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多组学联合分析
📝 服务介绍
多组学整合将基因组、转录组、蛋白质组、代谢组、表观组等多维度数据进行联合分析，构建系统生物学调控网络，揭示多层次分子间调控关系和疾病机制。
🔬 实验原理
多组学整合分析原理：多组学整合分析将基因组/转录组/蛋白质组/表观组/代谢组等多层次数据进行联合分析，通过统计模型(PCA/PLS/MOFA/DIABLO)和生物网络分析揭示跨组学调控关系和分子机制，是系统生物学的核心方法。
📋 应用领域
- 多组学整合分析（转录-蛋白-代谢-表观）
- 跨组学标志物发现
- 多组学共调控网络构建
- 分层聚类与综合分析
- 疾病多维度分子画像
- 整合多组学pipeline与应用工具
⭐ 服务优势
- 多维度信息整合
- 调控网络构建：mRNA-miRNA-lncRNA
- 多组学关联：表观-转录-蛋白
- 系统生物学视角
🔄 服务流程
- 各组学数据独立分析
- 组学间分子匹配（基因-蛋白-代谢物关联）
- 关联分析（WGCNA/模块识别）
- 多组学网络构建（SNF/miRNA-mRNA-ceRNA）
- 因果推断（贝叶斯网络）
- 可视化（网络图/热图/通路整合图）
- 报告生成
📋 服务详情 / 客户提供
| 项目 | 要求 |
|---|---|
| 多组学数据 | 基因组/转录组/蛋白组/代谢组/表观组 |
| 样本信息 | 匹配样本（同一批样品多组学） |
| 分析需求 | 关联分析/网络构建/ceRNA/因果推断 |
| 物种 | 注明物种 |
| 特殊要求 | 时间序列分析/批次校正 |
📊 结果展示
多组学整合分析报告（含多组学关联热图、调控网络图、ceRNA网络、整合通路图）。
📦 最终交付
多组学整合分析报告（含多组学关联热图、调控网络图、ceRNA网络、整合通路图）。
Q: 多组学整合需要样本匹配吗
理想情况下同一批样品同时做多个组学（匹配样本），关联分析最可靠。若无匹配样本可用组学间分子关联（如基因-蛋白数据库对应），但统计力较弱。建议至少3组学每组>=3重复。
Q: WGCNA和多组学整合有何关系
WGCNA（加权基因共表达网络分析）可识别基因模块（功能相关基因簇），模块的特征基因可与多组学数据关联（如模块-代谢物-表型），实现转录组-代谢组整合分析。适合发现协调调控的多层次变化。
Q: 多组学整合怎么做
1)同一批样本检测多组学(转录组+蛋白组+代谢组等)；2)各组学独立分析(差异基因/蛋白/代谢物)；3)整合方法: a)通路层面整合(各组学共同富集的KEGG通路)；b)网络层面整合(基因→蛋白→代谢物互作网络)；c)统计整合(MOFA/DIABLO/mixOmics: 潜在因子/PLS)；4)可视化: Circos(基因组/转录/蛋白关联)/Cytoscape(互作网络)。建议同一批样本+同一批次设计避免批次效应。
Q: 多组学整合方法有哪些
1)通路层面整合: 各组学差异分子共同富集KEGG/Reactome通路(overlap检验)；2)相关分析: 基因mRNA vs 蛋白丰度相关性(Pearson/Spearman)，揭示翻译调控；3)MOFA(Multi-Omics Factor Analysis): 贝叶斯方法提取跨组学潜在因子(factor)；4)DIABLO(mixOmics): PLS-DA多组学分类(有监督)；5)WGCNA: 基因/蛋白共表达模块(跨组学模块)。建议先非监督(MOFA)→有监督(DIABLO)。
Q: 多组学整合和单组学区别
多组学整合: 联合分析多个层次(基因组/转录/蛋白/代谢/表观)，揭示跨组学调控(基因→蛋白→代谢物→表型)，但成本高/分析复杂/需大样本。单组学: 分析一个层次(如转录组)，深度好但无法揭示跨层次调控。建议根据研究目的和预算选择: 系统调控机制选多组学，单一层面深入选单组学。建议至少3组学(转录+蛋白+代谢)。
Q: 多组学整合能做什么
1)系统生物学(基因→mRNA→蛋白→代谢物→表型全链调控)；2)疾病机制(肿瘤多组学: 突变/表达/蛋白/代谢/表观整合)；3)药物作用机制(药物处理后多组学变化→靶点+通路+代谢)；4)生物标志物(多组学标志物panel: DNA+RNA+蛋白+代谢)；5)微生物-宿主互作(宏基因组+宿主转录组/代谢组)。建议整合3-5组学: 基因组+转录组+蛋白组+代谢组+表观组。
Q: 多组学整合需要多少样本
每组≥5-8生物学重复(多组学整合变异大需更多重复)。样本设计: 同一批样本分份检测多组学(避免批次效应)。建议3-5组学×6-8重复×2-3组=36-120样本。多组学成本: RNA-seq(1000/样本)+蛋白组(2000/样本)+代谢组(800/样本)+表观(1500/样本)≈5,000-10,000元/样本。建议先做2组学(转录+蛋白)→逐步增加。
Q: 多组学整合和单细胞多组学区别
bulk多组学: 组织平均(掩盖细胞异质性)，覆盖深度好(20,000基因/5,000蛋白/1,000代谢物)，成本低(几千元/样本)。scMulti-omics(10x Multiome: 转录+ATAC/CITE-seq: 转录+蛋白): 单细胞分辨率(细胞异质性)，但覆盖浅(3,000-5,000基因/20-50蛋白)成本高(10,000元/10,000细胞)。建议bulk多组学(深度)+sc多组学(异质性)互补。