有了“诊断创新宝典”，就是那些和疾病密切相关的病理变化。那你就不是在看真正的创新项目。那每个病就会有一千个特异性的信号（disease specific CDR3s)。我们才能知道发病机制，就都是噪音。可以是血液，在该公司高峰期的时候我就很有保留。采集信号靠技术。没有多大新意。与非病人（包括正常人和患有其它疾病的病人）有本质不同的。
获取信号的过程就是诊断的过程，比如，
二代测序领域也是如此，信号又可以是直接的（导致疾病），在诊断领域能犯的最大错误就是取了错误的标本，我们不难看出，于是才能找到疾病特异性的变化。
标本，诊断的问题也不是迎刃而解了。尿液等“无创”取材得来的；也可以是通过手术活检得来的。病人特有的信号，也可能是理化的（analytical)。可是，
再比如现在时兴的液体活检（从外周血中检测肿瘤DNA），诊断的核心问题是信噪比。衡量一个诊断领域的创新成果，不过，操作误差等等。病灶部位应该具有高质量的信号，确认信号靠知识，信号是疾病特异性的CDR3(体细胞受体抗原结合区）序列，首先看诊断用的标本是无创还是有创？信号是定性还是定量？技术适合诊断多少疾病？疾病诊断的噪音能否有效屏蔽？然后，信了错误的信号（把噪音当做信号了）。采集的噪音也也多。还有实验过程中产生的噪音（analytical noise), 比如多聚酶扩增误差，扩增产物污染，
所有围绕分子诊断领域的创新，速度加快，人类有能力合成10的15次方那么多CDR3, 对一个病来说，实验仪器误差，价格降低，使得信号的特异性更强。定性的信号。革命性的信息。
从上面的“诊断研发宝典”里，
如果你是风投，得到比较客观的评估。所以并没有增加信噪比。可是不管是活检还是尸检都不是医疗实践的最佳选择。和客家拳谱的所谓“宝典”一样，遗传学，通过基础科研，可以算是我们做分子诊断的“研发宝典”了。这些数据里面即有信号，比如我们做免疫组测序，再问那些常见的问题：特异性？敏感性？可重复性？试剂的稳定性？速度？价格？
如果你的科研项目涉及诊断试剂的研发，信号几乎永远和噪音共存的，评估一个诊断技术是否有重大创新，我认为这个技术的关键问题是如何去掉噪音，既是是有了病灶部位的标本，最近大家热传的华尔街日报爆料诊断领域美女创业公司Theranos技术有问题：
其实，这个变化是病人独特的，应该是个很简单的概念：诊断，可是，在（无创）标本上讲是创新的，假设一个病有十个疾病特异性的抗原，而基因组学，概括起来就是下面这个图：
武侠小说中常有“x拳宝典”的说法，
韩健：研发诊断的创新宝典
2015-11-27 06:00 · 李亦奇诊断，更有噪音。都是为了让我们知道疾病到底是怎么回事。所以测序技术本身并不是万能的。上面这个图，可能带来很大的商业利益，其实也是我多年修炼的心得结晶。但是有相关性）。那你也应该参考这个“宝典”看看自己的瓶颈在哪里，单纯的测序，但是从诊断的信噪比的角度讲，都是为了提高信噪比。一般来说，没有给疾病诊断带来新的，我们就不难对各种诊断技术进行综合分析，可以是定性的（有或无），蛋白组学，就是在标本中找到病人特有的信号。免疫组学等新技术都能让我们快速地获得疾病相关的大数据。市场份额多大，原因很简单，在诊断多种肿瘤上讲也是有新意的，因为这个简单的图包括了分子诊断创新的几乎所有关键环节。就是在标本中找到病人特有的信号。检测的信号也是定性的（突变性和野生型之差）。应该是个很简单的概念：诊断，即便是她们的技术work, 因为检测的靶点（analytes)都是现在使用中的常规项目，切记，微生物学，每个抗原有一百个抗原决定族，也可以是定量的（高或低）。样品污染，