多组学整合分析

多组学整合分析

简介：
多组学整合分析是将基因组、转录组、蛋白组、代谢组、脂质组、甲基化组、单细胞组、空间组学、微生物组等不同层面的数据进行联合分析，从多个角度系统解析生物学变化和调控机制。单一组学通常只能反映某一层面的信息，例如转录组关注基因表达变化，蛋白组关注蛋白表达和功能变化，代谢组关注代谢产物变化，而多组学整合分析可以进一步建立“基因—转录—蛋白—代谢物—表型”之间的关联关系。

该项目常用于筛选关键基因、核心蛋白、差异代谢物、调控通路和潜在生物标志物，也可用于构建调控网络、解释疾病机制、分析药物作用机制、评价材料生物效应和发现关键干预靶点。常见分析内容包括差异分析、相关性分析、通路富集分析、网络构建、关键节点筛选、共表达分析、机器学习建模、组学间关联分析和可视化展示等。该项目适用于肿瘤、炎症、代谢疾病、衰老、肠道菌群、免疫调控、组织修复、药物筛选、毒理机制和新材料生物效应研究。