蛋白質(zhì)組學(xué)與基因組學(xué)聯(lián)合標(biāo)志物發(fā)現(xiàn)策略演講人01蛋白質(zhì)組學(xué)與基因組學(xué)聯(lián)合標(biāo)志物發(fā)現(xiàn)策略02引言：多組學(xué)時(shí)代標(biāo)志物發(fā)現(xiàn)的必然趨勢(shì)03理論基礎(chǔ)：聯(lián)合標(biāo)志物發(fā)現(xiàn)的理論支撐與互補(bǔ)邏輯04技術(shù)方法：聯(lián)合標(biāo)志物發(fā)現(xiàn)的全流程策略05應(yīng)用案例：聯(lián)合標(biāo)志物在重大疾病中的實(shí)踐價(jià)值06挑戰(zhàn)與展望：聯(lián)合標(biāo)志物發(fā)現(xiàn)的瓶頸與突破方向07結(jié)論：邁向精準(zhǔn)醫(yī)學(xué)的聯(lián)合標(biāo)志物新范式目錄01蛋白質(zhì)組學(xué)與基因組學(xué)聯(lián)合標(biāo)志物發(fā)現(xiàn)策略02引言：多組學(xué)時(shí)代標(biāo)志物發(fā)現(xiàn)的必然趨勢(shì)引言：多組學(xué)時(shí)代標(biāo)志物發(fā)現(xiàn)的必然趨勢(shì)在精準(zhǔn)醫(yī)學(xué)浪潮席卷全球的今天，疾病標(biāo)志物的發(fā)現(xiàn)已從單一維度邁向多組學(xué)協(xié)同整合的新階段。作為生命信息的兩大核心載體，基因組學(xué)與蛋白質(zhì)組學(xué)分別從“遺傳藍(lán)圖”和“功能執(zhí)行者”的層面揭示了疾病發(fā)生發(fā)展的分子機(jī)制。然而，單一組學(xué)分析往往存在局限性：基因組學(xué)雖能捕獲遺傳變異信息，卻難以反映轉(zhuǎn)錄后調(diào)控、翻譯修飾及蛋白質(zhì)動(dòng)態(tài)表達(dá)等關(guān)鍵環(huán)節(jié)；蛋白質(zhì)組學(xué)雖直接體現(xiàn)功能表型，卻易受環(huán)境、時(shí)間及個(gè)體狀態(tài)影響，缺乏遺傳層面的因果關(guān)聯(lián)。在臨床實(shí)踐中，我曾遇到這樣的案例：一名晚期肺癌患者，其腫瘤組織基因組檢測(cè)顯示EGFR突變陰性，理論上對(duì)靶向治療不敏感，但蛋白質(zhì)組學(xué)卻發(fā)現(xiàn)HER2蛋白高表達(dá)?；诖苏{(diào)整治療方案后，患者病情得到顯著緩解。這一經(jīng)歷深刻揭示了多組學(xué)聯(lián)合的必要性——只有將基因組學(xué)的“靜態(tài)遺傳信息”與蛋白質(zhì)組學(xué)的“動(dòng)態(tài)功能狀態(tài)”相結(jié)合，才能構(gòu)建更全面、更可靠的疾病標(biāo)志物體系，推動(dòng)標(biāo)志物從“實(shí)驗(yàn)室發(fā)現(xiàn)”向“臨床應(yīng)用”的轉(zhuǎn)化。引言：多組學(xué)時(shí)代標(biāo)志物發(fā)現(xiàn)的必然趨勢(shì)本文將從理論基礎(chǔ)、技術(shù)方法、應(yīng)用案例及未來挑戰(zhàn)四個(gè)維度，系統(tǒng)闡述蛋白質(zhì)組學(xué)與基因組學(xué)聯(lián)合標(biāo)志物發(fā)現(xiàn)策略，旨在為行業(yè)同仁提供一套邏輯嚴(yán)密、可操作性強(qiáng)的研究范式，助力精準(zhǔn)醫(yī)學(xué)的縱深發(fā)展。03理論基礎(chǔ)：聯(lián)合標(biāo)志物發(fā)現(xiàn)的理論支撐與互補(bǔ)邏輯基因組學(xué)與蛋白質(zhì)組學(xué)的核心特征與局限性基因組學(xué)：遺傳信息的“靜態(tài)藍(lán)圖”基因組學(xué)通過高通量測(cè)序技術(shù)（如全基因組測(cè)序、外顯子組測(cè)序）檢測(cè)基因序列變異（SNP、Indel、CNV）、結(jié)構(gòu)變異及表觀遺傳修飾（甲基化、組蛋白修飾），為疾病提供遺傳易感性信息。例如，BRCA1/2基因突變是乳腺癌和卵巢癌的高危遺傳標(biāo)志物，其臨床意義已獲廣泛認(rèn)可。然而，基因組學(xué)的局限性在于：-信息傳遞的“衰減效應(yīng)”：從DNA到RNA再到蛋白質(zhì)，存在轉(zhuǎn)錄效率、mRNA穩(wěn)定性、翻譯調(diào)控等多層調(diào)控，基因組變異未必最終表現(xiàn)為蛋白質(zhì)水平的變化；-功能層面的“盲區(qū)”：無法直接反映蛋白質(zhì)翻譯后修飾（磷酸化、糖基化等）、蛋白質(zhì)互作網(wǎng)絡(luò)及亞細(xì)胞定位等關(guān)鍵功能信息?；蚪M學(xué)與蛋白質(zhì)組學(xué)的核心特征與局限性蛋白質(zhì)組學(xué)：功能表型的“動(dòng)態(tài)執(zhí)行者”蛋白質(zhì)組學(xué)利用質(zhì)譜技術(shù)（如LC-MS/MS）檢測(cè)蛋白質(zhì)表達(dá)豐度、翻譯后修飾及互作關(guān)系，直接體現(xiàn)細(xì)胞的功能狀態(tài)。例如，前列腺特異性抗原（PSA）作為經(jīng)典的蛋白質(zhì)標(biāo)志物，廣泛應(yīng)用于前列腺癌的篩查。但其局限性同樣顯著：-遺傳關(guān)聯(lián)的“缺失”：蛋白質(zhì)表達(dá)水平受遺傳背景與環(huán)境因素雙重影響，缺乏基因組學(xué)數(shù)據(jù)的支撐時(shí)，難以區(qū)分變異的驅(qū)動(dòng)因素與伴隨效應(yīng)；-檢測(cè)技術(shù)的“復(fù)雜性”：蛋白質(zhì)的動(dòng)態(tài)范圍寬（高達(dá)10個(gè)數(shù)量級(jí)）、豐度差異大，且易降解，對(duì)樣本處理和檢測(cè)技術(shù)提出極高要求。聯(lián)合策略的互補(bǔ)邏輯與系統(tǒng)生物學(xué)視角基因組學(xué)與蛋白質(zhì)組學(xué)的聯(lián)合并非簡(jiǎn)單疊加，而是基于“遺傳-轉(zhuǎn)錄-翻譯”中心法則的系統(tǒng)性整合。其核心邏輯在于：-因果關(guān)聯(lián)驗(yàn)證：通過基因組數(shù)據(jù)篩選驅(qū)動(dòng)基因變異，結(jié)合蛋白質(zhì)組數(shù)據(jù)驗(yàn)證其是否在功能層面實(shí)現(xiàn)，例如鑒定到某基因突變后，檢測(cè)對(duì)應(yīng)蛋白的表達(dá)及修飾狀態(tài)，確認(rèn)其致病性；-調(diào)控網(wǎng)絡(luò)解析：構(gòu)建“基因變異-蛋白質(zhì)表達(dá)-功能表型”的調(diào)控網(wǎng)絡(luò)，揭示疾病發(fā)生的分子通路。例如，在腫瘤研究中，基因組學(xué)識(shí)別驅(qū)動(dòng)突變，蛋白質(zhì)組學(xué)解析突變下游信號(hào)通路激活情況，共同闡明耐藥機(jī)制；-標(biāo)志物特異性提升：?jiǎn)我唤M學(xué)標(biāo)志物易受背景噪聲干擾（如炎癥狀態(tài)對(duì)蛋白質(zhì)標(biāo)志物的影響），聯(lián)合基因組學(xué)遺傳背景信息可排除混雜因素，提高標(biāo)志物的診斷特異性。正如系統(tǒng)生物學(xué)所言，“生命是網(wǎng)絡(luò)的涌現(xiàn)”，只有從整體視角整合多組學(xué)數(shù)據(jù)，才能精準(zhǔn)捕捉疾病本質(zhì)，推動(dòng)標(biāo)志物發(fā)現(xiàn)從“單一分子”向“分子網(wǎng)絡(luò)”的躍升。04技術(shù)方法：聯(lián)合標(biāo)志物發(fā)現(xiàn)的全流程策略樣本采集與處理：兼顧基因組與蛋白質(zhì)組穩(wěn)定性的關(guān)鍵環(huán)節(jié)樣本質(zhì)量是標(biāo)志物發(fā)現(xiàn)的基礎(chǔ)，需同時(shí)滿足基因組DNA和蛋白質(zhì)的完整性要求：1.樣本類型選擇：根據(jù)疾病特點(diǎn)選擇組織樣本（金標(biāo)準(zhǔn)，但獲取困難）、血液（易獲取，但蛋白質(zhì)豐度低）、尿液（無創(chuàng)，但成分復(fù)雜）等。例如，在結(jié)直腸癌研究中，癌組織、癌旁組織及外周血樣本的聯(lián)合分析可揭示腫瘤特異性標(biāo)志物；2.樣本采集規(guī)范：采集后需立即分裝，-80℃凍存（避免反復(fù)凍融），使用RNase/DNase抑制劑處理，防止核酸降解；蛋白質(zhì)組樣本需添加蛋白酶抑制劑，避免酶解；3.樣本質(zhì)量控制：通過瓊脂糖凝膠電泳檢測(cè)DNA完整性（OD260/280=1.8-2.0），BCA法測(cè)定蛋白質(zhì)濃度，SDS評(píng)估蛋白質(zhì)條帶分布，確保樣本符合后續(xù)實(shí)驗(yàn)要求。實(shí)驗(yàn)技術(shù)平臺(tái)：高通量與高精度的協(xié)同檢測(cè)基因組學(xué)技術(shù)平臺(tái)-二代測(cè)序（NGS）：包括全基因組測(cè)序（WGS）、全外顯子測(cè)序（WES）、靶向測(cè)序（如癌癥靶向panel），可高效檢測(cè)基因變異。例如，利用WES篩選肺癌患者中的驅(qū)動(dòng)基因突變（如EGFR、ALK）；-基因芯片：適用于大樣本量的SNP分型和CNV檢測(cè)，如Illumina全球表達(dá)芯片（IlluminaGlobalDiversityArray）可用于人群遺傳背景分析。實(shí)驗(yàn)技術(shù)平臺(tái)：高通量與高精度的協(xié)同檢測(cè)蛋白質(zhì)組學(xué)技術(shù)平臺(tái)-質(zhì)譜技術(shù)：液相色譜-串聯(lián)質(zhì)譜（LC-MS/MS）是主流技術(shù)，包括數(shù)據(jù)依賴acquisition（DDA）和數(shù)據(jù)非依賴acquisition（DIA）。DIA因其高重現(xiàn)性和定量準(zhǔn)確性，更適合臨床標(biāo)志物驗(yàn)證；-蛋白質(zhì)芯片：適用于靶向蛋白質(zhì)檢測(cè)，如Olink平臺(tái)可同時(shí)檢測(cè)上千種低豐度蛋白質(zhì)（細(xì)胞因子、炎癥因子）；-免疫組化（IHC）/免疫熒光（IF）：用于組織樣本中蛋白質(zhì)定位和半定量分析，如通過IHC檢測(cè)乳腺癌HER2蛋白表達(dá)狀態(tài)。實(shí)驗(yàn)技術(shù)平臺(tái)：高通量與高精度的協(xié)同檢測(cè)聯(lián)合檢測(cè)的實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)-配對(duì)樣本檢測(cè)：同一份樣本同時(shí)進(jìn)行基因組學(xué)和蛋白質(zhì)組學(xué)檢測(cè)，減少個(gè)體差異干擾，例如同一份腫瘤組織DNA用于測(cè)序，蛋白質(zhì)用于質(zhì)譜；-多中心樣本驗(yàn)證：在發(fā)現(xiàn)隊(duì)列（小樣本）和驗(yàn)證隊(duì)列（大樣本）中同步開展多組學(xué)檢測(cè)，確保標(biāo)志物的可重復(fù)性。數(shù)據(jù)整合分析：從“海量數(shù)據(jù)”到“核心標(biāo)志物”的提煉數(shù)據(jù)預(yù)處理-基因組數(shù)據(jù)：比對(duì)（如BWA）、變異檢測(cè)（如GATK）、注釋（如ANNOVAR），過濾低質(zhì)量變異；-蛋白質(zhì)組數(shù)據(jù)：數(shù)據(jù)庫(kù)檢索（如MaxQuant）、定量分析（如Label-free、TMT）、峰對(duì)齊和歸一化，消除批次效應(yīng)。數(shù)據(jù)整合分析：從“海量數(shù)據(jù)”到“核心標(biāo)志物”的提煉多組學(xué)數(shù)據(jù)整合策略-基于相關(guān)性分析：通過Pearson/Spearman相關(guān)分析，識(shí)別基因表達(dá)與蛋白質(zhì)豐度的共變異對(duì)，例如某基因mRNA高表達(dá)與其編碼蛋白高表達(dá)共現(xiàn)，提示其功能關(guān)聯(lián)；-基于通路富集分析：利用DAVID、KEGG、GO等數(shù)據(jù)庫(kù)，將基因組變異（如突變基因集）與蛋白質(zhì)差異表達(dá)（如差異蛋白集）映射到共同通路，篩選關(guān)鍵調(diào)控通路。例如，在肝癌中，基因組學(xué)鑒定到Wnt通路突變，蛋白質(zhì)組學(xué)發(fā)現(xiàn)β-catenin蛋白高表達(dá)，共同提示W(wǎng)nt通路激活是肝癌進(jìn)展的關(guān)鍵驅(qū)動(dòng)；-基于機(jī)器學(xué)習(xí)模型：構(gòu)建集成學(xué)習(xí)模型（如隨機(jī)森林、XGBoost），整合基因組特征（突變、CNV）和蛋白質(zhì)組特征（表達(dá)、修飾），篩選聯(lián)合標(biāo)志物組合。例如，在2型糖尿病研究中，聯(lián)合9個(gè)SNP位點(diǎn)和6個(gè)蛋白質(zhì)標(biāo)志物，構(gòu)建的預(yù)測(cè)模型AUC達(dá)0.89，顯著優(yōu)于單一組學(xué)。數(shù)據(jù)整合分析：從“海量數(shù)據(jù)”到“核心標(biāo)志物”的提煉標(biāo)志物性能驗(yàn)證-統(tǒng)計(jì)驗(yàn)證：通過ROC曲線分析、Cox回歸評(píng)估標(biāo)志物的診斷/預(yù)后價(jià)值，計(jì)算敏感度、特異度、陽(yáng)性預(yù)測(cè)值；-生物學(xué)驗(yàn)證：通過體外實(shí)驗(yàn)（如基因敲除/過表達(dá)細(xì)胞模型）、動(dòng)物模型驗(yàn)證標(biāo)志物的功能機(jī)制，例如敲低候選基因后，檢測(cè)對(duì)應(yīng)蛋白表達(dá)及細(xì)胞表型變化；-臨床驗(yàn)證：在獨(dú)立隊(duì)列中驗(yàn)證標(biāo)志物的普適性，需滿足多中心、大樣本、前瞻性設(shè)計(jì)要求。05應(yīng)用案例：聯(lián)合標(biāo)志物在重大疾病中的實(shí)踐價(jià)值腫瘤領(lǐng)域：從“驅(qū)動(dòng)突變”到“功能表型”的精準(zhǔn)分型肺癌：EGFR突變與蛋白質(zhì)修飾的聯(lián)合預(yù)測(cè)-背景：EGFR突變是非小細(xì)胞肺癌（NSCLC）的重要驅(qū)動(dòng)基因，但約30%的突變患者對(duì)EGFR-TKI靶向治療原發(fā)耐藥；A-聯(lián)合策略：對(duì)120例EGFR突變NSCLC患者進(jìn)行WES和TMT標(biāo)記蛋白質(zhì)組學(xué)檢測(cè)，發(fā)現(xiàn)EGFRT790M突變患者中，MET蛋白磷酸化水平顯著升高；B-標(biāo)志物價(jià)值：聯(lián)合EGFRT790M突變和METpY1234/1235位點(diǎn)修飾，構(gòu)建的耐藥預(yù)測(cè)模型準(zhǔn)確率達(dá)85%，為臨床聯(lián)合用藥（EGFR-TKI+MET抑制劑）提供依據(jù)。C腫瘤領(lǐng)域：從“驅(qū)動(dòng)突變”到“功能表型”的精準(zhǔn)分型乳腺癌：遺傳風(fēng)險(xiǎn)與蛋白質(zhì)網(wǎng)絡(luò)的聯(lián)合預(yù)后-背景：BRCA1/2突變僅解釋15-20%的遺傳性乳腺癌風(fēng)險(xiǎn)，需尋找新的聯(lián)合標(biāo)志物；-聯(lián)合策略：對(duì)1000例乳腺癌患者進(jìn)行基因芯片（檢測(cè)SNP）和DIA蛋白質(zhì)組學(xué)檢測(cè)，通過LASSO回歸篩選出7SNP-5蛋白聯(lián)合標(biāo)志物（包括BRCA1、PTEN蛋白及PI3K通路相關(guān)蛋白）；-標(biāo)志物價(jià)值：聯(lián)合標(biāo)志物將患者分為高風(fēng)險(xiǎn)（5年無病生存率<50%）和低風(fēng)險(xiǎn)（>80%）組，優(yōu)于單一BRCA突變狀態(tài)，指導(dǎo)輔助治療方案選擇。神經(jīng)退行性疾?。簭摹斑z傳風(fēng)險(xiǎn)”到“病理蛋白”的早期預(yù)警以阿爾茨海默?。ˋD）為例，其標(biāo)志物發(fā)現(xiàn)面臨“早期診斷難”的挑戰(zhàn)：-基因組學(xué)貢獻(xiàn)：APOE4是AD最強(qiáng)的遺傳風(fēng)險(xiǎn)因素，攜帶者患病風(fēng)險(xiǎn)增加3-15倍；-蛋白質(zhì)組學(xué)貢獻(xiàn)：Aβ42、tau蛋白是AD的核心病理蛋白，腦脊液中Aβ42/tau比值可區(qū)分AD與正常認(rèn)知；-聯(lián)合策略：對(duì)2000名認(rèn)知正常老年人進(jìn)行APOE基因分型和血液蛋白質(zhì)組學(xué)檢測(cè)，發(fā)現(xiàn)APOE4攜帶者中，基線時(shí)GFAP（膠質(zhì)纖維酸性蛋白）和NfL（神經(jīng)絲輕鏈）水平升高與3年內(nèi)認(rèn)知下降顯著相關(guān)；-標(biāo)志物價(jià)值：聯(lián)合APOE4基因型和血液GFAP/NfL水平，構(gòu)建的AD早期預(yù)測(cè)模型AUC達(dá)0.92，為臨床干預(yù)提供“時(shí)間窗”。代謝性疾?。簭摹耙赘谢颉钡健暗鞍状x物”的機(jī)制解析以2型糖尿病（T2D）為例，其發(fā)病涉及遺傳易感與環(huán)境因素的復(fù)雜交互：-基因組學(xué)發(fā)現(xiàn)：通過GWAS鑒定出超過400個(gè)T2D易感位點(diǎn)，如TCF7L2基因變異；-蛋白質(zhì)組學(xué)發(fā)現(xiàn)：肝臟蛋白質(zhì)組學(xué)顯示，糖異生相關(guān)蛋白（PEPCK、G6Pase）在T2D患者中高表達(dá)；-聯(lián)合策略：對(duì)500例T2D患者和500例對(duì)照進(jìn)行WES和肝臟組織蛋白質(zhì)組學(xué)檢測(cè)，發(fā)現(xiàn)TCF7L2rs7903146位點(diǎn)的C等位基因與PEPCK蛋白表達(dá)正相關(guān)，且與空腹血糖水平顯著相關(guān)；-標(biāo)志物價(jià)值：聯(lián)合TCF7L2基因型和PEPCK蛋白表達(dá)，可預(yù)測(cè)T2D患者對(duì)二甲雙胍治療的反應(yīng)性，指導(dǎo)個(gè)體化用藥。06挑戰(zhàn)與展望：聯(lián)合標(biāo)志物發(fā)現(xiàn)的瓶頸與突破方向當(dāng)前面臨的主要挑戰(zhàn)技術(shù)層面的瓶頸1-樣本需求量大：基因組學(xué)與蛋白質(zhì)組學(xué)檢測(cè)均需足量樣本，但臨床樣本（尤其是罕見病樣本）獲取困難；2-檢測(cè)通量與成本：全基因組測(cè)序和深度蛋白質(zhì)組檢測(cè)費(fèi)用高，難以開展大樣本量研究；3-數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化不足：不同平臺(tái)、不同實(shí)驗(yàn)室的組學(xué)數(shù)據(jù)存在批次效應(yīng)，缺乏統(tǒng)一的質(zhì)控和整合標(biāo)準(zhǔn)。當(dāng)前面臨的主要挑戰(zhàn)數(shù)據(jù)整合的復(fù)雜性-算法局限性：現(xiàn)有多組學(xué)整合算法多基于相關(guān)性分析，難以區(qū)分“因果關(guān)聯(lián)”與“伴隨效應(yīng)”；-生物學(xué)解釋難度大：聯(lián)合標(biāo)志物往往涉及多個(gè)基因和蛋白，其生物學(xué)機(jī)制需通過大量實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，耗時(shí)耗力。-數(shù)據(jù)異質(zhì)性高：基因組數(shù)據(jù)（離散型變異）與蛋白質(zhì)組數(shù)據(jù)（連續(xù)型表達(dá)）維度不匹配，難以直接關(guān)聯(lián)；當(dāng)前面臨的主要挑戰(zhàn)臨床轉(zhuǎn)化的障礙STEP3STEP2STEP1-標(biāo)志物特異性不足：聯(lián)合標(biāo)志物在特定人群中表現(xiàn)良好，但在跨人群驗(yàn)證中性能下降；-成本效益問題：多組學(xué)聯(lián)合檢測(cè)成本高于單一組學(xué)，需評(píng)估其在臨床實(shí)踐中的成本效益比；-標(biāo)準(zhǔn)化檢測(cè)流程缺失：缺乏針對(duì)聯(lián)合標(biāo)志物的臨床檢測(cè)指南和質(zhì)控標(biāo)準(zhǔn)，阻礙其推廣應(yīng)用。未來突破方向技術(shù)創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)-單細(xì)胞多組學(xué)技術(shù)：通過單細(xì)胞測(cè)序（scRNA-seq）和單細(xì)胞蛋白質(zhì)組學(xué)（scProteomics），解析細(xì)胞異質(zhì)性中的聯(lián)合標(biāo)志物，例如在腫瘤微環(huán)境中鑒定驅(qū)動(dòng)癌細(xì)胞增殖的“基因-蛋白”組合；-空間多組學(xué)技術(shù)：結(jié)合空間轉(zhuǎn)錄組和空間蛋白質(zhì)組，保留組織空間信息，揭示標(biāo)志物的定位特異性，如腫瘤浸潤(rùn)邊緣的“基因突變-蛋白表達(dá)”模式；-高靈敏度檢測(cè)技術(shù)：開發(fā)新型質(zhì)譜技術(shù)和免疫分析平臺(tái)（如單分子陣列技術(shù)），提高低豐度蛋白質(zhì)的檢測(cè)靈敏度，滿足液體活檢需求。未來突破方向人工智能賦能-深度學(xué)習(xí)模型：構(gòu)建卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GNN）等模型，自動(dòng)從多組學(xué)數(shù)據(jù)中提取特征，識(shí)別復(fù)雜非線性關(guān)系；-多模態(tài)數(shù)據(jù)融合：整合基因組、蛋白質(zhì)組、影像組、電子病歷等多源數(shù)據(jù)，構(gòu)建“全息”疾病標(biāo)志物體系，例如將CT影像特征與基因突變、蛋白表達(dá)聯(lián)合，預(yù)測(cè)肺癌腦轉(zhuǎn)移風(fēng)險(xiǎn)。未來突破方向臨床轉(zhuǎn)化路徑優(yōu)化010203-分層驗(yàn)證策略：采