这是个很好的问题，因为这个微肽它的分子量是比较小的，分度又低，所以呢，就是说现在，而且它第一步要通过这个组选预测，所以说这个发现难度还是比较大的。我觉得现在目前它应用的技术也要求比较全面。就是发现的时候，首先我们要有这个生物信息学的人才，对人才队伍的要求还是要比较全面的。那么生物信息学还有这个分子生物学，细胞生物学，多组学以及这个基因编辑等等。就是说，要发现这些都要人才的协同发挥，一起工作。还有就是说，因为现在目前，过去发现都是一个个去发现的，比如科学家多少年发现了，那我们现在想办法再做到高通量地去发现多肽，有几个环节是需要突破的，比如说这个，要建立自己的库，然后这个库可以是信息库，也可以是实体库。我们通过测序，我们公司这些年积累的有自己这样的库，针对不同适应症的。另外就是说，在这个预测监测和这个验证的方面，都要在这几个节点做到高通量化。所以说总的来说这个难度是比较大的。如果获得一个药物分子，它就直接照做药的方式去评价它的安全性、有效性和质量可控性，、药代特征优化等等。就从这些方面入手。

您刚才提的第二问题是我们公司是怎么做的，我可以举一个例子，比如说我们有一个微肽的发现，我们最初就是分析了TCG数据库，这个都是公开的，大家都可以看到。我们分析了9000多例的肿瘤患者和正常人的linker RNA，然后呢又分析了这个500个头颈癌患者的组织，以及将近100对癌对癌旁的组织。我们首次做这个还是工作量比较大，那是几年前的事情了，那么随着中间那个还要经过验证，其他的分子生物学手段都是常规的，像pcr、wb这些，那么后来就是我们一个一个地缓解，去把这个高通量化去攻克这个难题，就各个环节去预测，验证检测和验证这个也是要突破的。那验证要从这个基因组成、转入组和蛋白组，分别不同的水平。基因组是我们去预测，转入组也是，然后转到蛋白组，我就要通过检测的方法，包括利用基因编辑。反正细说起来那环节很多，通过这些年我们奠定了基础之后，现在就可以做到快速的一个鉴定。比如说我们一次鉴定100个，也能做到了。就是我们通过预测以后有自己的库，然后高通量地去100个进行验证。有的人可能觉得100个算高通量吗，因为以前是几年发现一个，现在我们就是可以一批去做100个的orf，然后最后呢，就你这100个一网下去以后，我们就会筛上来，如果幸运的话就会筛出来，就那几个就是很幸运了。因为到目前为止，就是全世界经过科学家验证的只有将近30个左右。所以这个就是我们公司的一个独有的技术。