临床大数据的优势在于涵盖面广，具有普遍性和较低的异质性。利用临床大数据进行科研主要通过三种模式。

　　1. 机制验证型实验，首先在分子水平发现一个蛋白改变，然后在细胞层面进行功能鉴定，然后在动物水平进行在体的研究，随后利用人群进行蛋白的体系外验证。这种模式类似于流病中的疾病-模型-验证方式，主要用于已知蛋白的进一步确认。

　　2 疾病探究型研究。首先利用大数据，筛选出某种可供参考的分子或蛋白，然后针对这些分子蛋白，在动物水平进行建模验证，建立蛋白和疾病之间的动物相关性实验，随后开展机制研究。由此来说明，某种疾病的遗传或是发病背景是基于某种蛋白的改变出现。

　　3. 药物筛查。利用大数据建立疾病干预与未干预的人群队列，然后发现用药干预与对照组之间的差异性，针对差异性进行数据分析，筛选出可以研究的分子或是基因改变，由此来解释药物的治疗机制，或是寻找药物的新型治疗靶点。

　　上述三种实验模式，是大数据背景下，常见的研究套路。

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