多组学分析_汇总
多组学研究已经在精准医学中得到了广泛的应用。例如，在肺癌的精准医学中，研究人员对肺癌组织样本进行转录组和蛋白质组学分析，得出了一组肺癌的生物标志物，并且可以利用这些标志物进行肺癌的早期诊断和预后预测。
单一组学分析方法可以提供不同生命进程或者疾病组与正常组相比差异的生物学过程的信息。 但是，这些分析往往有局限性。
“多组学”是相对于单一组学如基因组、蛋白质组、代谢组、脂质组、糖组和转录组等而言的。
随着高通量组学平台的发展，生物医学研究大多采取了多组学技术结合的方法，不同组学来源(如遗传学、蛋白质组学和代谢组学)的数据可以通过基于机器学习(Machine Learning，ML)的预测算法进行整合，以揭示系统生物学的复杂工作。
多组学将基因组数据与转录组学、表观遗传学、蛋白质组学其他模式的数据相结合，可检测基因表达、基因激活和蛋白质水平表达，可以助力在多个生物学层面平行探索，为解决复杂问题提供更全面视角。
多组学高分文献1-子宫内膜癌的蛋白质组学表征
1、对95个子宫内膜癌进行了全面的蛋白质组学表征，包括83个子宫内膜样癌和12个浆液性肿瘤。
2、本研究对83个前瞻性收集的高级浆液性卵巢癌(HGSC)和23个非肿瘤组织进行了蛋白质组学和糖蛋白组学的综合分析，揭示了肿瘤特异性糖基化以及与三个肿瘤簇相关的不同糖基化，并鉴定了与糖基化改变相关的糖基化酶。
3、他们通过深度多组学分析来确定线粒体蛋白的功能。该项研究成果2022年5月25日在线发表于《自然》杂志上。 在这里，为了建立更完整的人类线粒体蛋白功能纲要，研究人员使用基于质谱的多组学分析方法分析了200多个CRISPR介导的HAP1敲除细胞系。
4、肿瘤与正常组织之间的蛋白质组差异对于癌症生物标志物的发现至关重要，但尚未在大型结肠癌肿瘤队列中进行系统表征。在这篇《Cell》文章中，报道了110例结肠癌患者的遗传、蛋白质组学和磷酸化蛋白质组学的综合信息。
多组学分析是什么
多组学研究能够全面、深入地了解生物体内的生物分子组成和相互作用，可以揭示生物体内复杂的生物学系统的运作机制和生物学多样性。
多组学分析是指两个及以上组学，同时做数据分析。
多组学分析是热点同时也是难点，如何利用多组学整合分析有诸多优势。单一组学分析方法可以提供不同生命进程或者疾病组与正常组相比差异的生物学过程的信息。 但是，这些分析往往有局限性。
