肿瘤切缘组织代谢以及蛋白质谱检测与数据分析采购项目采购公告

一、项目基本情况

1.项目名称：肿瘤切缘组织代谢以及蛋白质谱检测与数据分析

2.项目编号：****

3.项目地点：****

4.采购方式：询价

二、采购内容

三、商务要求

1.供货时间：签订合同后30日内完成全部实验以及数据分析工作并完成验收。

2.供货/服务地点： **高新区金玥路313号****；

3.付款方式：交付结题报告并且验收合格后办理结算，办理正式结算后一次性支付全部货款。

4.项目总限价：报价总价不得高于199810元限价。报价为综合包干价格，包含所有设备费、软件费、安装费、检测费、差旅费、运费、材料费、税金等，采购人不再另行支付其他费用。

四、项目要求

乙方应提供覆盖样本标准化前处理、代谢组学及蛋白质组学质谱检测、全过程质量控制、数据处理、单组学及多组学联合分析、特征筛选、分类模型构建、机制分析及科研级成果交付的完整技术服务。

1. 样本前处理及质谱检测

建立肿瘤及切缘组织标准化样本接收、质控和前处理流程，分别完成代谢物提取及蛋白提取、定量、酶解和肽段纯化。130例样本应随机、均衡分配至实验及上机批次，确保全过程可追溯。

采用高分辨率、高灵敏度 LC-MS/MS 平台开展代谢组学和蛋白质组学检测。代谢组学根据研究需要采用正/负离子模式；蛋白质组学采用 DIA、DDA 或性能相当的定量技术，肽段及蛋白鉴定原则上控制 FDR≤1%。

2. 全过程质量控制

建立覆盖样本处理、液相、离子源、MS1/MS2、鉴定及定量结果的质控体系，设置内标、Blank及 pooled QC，原则上每 8–10个研究样本设置不少于1个QC样本。

完成 RAW 文件完整性、TIC/BPC、保留时间、质量误差、信号强度、代谢特征峰、肽段/蛋白鉴定数量、缺失值、QC-CV、相关性、PCA、异常样本、批次效应及仪器漂移等系统质控。异常数据应进行原因追溯和必要的重新检测或分析。

3. 数据处理及鉴定

代谢组学应完成峰提取、对齐、去噪、缺失值评估、内标/QC校正、归一化及批次效应处理，并结合公共数据库、MS/MS谱库及标准品进行代谢物注释和鉴定分级。

蛋白质组学应完成谱图检索、肽段及蛋白鉴定、定量、低可信结果过滤、归一化及批次校正，并提供原始及标准化定量矩阵、软件版本、数据库版本及主要分析参数。

4. 单组学统计及功能分析

分别针对蛋白质组和代谢组开展以下统计与功能分析：

（1）以患者为独立统计单位。同一患者的肿瘤组织及多个切缘组织采用配对统计或线性混合效应模型分析，患者作为随机效应；根据切缘距离开展有序趋势分析。若具有连续距离记录，进一步采用限制性立方样条、广义加性模型或变化点分析，识别由肿瘤样向相对正常样过渡的分子边界。

（2）开展样本相关性、PCA、层次聚类、异常样本及批次效应评估。差异分析同时报告效应量、95%置信区间、原始P值和BH-FDR，并根据年龄、性别、肿瘤分期、病理成分、肿瘤纯度、采集时间及检测批次等信息进行必要的多因素校正。

（3）蛋白质组差异丰度分析可采用limma-trend/DEqMS、MSstats、proDA或其他适合数据结构的方法，将批次等技术变量纳入统计模型。区分随机缺失与低丰度导致的非随机缺失；对于某组完全未检出的蛋白，不通过简单下移插补直接解释为定量倍数差异，而以“检出状态改变”单独报告。

（4）代谢组开展单变量与多变量互证，明确数据变换、归一化及缩放方法。PLS-DA/OPLS-DA仅在交叉验证和不少于1000次置换检验通过后用于结果解释；VIP值须与FDR、效应量及重采样稳定性联合评价，不作为单独筛选依据。

（5）代谢特征在统计分析前合并同位素、加合物、源内碎片及其他离子家族，避免将同一化合物重复计数。每个代谢物报告MSI或等效注释置信等级；Level 1—2代谢物进入已鉴定代谢物ORA/MSEA，低等级注释单独报告。通路分析背景限定为本平台实际检测范围，未鉴定峰可基于完整特征表开展mummichog/PSEA分析。

（6）蛋白质组开展GO、KEGG、Reactome、Hallmark的ORA/GSEA、蛋白复合体和PPI分析；代谢组开展化学类别、KEGG/Reactome/MetaCyc通路、通路拓扑及代谢模块分析。对关键结果进行不同差异阈值、缩放方式、缺失值策略及数据库版本的敏感性分析。

5. 蛋白质组—代谢组联合分析

在严格核对同一患者、同一组织的蛋白质组与代谢组样本对应关系后，分别完成组学内归一化，再进行视图级尺度平衡，避免因特征数量和方差差异导致某一组学主导联合结果。具体开展：

（1）以同一反应、同一通路及网络邻域内的蛋白—代谢物配对为重点，开展稳健相关或偏相关分析，并校正检测批次和临床病理协变量；探索性全量相关网络须进行多重检验校正。

（2）根据UniProt EC编号、Rhea、Reactome及KEGG反应关系，构建“酶—底物—产物”有向网络，联合蛋白和代谢物的变化方向、反应计量关系及通路位置，对“酶升高—底物下降—产物升高”等方向一致链路进行优先级评分。

（3）采用MOFA2开展无监督多组学整合，区分蛋白质组与代谢组的共享因子和组学特异因子，报告各因子对每个组学的方差解释率，并评估其与切缘距离、病理状态、临床特征及技术批次的关系。

（4）采用sPLS或DIABLO开展监督式多组学特征筛选，建立精简的跨组学特征组合。组件数、组学间设计矩阵及保留特征数须在训练折内部调优，并与最佳单组学模型和临床基线模型比较。

（5）在有效患者数满足要求时，可采用Similarity Network Fusion、NMF或Consensus Clustering开展候选分型，并通过重采样一致性、聚类稳定性、临床病理关联及外部数据复现评价分型可靠性。

（6）最终形成带有证据来源、变化方向、相关系数、FDR、催化反应关系及数据库版本的“关键蛋白/酶→底物/产物→代谢通路→切缘梯度及病理表型”多层级有向机制网络。

6. 特征筛选及分类模型构建

围绕肿瘤组织、不同切缘组织的识别及分子过渡状态评价，分别建立临床/病理基线模型、蛋白质组模型、代谢组模型及多组学模型。优先采用可解释的正则化方法，如LASSO、Elastic Net、sPLS-DA或DIABLO；随机森林、SVM及XGBoost作为非线性对照模型。

所有归一化、缺失值处理、批次处理、特征筛选、超参数优化和分类阈值选择均须在交叉验证的训练折内部完成。同一患者的全部组织必须进入同一数据折，严禁按组织样本随机拆分而造成患者信息泄漏。

模型采用患者分组的嵌套交叉验证、重复分层交叉验证或Bootstrap乐观度校正，并在数据条件允许时进行独立队列、时间队列或外部公开队列验证。报告ROC-AUC及95%置信区间、PR-AUC及阳性率基线、灵敏度、特异度、MCC、混淆矩阵、Brier评分、校准曲线、校准斜率及决策曲线净获益。

同时报告候选特征在重复重采样中的入选频率、系数方向和稳定性。多组学模型必须与临床基线及最佳单组学模型进行增益比较；未经过独立队列验证的结果表述为“候选signature”，不表述为已验证的biomarker。

7. 深度数据挖掘及机制分析

根据采购人科研问题，开展以下分层次深度数据挖掘：

（1）切缘分子梯度与肿瘤场效应分析：对不同切缘距离开展配对趋势、线性混合效应、样条/GAM及必要的变化点分析，识别持续改变、早期恢复、延迟恢复及非单调变化的蛋白和代谢物，定位由肿瘤样向相对正常样过渡的候选分子边界。

（2）跨组学潜在因子与功能模块分析：结合MOFA2共享/特异因子、WGCNA模块及代谢模块，识别同时反映蛋白调控与代谢重编程的核心轴；WGCNA、NMF及共识聚类仅在有效患者数和稳定性评价满足要求时报告。

（3）临床及病理关联分析：评价关键因子、模块和机制链路与切缘病理状态、肿瘤纯度、间质/炎症/坏死比例、肿瘤分期及随访结局的关系；存在同一患者重复组织时采用混合效应模型。

（4）候选标志物分级：综合本队列差异效应、切缘梯度、跨组学方向一致性、反应拓扑、重采样稳定性、公开队列复现及临床病理关联，将候选蛋白、代谢物和联合signature划分为A/B/C级。

（5）机制链路分析：重点围绕能量代谢、氨基酸代谢、脂质代谢、氧化还原、缺氧、ECM重塑、侵袭迁移及免疫微环境，开展方向一致性、替代数据库和不同分析参数的敏感性验证，形成可进一步实验验证的机制假设。

8.公开数据库与外部证据验证

按照“同癌种切缘队列＞同癌种肿瘤—癌旁队列＞同组织来源肿瘤—正常队列”的优先级，对候选蛋白、代谢物、通路和多组学因子开展多层级外部验证：

（1）队列级复现：检索GEO、TCGA/GDC及其他同癌种公开转录组数据，按照肿瘤、癌旁/切缘及临床病理信息建立可比组别。****部队列独立分析，评价效应方向、显著性和通路一致性；存在多个可比队列时开展随机效应Meta分析。转录水平结果仅作为蛋白机制的间接支持，不替代蛋白或代谢物的直接验证。

（2）蛋白组复现：在CPTAC/PDC及PRIDE/ProteomeXchange中检索同癌种或相近组织的蛋白质组、磷酸化组数据，核验候选蛋白丰度、通路活性、蛋白复合体及功能模块的复现性。

（3）代谢组复现：在Metabolomics Workbench和MetaboLights中检索同癌种组织代谢组数据。考虑平台、色谱条件、离子模式及注释等级差异，优先评价高置信代谢物、化学类别和通路层面的方向一致性，不直接合并不可比的峰强度数据。

（4）单细胞及空间来源定位：利用GEO公开单细胞/空间转录组及Human Protein Atlas数据，分析候选酶和通路主要来源于肿瘤细胞、成纤维细胞、髓系细胞、淋巴细胞或其他细胞类型；如存在同癌种空间数据，进一步评价候选机制在肿瘤—切缘界面的空间变化。

（5）功能依赖与可干预性：利用DepMap/CCLE的基因依赖、表达、蛋白质组和代谢组数据，评价候选酶或蛋白在相应癌细胞系中的依赖性，并结合Open Targets等**评估靶点—疾病证据、可成药性及已有药物或临床候选物。

（6）反应与网络证据：使用UniProt/Swiss-Prot、Rhea、Reactome、STRING、BioGRID、IntAct、SIGNOR和OmniPath核验EC编号、催化反应、复合体、物理互作及有向调控关系。仅将具有人工整理、实验支持或跨数据库重复支持的连接定义为高可信机制边。

公开数据库分析须记录检索日期、数据库及版本、纳入排除标准、样本量、组织来源、检测平台、预处理方法和ID映射规则，并将结论划分为“直接复现、方向支持、通路支持或未复现”。若公开数据不含蛋白或代谢物测量，不得将转录水平证据表述为相应分子的直接验证。

整体分析应形成：

质量合格数据 → 患者级配对及切缘梯度分析 → 稳定单组学信号 → 共享/特异多组学因子 → 酶—底物—产物有向机制链 → 患者级防信息泄漏模型 → 公开队列及数据库外部证据 → 分级候选标志物与可验证机制假设。

对重要候选标志物建立证据矩阵，综合本队列效应量、配对/梯度结果、跨组学方向一致性、MOFA2/DIABLO稳定性、反应拓扑、公开数据复现及临床病理关联形成A/B/C级结论。机制说明中应明确区分本研究直接测量结果、数据库支持证据和推断性证据，避免将相关性直接表述为因果关系。

9. 成果交付及技术服务。

乙方应完整交付：

1. 代谢组及蛋白质组原始质谱 RAW 数据；

2. 代谢特征峰、代谢物鉴定及蛋白/肽段鉴定定量结果；

3. 原始及标准化定量矩阵；

4. 完整QC及异常样本处理结果；

5. 单组学、多组学联合分析及分类模型结果；

6. 全部统计结果表及图件源数据；

7. PDF/SVG矢量图及≥300 dpi高清TIFF/PNG图；

8. 软件、数据库、关键参数及R/Python脚本或等效可复现分析流程；

9. 完整项目分析报告及方法学说明。

分析方案应根据采购人实际科研问题进行设计，不得仅提供固定模板报告；项目完成后应提供不少于3轮个性化分析、结果复核或图表优化服务。

五、供应商资格要求

符合《****政府采购法》第二十二条资格条件：

1.具有独立承担民事责任的能力。

2.具有良好的商业信誉和健全的财务会计制度。

3.具有履行合同所必需的设备和专业技术能力。

4.有依法缴纳税收和社会保障资金的良好记录。

5.参加政府采购活动前3年内，在经营活动中没有重大违法记录。

6.法律、行政法规规定的其他条件。

六、询价日程安排

1.询价发布时间：2026年8月26日16：00

2.询价截止时间：2026年8月31日16：00加急标书代写

供应商应在报价截止时间之前将报价清单及相关附件（需加盖公章后彩色扫描）加密压缩为 zip 格式，仅将加密压缩包发送至****采购邮箱jfsys-caigou@jflab.****.cn，邮件正文中不得填写解压密码及项目报价金额，否则作为无效报价处理。密码待截止时间后按采购人邮件通知另行回复。报价截止时间前未报价者视为自动放弃。邮件主题严格按照格式填写：【项目全称】+ 供应商完整单位名称 + 报价文件，主题填写错误，导致采购人无法识别归类、邮件被系统误判垃圾邮件的风险，由供应商自行承担。加急标书代写

七、报价文件要求

1.供应商报价文件应包含以下附件（详见第二部分）：

（1）报价函

（2）报价清单

（3）法定代表人资格证明书（报价人若为授权代表需同时提供法定代表人授权书）

（4）声明书

（5）承诺书

（6）营业执照或其他组织主体证明文件

2.报价人应当准备加盖鲜章报价文件一份（PDF）发送至邮箱，报价文件须清晰可见，否则视为无效报价。

3.报价文件应根据《采购公告》的要求制作，报价文件需由报价人的法定代表人或其授权代表在规定签章处签字和盖章，签署、盖章和内容应完整，如有遗漏，将自行承担被视为无效报价的风险；

4.报价文件书写应清楚工整，任何行间插字、涂改或增删，必须由报价人的法定代表人或其授权代表签字或盖个人印鉴。字迹潦草、表达不清或可能导致非唯一理解的报价文件视为无效报价。

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