, count） 28.054.8 14.015.4 38.5 S- β-胡萝卜素（β-Carotene） 36.039.7 18.013.4 43.1 S- （β-Criptoxantin） 36.7--- 18.4--- --- S- β-球蛋白（β-Globulins） 10.19.1 5.1 3.4 11.7 S- 总胆红素（Bilirubin total） 23.839.0 11.911.4 31.1 S- 结合胆红素（Bilirubin conjugated） 36.843.2 18.414.2 44.5 S- CA-125抗原（CA 125 antigen） 24.754.6 12.415.0 35.4 S- CA-15.3抗原（CA 15.3 antigen） 6.1 62.9 3.1 15.8 20.9 S- CA 19.9 抗原（CA 19.9 antigen） 16.0102.08.0 25.8 39.0 S- CA 549抗原（CA 549 antigen） 9.1 33.4 4.6 8.7 16.2 S- 钙（Calcium） 1.9 2.8 1.0 0.8 2.4U- 尿24h钙定量（Calcium, concentration, 24h）27.536.6 13.811.5 34.2U- 离子钙（Calcium, ionized） 1.7 2.2 0.9 0.7 2.1 U- 尿24h 钙排出量（Calcium, output, 24h） 26.227.0 13.19.4 31.0S- 碳水化合物缺乏转铁蛋白（Carbohydrate deficient transferrin）7.1 38.7 3.6 9.8 15.7S- 癌胚抗原(CEA)（Carcinoembryonic antigen ）12.755.6 6.4 14.3 24.7B- CD4淋巴细胞计数（CD4 lymphocyte count）25.0--- 12.5--- --- S- 铜蓝蛋白（Ceruloplasma） 5.8 11.1 2.9 3.1 7.9 S- 氯（Chloride） 1.2 1.5 0.6 0.5 1.5 S- 胆固醇（Cholesterol） 5.4 15.2 2.7 4.0 8.5 S- 胆碱酯酶（Cholinesterase） 7.0 10.4 3.5 3.1 8.9S- 胆碱酯酶活力（Cholinesterase catalytic activity）5.4 10.3 2.7 2.9 7.4S- 胆碱酯酶免疫测定（Cholinesterase, immunoreactive）6.4 --- 3.2 --- ---生物变异 需要的指标分析物 CVw CVg I(%) B(%) TE(%) S- C3补体（C3 complement） 5.2 15.6 2.6 4.1 8.4 S- C4补体（C4 complement） 8.9 33.4 4.5 8.6 16.0 P- Chromogranin A 12.826.3 6.4 7.3 17.9 P- 铜（Copper） 8.0 19.0 4.0 5.2 11.8 S- 铜（Copper） 4.9 13.6 2.5 3.6 7.7 S- 氢化可的松（Cortisol） 20.945.610.5 12.5 29.8 S- C肽（C Peptide） 16.623.28.3 7.1 20.8S- Ⅰ型前胶原C-端前肽（PICP）（C-Propeptide type I procollagen）8.2 17.6 4.1 4.9 11.6S- C-反应蛋白（C-Reactive protein） 42.276.321.1 21.8 56.6U- Ⅰ型胶原交联C-端后肽〔C-Telopeptide type I collagen(s-CTx)〕9.6 30.6 4.8 8.0 15.9U- 第一次晨尿Ⅰ型胶原交联C-端后肽/肌酐（C-Telopeptide type Icollagen/creatinine, first urine）32.848.016.4 14.5 41.6U- 第二次晨尿Ⅰ型胶原交联C-端后肽/肌酐（C-Telopeptide type Icollagen/creatinine, 2nd morning）23.4--- 11.7 --- ---S- 肌酸激酶〔Creatine kinase (CK)〕 22.840.011.4 11.5 30.3S- 肌酸激酶同工酶MB ％（Creatine kinase MB, %）6.9 48.2 3.45 12.17 17.87S- 肌酸激酶同工酶MB，酶活力（Creatine kinase MB, activity）19.724.39.9 7.8 24.1S- 肌酸激酶同工酶MB，蛋白量（Creatine kinase MB, mass）18.461.29.2 16.0 31.2S- 肌酐（Creatinine） 5.3 14.2 2.7 3.8 8.2Patient- 肌酐清除率（Creatinine clearence）13.613.5 6.8 4.8 16.0U- 尿肌酐定量（Creatinine, concentration）24.024.512.0 8.6 28.4U- 尿24h肌酐排出量（Creatinine, output, 24h）11.023.0 5.5 6.4 15.4S- 细胞角蛋白19片段抗原21-1（Cyfra 21.1）22.531.111.3 9.6 28.2 S- 胱蛋白酶抑制剂C（Cystastin C） 4.6 13.0 2.3 3.4 7.2 P- 半胱氨酸（Cysteine） 5.9 12.3 3.0 3.4 8.3U- δ-氨基-γ-酮戊酸（δ-aminolevulinicacid）16.027.08.0 7.8 21.0S- 脱氧表雄酮硫酸盐（Dehydroepiandrosterone sulfate）4.2 29.3 2.1 7.4 10.9生物变异 需要的指标分析物 CVw CVg I(%) B(%) TE(%)U- 鸟24h 脱氧/肌酐(Deoxipyridinoline/creatinine, 24h)13.517.6 6.8 5.5 16.7U- 尿晨尿脱氧/肌酐Deoxipyridinoline/creatinine, firstmorning13.119.0 6.6 5.8 16.6U- 尿脱氧/min (Deoxipyridinoline/minute) 26.535.713.3 11.1 33.0P- 二肽酰基肽酶Ⅳ（Dipeptidyl-peptidase IV） (ACE)8.2 14.5 4.1 4.2 10.9S- 二肽酰基肽酶ⅣDipeptidyl-peptidase IV (ACE)12.527.7 6.3 7.6 17.9P- 弹性蛋白酶（Elastase-Pl） 13.616.4 6.8 5.3 16.5 S- 内皮生长因子（Endotelial growth factor）10.747.6 5.4 12.2 21.0 B- 嗜酸性粒细胞计数（Eosinophils, count）21.076.410.5 19.8 37.1 (B)Plat-肾上腺素（Epinephrine） 25.3--- 12.7 --- --- P- 肾上腺素（Epinephrine） 48.3--- 24.2 --- --- B- 红细胞计数（Erythrocytes, count） 3.2 6.1 1.6 1.7 4.4B- 红细胞分布宽度（Erythrocyte distribution wide）3.5 5.7 1.8 1.74.6U- 雌二醇（Estradiol） 30.4--- 15.2 --- --- S- 雌二醇（Estradiol） 18.119.79.1 6.7 21.6 P- 血浆凝集因子Ⅴ（Factor V coagulation） 3.6 --- 1.8 --- --- P- 血浆凝集因子Ⅶ（Factor Ⅶ coagulation） 6.8 19.4 3.4 5.1 10.7 P- 血浆凝集因子Ⅷ（Factor Ⅷ coagulation） 4.8 19.1 2.4 4.9 8.9 P- 血浆凝集因子Ⅹ（Factor X coagulation） 5.9 --- 3.0 --- --- S- 铁蛋白（Ferritin） 14.215.07.1 5.2 16.9 P- 纤维蛋白原（Fibrinogen） 10.715.8 5.4 4.8 13.6 (B)Erthry-叶酸（Folate） 12.066.0 6.0 16.8 26.7 S- 叶酸（Folate） 24.073.012.0 19.2 39.0S- 男性促卵泡成熟素（FSH）〔Follicle stimulating hormone (males)〕8.7 18.0 4.4 5.0 12.2S- 游离肉碱（Free carnitine） 7.6 15.2 3.8 4.2 10.5 S- 游离雌二醇（Free estradiol） 22.8--- 11.4 --- --- U- 游离雌二醇（Free estradiol） 38.6--- 19.3 --- --- S- 游离睾酮（Free testosterone） 9.3 --- 4.7 --- --- U- 游离睾酮（Free testosterone） 51.7--- 25.9 --- --- S- 游离甲状腺素（FT4）(Free thyroxine) 5.7 12.1 2.9 3.3 8.0生物变异 需要的指标分析物 CVw CVg I(%)B(%)TE(%)S- 游离三碘甲状腺原氨酸（FT3）〔Free Triiodothyronine〕7.9 17.6 4.0 4.8 11.3S- 果糖胺（Fructosamine） 3.4 5.9 1.7 1.7 4.5S- 半乳糖苷羟基赖氨酸（Galactosy hydroxylisine）11.825.8 5.9 7.1 16.8S- γ−球蛋白（γ-Globulins） 14.612.37.3 4.8 16.8 S- γ−谷氨酰转换酶（γ-glutamyltransferase）13.841.0 6.9 10.8 22.2 S- 总球蛋白（Globulins, total） 5.5 12.9 2.8 3.5 8.0 S- 葡萄糖（Glucose） 5.7 6.9 2.9 2.2 6.9(B) Erythr- 红细胞葡萄-6-磷酸-1-脱氢酶（Glucose-6-phosphate-1-dehydrogenase）32.831.816.4 11.4 38.5B – spot 红细胞葡萄-6-磷酸-1-脱氢酶（Glucose-6-phosphate-1-dehydrogenase）7.3 10.3 3.7 3.2 9.2S- 谷胱甘肽过氧化物酶（Glutathione peroxidase）7.2 21.7 3.6 5.7 11.7S- 糖化白蛋白（Glycated albumin） 5.2 10.3 2.6 2.9 7.2 S- 糖化总蛋白（Glycated total protein） 0.9 11.60.5 2.9 3.7 P, S- 结合珠蛋白（Haptoglobin） 20.436.410.2 10.4 27.3 B- 血液红细胞比积（Hematocrit） 2.8 6.4 1.4 1.7 4.1 B- 血红蛋白（Hemoglobin） 2.8 6.6 1.4 1.8 4.1 B- 糖化血红蛋白A1C（Hemoglobin A1 C） 3.4 5.1 1.7 1.5 4.3 S- HDL胆固醇（HDL cholesterol） 7.1 19.7 3.6 5.2 11.1 S- HDL1胆固醇（HDL 1 cholesterol） 5.5 27.2 2.8 6.9 11.5 S- HDL2胆固醇（HDL 2 cholesterol） 15.740.77.9 10.9 23.9 S- HDL3胆固醇（HDL 3 cholesterol） 7.0 14.3 3.5 4.0 9.8 P- 同型半胱氨酸（Homocysteine） 9.0 40.3 4.5 10.3 17.7S- 羟脯氨酸/肌酐（Hydroxiproline/creatinine）25.938.013.0 11.5 32.9U- 夜尿羟脯氨酸/min（Hydroxiproline/minute, night urine）36.138.818.1 13.2 43.0S- 羟丁酸脱氢酶（Hydroxybutyratedehydrogenase）8.8 --- 4.4 --- ---S- 免疫球蛋白A（Immunoglobulin A） 5.4 35.9 2.7 9.1 13.5 S- 免疫球蛋白G（Immunoglobulin G） 4.5 16.5 2.3 4.3 8.0 S- 免疫球蛋白M（Immunoglobulin M） 5.9 47.3 3.0 11.9 16.8S- 免疫球蛋白κ链（Immunoglobulins κ chain）4.8 15.3 2.4 4.0 8.0生物变异 需要的指标分析物 CVw CVg I(%)B(%)TE(%)S- 免疫球蛋白λ链（Immunoglobulins λ chain）4.8 18.0 2.4 4.7 8.6S- 胰岛素（Insulin） 21.1 58.3 10.6 15.5 32.9 S- Insulin-like growth factor(IGF-1) 9.4 27 4.7 7.1 14.9S- 细胞间粘合分子-1（Intercellular adhesion molecule-1）1.9 21.0 1.0 5.3 6.8(B)Leuc-干扰素受体（Interferon receptor） 14.0 20.0 7.0 6.1 17.7 S- 白细胞介素-1B（Interleukin-1Β） 30.0 36.0 15.0 11.7 36.5 S- 白细胞介素-8（Interleukin-8） 24.0 31.0 12.0 9.8 29.6 S- 铁（Iron） 26.5 23.2 13.3 8.8 30.7 B- 乳酸（Lactate） 27.2 16.7 13.6 8.0 30.4S- 乳酸脱氢酶（LDH）Lactate dehydrogenase (LDH)8.6 14.7 4.3 4.3 11.4S- 乳酸脱氢酶同工酶1（LDH1）Lactate dehydrogenase 1 isoform6.3 10.2 3.2 3.0 8.2S- 乳酸脱氢酶同工酶2（LDH2）Lactate dehydrogenase 2 isoform4.9 4.3 2.5 1.65.7S- 乳酸脱氢酶同工酶3（LDH3）Lactate dehydrogenase 3 isoform4.85.5 2.4 1.8 5.8S- 乳酸脱氢酶同工酶4（LDH4）Lactate dehydrogenase 4 isoform9.4 9.0 4.7 3.3 11.0S- 乳酸脱氢酶同工酶5（LDH5）Lactate dehydrogenase 5 isoform12.4 13.4 6.2 4.6 14.8P- 乳传递蛋白（Lactoferrin） 11.8 23.7 5.9 6.6 16.4 P- 白细胞计数（Leukocytes, count） 10.9 19.6 5.5 5.6 14.6 S- LDL胆固醇（LDL Cholesterol） 8.3 25.7 4.2 6.8 13.6S- 直接法LDL胆固醇〔LDL Cholesterol (direct)〕6.5 --- 3.3 --- ---P- 氧化LDL胆固醇〔LDL Cholesterol (oxidized)〕21.0 50.0 10.5 13.6 30.9S- LDL受体mRNA（LDL receptor mRNA） 21.5 13.6 10.8 6.4 24.1 B- 白细胞计数（Leukocytes count） 10.9 19.6 5.5 5.6 14.6 S- 脂肪酶（Lipase） 23.1 33.1 11.6 10.1 29.1 S- 脂蛋白（a）〔Lipoprotein (a)〕 8.5 85.8 4.3 21.6 28.6 S- 黄体素（脂色素）（Lutein） 19.5 21.0 9.8 7.2 23.3S- 促黄体激素（Luteinizing hormone）14.5 27.8 7.3 7.8 19.8S- 番茄红素（Lycopenene） 40.1 33.0 20.1 --- ---生物变异 需要的指标分析物CVw CVg I(%) B(%) TE(%) B- 淋巴细胞计数（Lymphocytes, count） 10.427.8 5.2 7.4 16.0 B- CD4淋巴细胞（Lymphocytes CD4） 25.0--- 12.5 --- --- (B)Erythr- 红细胞镁（Magnesium） 5.6 11.3 2.8 3.2 7.8 (B)Leuc- 白细胞镁（Magnesium） 18.316.49.2 6.1 21.2 S- 血清镁（Magnesium） 3.6 6.4 1.8 1.8 4.8U- 24h尿液镁浓度（Magnesium, concentration, 24h）45.437.422.7 14.7 52.2U- 尿液离子镁（Magnesium, ionized） 1.9 5.1 1.0 1.4 2.9U- 24h尿液镁排出量（Magnesium, output, 24h）38.337.619.2 13.4 45.0(B)Erythr- 红细胞平均血红蛋白（MCH）（Mean corpuscular hemoglobin)1.6 5.2 0.8 1.42.7(B)Erythr- 红细胞平均血红蛋白浓度（MCHC）（Mean corpuscular hemoglobinconcentration )1.72.8 0.9 0.8 2.2(B)Erythr- 红细胞平均体积（MCV）（Mean corpuscular volume)1.3 4.8 0.7 1.22.3(B)Plat- 血小板体积（MPV）（Mean platelet volume)4.3 8.1 2.2 2.35.8B- 单核细胞计数（Monocytes, count） 17.849.88.9 13.2 27.9S- 癌相关抗原粘蛋白Mucinous carcinoma-associatedantigen (MCA)10.139.3 5.1 10.1 18.5S- Myeloperoxidase 36.030.018.0 11.7 41.4 S- 肌红蛋白（Myoglobin） 13.929.67.0 8.2 19.6U- 12h尿液N-乙酰氨基葡萄糖苷酶（NAG）（N-Acetyl Glucosaminidase,concentration, overnight）48.618.424.3 13.0 53.1B- 中性粒细胞计数（Neutrophyles, count）16.132.88.1 9.1 22.4 U- 尿氮（Nitrogen, output） 13.924.27.0 7.0 18.4S- 非抑制——酶活力Non-inhibited arilestearase activity3.8 37.2 1.9 9.3 12.5B(Plat)- 去甲肾上腺素（Norepinephrine） 9.5 --- 4.8 --- --- P- 去甲肾上腺素（Norepinephrine） 19.5--- 9.8 --- ---U- 第一次晨尿Ⅰ型胶原N-端后肽/肌酐（N- Telopeptide type I collagen/creatinine, first urine）17.244.88.6 12.0 26.2生物变异 需要的指标分析物 CVw CVg I(%) B(%) TE(%)S- N-端BNP（利钠肽）后肽（NT-proBNP）（N-terminal (NT)-proBNP）20.836.210.4 10.4 27.6S- 渗透压（Osmolality） 1.3 1.2 0.7 0.4 1.5 S- Osteocalcin 6.3 23.1 3.2 6.0 11.2 S- 骨钙素〔Osteocalcin (+1 trab)〕 7.2 27.0 3.6 7.0 12.9 U- 尿液草酸浓度（Oxalate, concentration）44.018.022.0 11.9 48.2 U- 尿液草酸排出量（Oxalate, output） 42.519.921.3 11.7 46.8 B- pCO2 4.8 5.3 2.4 1.8 5.7 B- pH [H+] 3.5 2.0 1.8 1.0 3.9 B- pH (pH units) 0.2 --- 0.1 --- --- S- 对氧磷（Paraoxon） 13.484.0 6.7 21.3 32.3S- 对氧磷酶-1〔Paraoxonase 1 substrateinhibition (PON 4SI)〕3.9 80.1 1.9 20.0 23.2S- Paraoxonase activity (salt estimulated)8.0 86.4 4.0 21.7 28.3 S- Parathyroid hormone(PTH) 25.923.813.0 8.8 30.2 S- Phenylacetate 6.6 25.2 3.3 6.5 12.0 S- 无机磷（Phosphate） 8.5 9.4 4.3 3.2 10.2 U- 无机磷浓度（Phosphate, concentration）26.426.513.2 9.4 31.1 U- 尿液无机磷排出量（Phosphate, output）18.022.69.0 7.2 22.1Patient- 无机磷肾小管重吸收（Phosphate tubular reabsorption）2.73.3 1.4 1.1 3.3S- 磷脂（Phospholipids） 6.5 11.1 3.3 3.2 8.6 P- 纤溶酶原（Plasminogen） 7.7 --- 3.9 --- --- B- 血小板计数（Platelets, count） 9.1 21.9 4.6 5.9 13.4B- 血小板分布宽度（Platelet distribution wide）2.8 --- 1.4 --- ---B- 血小板比积（Plateletcrit） 11.9--- 6.0 --- --- U- 胆色素原（Porphobilinogen） 17.031.08.5 8.8 22.9 U- 卟啉（Porphyrins） 40.0--- 20.0 --- --- (B)Leuc- 白细胞钾（Potassium） 13.613.4 6.8 4.8 16.0 S- 血清钾（Potassium） 4.8 5.6 2.4 1.8 5.8 U- 尿液钾浓度（Potassium, concentration）27.123.213.6 8.9 31.3 U- 尿液钾排出量（Potassium, output） 24.422.212.2 8.2 28.4 S- 前白蛋白（Prealbumin） 10.919.1 5.5 5.5 14.5S- Ⅰ型C-端原胶原（Procollagen type 1 C-terminal）7.8 --- 3.9 --- ---S- Ⅰ型N-端原胶原Procollagen type 1 N-terminal6.8 18.4 3.4 4.9 10.5S- 促乳素（男性）〔Prolactin (men)〕 6.9 61.2 3.5 15.4 21.1生物变异 需要的指标分析物 CVw CVg I(%) B(%) TE(%) P- 脯氨酰肽链内切酶（Prolyl endopeptidase）16.813.98.4 5.5 19.3 S- 备解素因子B（Properdin factor B） 9.5 11.2 4.7 3.7 11.5S- 前列腺特异性抗原（PSA）（Prostatic specific antigen)18.172.49.1 18.7 33.6S- 蛋白C（Protein C） 5.8 55.2 2.9 13.9 18.7 P- 蛋白S（Protein S） 5.8 63.4 2.9 15.9 20.7U- 24h尿液蛋白浓度（Protein, concentration, 24h）39.617.819.8 10.9 43.5U- 尿液蛋白排出量（Protein, output） 35.523.717.8 10.7 40.0 S- 总蛋白（Protein, total） 2.7 4.0 1.4 1.2 3.4 P- 凝血酶原时间（Prothrombin time） 4.0 6.8 2.0 2.0 5.3U- 晨尿斑点吡啶酚/肌酐（Pyridinoline/creatinine, morning spot）8.7 17.6 4.4 4.9 12.1B- 丙酮酸（Pyruvate） 15.213.07.6 5.0 17.5B- 红细胞分布宽度（RDW）（Red cell distribution wide)3.5 5.7 1.8 1.74.6S- 网织红细胞高荧光计数（Reticulocyte highly fluorescent, count）10.062.0 5.0 15.7 24.0S- 网织红细胞低荧光计数（Reticulocyte low fluorescent, count）1.6 4.9 0.8 1.32.6S- 网织红细胞中等荧光计数（Reticulocyte medium fluorescent, count）13.033.0 6.5 8.9 19.6S- 网织红细胞计数（Reticulocyte, count） 11.029.0 5.5 7.8 16.8 P- 视黄醇（Retinol） 6.2 21.0 3.1 5.5 10.6 S- 视黄醇（Retinol） 13.619.0 6.8 5.8 17.1 S- 类风湿因子（Rheumatoid factor） 8.5 24.5 4.3 6.5 13.5 S- SCC（鳞状细胞癌）抗原（SCC antigen） 39.435.719.7 13.3 45.8 P- 硒（Selenium） 12.014.0 6.0 4.6 14.5 B- 硒（Selenium） 12.012.0 6.0 4.2 14.1 Semen- 精子浓度（Semen, concentration） 26.856.413.4 15.6 37.7 Semen- 精子形态学（Semen, morphology） 19.644.09.8 12.0 28.2Semen- 精子向前运动性（Semen, progressive motility）15.232.87.6 9.0 21.6Semen- 精子向前快速运动性（Semen, progressive rapid motility）18.851.89.4 13.8 29.3Semen- 精子总动力（Semen, total motility）18.429.89.2 8.8 23.9Semen- 精子活力（Semen, vitality） 10.325.8 5.2 6.9 15.4生物变异 需要的指标分析物 CVw CVg I(%) B(%) TE(%)S- 性激素结合球蛋白（SHBG）（Sex hormone binding globulin）12.142.7 6.1 11.1 21.1(B)Erythr- 红细胞钠（Sodium） 1.8 12.4 0.9 3.1 4.6 (B)Leuc- 白细胞钠（Sodium） 51.036.4 25.5 15.7 57.7 S- 钠（Sodium） 0.7 1.0 0.4 0.3 0.9 S- 碳酸氢钠（Sodium Bicarbonate） 4.8 4.7 2.4 1.7 5.6 Sweat- 汗液氯化钠（Sodium Chloride） 15.025.0 7.5 7.3 19.7U- 24h尿钠浓度（Sodium, concentration, 24 h.）24.026.8 12.0 9.0 28.8U- 24h 尿钠排出量（Sodium output, 24 h.）28.716.7 14.4 8.3 32.0P- 可溶性CD163（Soluble CD163） 9.0 35.9 4.5 9.3 16.7 S- 可溶性CD163（Soluble CD163） 4.5 4.5 2.3 1.6 5.3S- 超氧（化）物歧化酶（Superoxide dismutase）17.110.5 8.6 5.0 19.1(B)Erythr- 超氧（化）物歧化酶（Superoxide dismutase）12.3 4.9 6.2 3.3 13.5S- 睾酮（Testosterone） 9.3 23.7 4.7 6.4 14.0 Saliva- 睾酮（Testosterone） 17.328.8 8.7 8.4 22.7 U- 睾酮（Testosterone） 25.0--- 12.5 --- --- S- 甲状腺球蛋白（Thyroglobulin） 0.2 0.4 0.1 0.1 0.3S- 甲状腺球蛋白抗体（Thyroglobulin antibody）8.5 82.0 4.3 20.6 27.6S- 甲状腺过氧化物酶抗体（Thyroid peroxidase antibody）11.3147.0 5.7 36.9 46.2S- 促甲状腺激素（TSH）（Thyroid stimulating hormone)19.319.7 9.7 6.9 22.8S- 促甲状腺素受体抗体（Thyrotropin receptor antibody）4.8 --- 2.4 --- ---S- 甲状腺素结合球蛋白（TBG）（Thyroxine binding globulin)4.4 12.6 2.2 3.3 7.0S- 甲状腺素（Thyroxine） (T4) 4.9 10.9 2.5 3.0 7.0S- 组织多肽抗原（TPA）（Tissue polypeptide antigen)28.740.4 14.4 12.4 36.1S- 组织多肽特异性抗原（TPS）（Tissue polypeptide specificantigen）36.1108.018.1 28.5 58.3S- 总肉碱（Total carnitine） 7.7 13.8 3.9 4.0 10.3生物变异 需要的指标分析物 CVw CVg I(%) B(%) TE(%)U- 24h 尿液总儿茶酚胺（Total catecolamines, concentration,24h）24.032.012.0 10.0 29.8U- 总卟啉（Total porphyrins） 40.0--- 20.0 --- --- S- 转铁蛋白（Transferrin） 3.0 4.3 1.5 1.3 3.8 S- 甘油三酯（Triglyceride） 20.937.210.5 10.7 27.9S- 三碘甲状腺氨酸（T3）（Triiodothyronine)8.7 17.2 4.4 4.8 12.0S- Troponin I 14.063.07.0 16.1 27.7S- 肿瘤坏死因子-α（Tumor Necrosis Factor-α）43.029.021.5 13.0 48.4S- 尿酸（Urate） 9.0 17.6 4.5 4.9 12.4U- 24h尿液尿酸浓度（Urate, concentration, 24h）24.722.112.4 8.3 28.7U- 24h尿液尿酸排出量（Urate, output, 24h）18.514.49.3 5.0 21.1S- 尿素（Urea） 12.318.3 6.2 5.5 15.7U- 24h尿液尿素浓度（Urea, concentration, 24h）22.725.911.4 8.6 27.3U- 24h尿液尿素排出量（Urea, output, 24h）17.425.48.7 7.7 22.1U- 24h尿液扁桃酸浓度（Vanilmandelic Acid concentration,24h）22.247.011.1 13.0 31.3S- 血管细胞黏附分子-1（Vascular cell adhesion molecule-1）5.2 16.0 2.6 4.2 8.5S- 血管内皮细胞生长因子（Vascular endotelial growth factor）14.128.87.1 8.0 19.6P- 维生素B1（Vitamin B1） 4.8 12.0 2.4 3.2 7.2B- 维生素B2（核黄素）〔Vitamin B2 (Riboflavin)〕5.8 10.0 2.9 2.9 7.7(B)Eryth- 维生素B2（核黄素）〔Vitamin B2 (Riboflavin)〕6.4 11.0 3.2 3.2 8.5(B)Eryth- 维生素B2状态（谷胱甘肽还原酶活力）〔Vitamin B2 status (gluthationreductase activation)〕5.2 40.0 2.6 10.1 14.4(B)Eryth- 维生素B12（Vitamin B12） 15.069.07.5 17.7 30.0 (B)Eryth- 维生素B6（Vitamin B6） 14.024.07.0 6.9 18.5 B- 维生素B6（Vitamin B6） 20.034.010.0 9.9 26.4生物变异 需要的指标分析物CVw CVg I(%)B(%)TE(%)(B)Eryth- 维生素B6状态（AST激活）〔Vitamin B6 status (ASTactivation)〕1.4 44.00.7 11.0 12.2(B)Eryth- 维生素E（α-生育酚）〔Vitamin E (α-Tocopherol)〕7.6 21.0 3.8 5.6 11.9(B)Eryth- 维生素K（叶绿醌）〔Vitamin K (Phylloquinone)〕38.0 44.019.0 14.5 45.9S- VLDL胆固醇（VLDL Cholesterol） 27.6 --- 13.8 --- ---P- Von willebrand因子（Von Willebrand factor）0.00128.30.0005 7.1 7.1P- Von Willabrand因子抗原（Von Willebrand factor antigen）5.0 18.0 2.5 4.7 8.8S- 水（Water） 3.1 0.1 1.6 0.8 3.3 S- 玉米黄质（Zeaxanthine） 34.7 --- 17.4 --- --- S- 锌（Zinc） 9.3 9.4 4.7 3.3 11.0 P- 锌（Zinc） 11.0 14.0 5.5 4.5 13.5。
