近年来，随着国家对转化疗的关注，国内生物样本库的建设也越来越受到重视，那么你知道生物样本库的建设可以分为几部分吗？

　　没错，生物样本库它其实可以分为三大部分：标准化样本处理、生物样本存储、生物样本信息化管理。

　　1.标准化样本处理
　　生物样本种类繁多（主要分为5大类：组织样本、血液样本、核酸和蛋白质样本、冻存的细胞样本、组织切片和组织芯片），对样本进行标准化处理是构建样本库重要也是核心的一样工作。
　　1)样本处理是对样本进行必要的分割、分装和处理，以使样本满足储存和将来使用的质量要求。样本的处理应尽量保持目标分析物的原始状态。
　　2)样本分装完成处理的样本在储存前应选择适宜的分装量进行分装，满足使用要求的同时避免对生物样本的反复冻融。样本的冻融次数是重要的质量指标，对于冻存的样本应尽量避免样本在使用前的冻融，合理的分装可以很好的减少样本冻融的情况，更合理地利用样本。

　　2.生物样本储存
　　储存样本时的冷却速度和方法对细胞活性有重大影响。储存会影响样本的质量，决定样本以后使用的可能性。在冷冻样本时必须考虑以下方面：储存容器——储存冷冻样本的容器要能经受住迅速冷冻时突然暴露于低温条件下，即使在低温条件下也能防漏，并在长期保存后仍能保持稳定冷却速度——冷却速度控制着冰晶的大小及形成的快慢，这将影响细胞的恢复。环境温度下保持统一的冷却速度（每分钟-1℃）对各种细胞均有效。储存——冷冻样本的储存温度会影响细胞在活性状态下得以恢复的时长长度。储存温度越低，活性储存期就越长。通常认为敏感性有机体和细胞的临界温度为-140℃，即玻璃化转变温度，在这个温度下，所有的新陈代谢活动都会停止。为预防设备出现故障，所有冷藏柜都应有适当的备用程序。比如停电保护系统，在断电后一定时长内依旧可以维持稳定温度，这就留给实验人员抢救样本的宝贵时间。确保清楚地记录储存位置。

　　3.样本的信息化管理
　　目前大数据是现在非常火的一个词，实现大数据需要我们大量的数据处理，以及数据分析。利用互联网技术，将所有的数据通过云平台的方式存储在一个安全的服务器内，并且共享到需要的人那里。这样的数据分享方式现在已经屡见不鲜。但是生物样本的数据分析是一个非常专业的门类，怎么让这些样本发挥的价值，怎么分析这样的样本成为数据，让所有人都能读懂并且从中受益，又怎么利用大数据来将这些信息传递出去呢。
　　现在，利用专业的云端技术，需要的人们可以通过互联网，利用浏览器，app等软件直接在终端电脑或者手机上实时查看。