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多组学

什么是多组学?

多组学(Multiple Omics)提供了一个综合视角,可帮助我们在多个生物学层面不断探索,获得新发现。这种生物学分析方法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,可测量基因表达、基因激活和蛋白质水平。

多组学分析研究能够帮助我们更全面地了解分子变化对正常发育、细胞响应和疾病的影响。研究人员可以借助多组学技术更好地将基因型与表型联系起来,不断探索、发现新药物靶点和生物标志物。

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Multiomics is Revolutionizing Research

Learn why these research leaders decided to use multiomics in their work.

目前常用的组学分析技巧和技术

方法 定义 常用技巧和技术
基因组学
  • 重点关注生物体DNA(基因组)中编码信息的结构、功能、演化、定位和编辑。
表观遗传学
  • 研究细胞如何通过DNA甲基化和组蛋白修饰等非遗传性修饰控制基因活性。
转录组学
  • 研究转录组(由基因组产生的一整套RNA转录本)以及它们在调控过程、剪接、疾病或其他现象过程中的变化。
蛋白质组学
  • 表征及识别响应特定刺激或随后的基因组或转录组变化的蛋白质表达模式。
  • 质谱
  • 质谱流式细胞技术
  • 基于NGS的蛋白质检测(例如:CITE-seq、Olink、Ab-seq、BEN-seq)
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为何采用多组学?

多组学具有以下优势:

  • 研究人员可以借助多组学直接检测生物表型的原因和结果,无需再通过不完整的数据进行推断。
  • 它能够帮助研究人员更好地将基因型与表型联系起来,获得仅靠单一组学方法无法获得的新科学见解,更快发现新药物靶点。
  • 多组学让研究人员能够见证生物体分子之间复杂的相互作用,提升探索能力,帮助他们以更全面的视角研究生物系统。

而且,多组学也变得越来越普及。在过去十年间,高通量测序的成本(每Gb的价格)已经大幅下降了90%以上。与此同时,多组学的研究经费也逐年上涨(自2012年以来,用于多组学研究的进行中或启动经费总额年均增长48%)。

多组学方法能够帮助我们看到隐藏在某一类数据中的“秘密”,让我们更深入地了解生物学。

Scripps研究所计算生物学副教授Pejman Mohammadi博士

最主要的五种多组学分析方法

基因组学+转录组学

结合RNA-Seq可以帮助研究人员对变异进行注释和排序,以便进行功能分析,进而了解疾病的发生机制。针对功能基因组学的多组学方法可帮助研究人员识别药物靶点和发现生物标志物。

基因组学+表观遗传学

全面的表观遗传分析可以揭示基因调控模式,帮助研究人员发现GWAS鉴定出的变异的功能。将甲基化或其他表观遗传学分析与遗传信息相结合的多组学方法可以连接功能层,破译复杂的通路和疾病机制。

基因组学+表观遗传学+转录组学

结合基因组学、表观遗传学和RNA-Seq可以帮助研究人员识别候选基因并理解控制相关表型的机制。这种整体的、无偏见的多组学方法可以揭示生物标志物和治疗靶点的新调控因素。

转录组学+蛋白质组学

通过将蛋白质检测与RNA-Seq相结合,研究人员可以将新发现与已知的经典标志物和历史临床结果联系起来。如果能通过多组学对细胞表面标志物进行更加可靠的分析,就更有可能捕捉到对您来说重要的信号。

基因组学+蛋白质组学

这种多组学方法直接将基因型与表型联系起来,帮助研究人员对疾病和治疗发展进行更深入的研究。在单细胞层面上将遗传变异与蛋白质表达联系起来,可以揭示体细胞突变对人类癌症的功能影响,帮助我们更好地了解肿瘤演化和疾病进展。

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基于泛组学的药物发现方法的价值

了解研究人员如何通过整合影像学、基因组学、转录组学、表观遗传学和大数据发现常见慢性病的新诊断和治疗靶点。

阅读访谈录

单一组学能够解答简单问题,但对于生物学中一些最复杂的问题,您需要获取尽可能多的信息。这正是多组学的用武之地。

Immunai科学联合创始人兼战略研究高级副总裁Danny Wells博士

特色在线讲座

从变异到功能:利用多组学来了解血液疾病

多组学测序是一种非常有效的方法,可通过测量多层面的信息评估变异影响。

多组学分析:我们为何需要它们?

讨论如何通过使用、融合表观遗传学分析和其他组学方法测量组织和细胞内各层面基因组的活性。

基于组学的精准医疗方法

许多基于组学的精准医疗应用都有机会在大型学术医疗中心一展拳脚,在从生育规划到分子解剖等诸多场景中找到用武之地。

常见的多组学应用

癌症研究

癌症是一种十分复杂的疾病,需要基因组学、转录组学、表观遗传学和蛋白质组学表征相配合。多组学具有较高的灵敏度,可能检测到稀有突变,并在更短的时间内提供更多的数据。

细胞和分子生物学

单细胞多组学分析可阐明不同细胞类型的基因表达和调控方式。综合多组学数据集能够加深我们对细胞表型的理解。

遗传与复杂疾病研究

多组学方法能够更深入地揭示致病变异的生物学背景,帮助我们更快地了解常见疾病,找到新的通路、生物标志物和药物靶点。

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我们可以帮助找到合适的多组学研究解决方案。

参考文献
  1. Cell Biologist Market Research." Percepta Associates, Inc. 2020. www.perceptaassociates.com