蛋白质组学

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蛋白质组学,糖基化蛋白质组学,多组学联合分析
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干货系列:多组学关联分析及组学分子实验验证方法(表观组+转录组+微生物组)

2023-10-24 00:00:00

生物过程具有复杂性和整体性,单组学数据难以系统全面解析复杂生理过程的分子调控机制。而多组学(Multi-omics)联合分析可同时实现从“因”和“果”两个层面研究生物学问题,并对其相关性进行验证。高通量技术的发展,通过对多组学数据整合分析,已成为科学家探索生命机制的新方向。


多组学研究是探究生物系统中多种物质之间互作的方法,包括基因组学、表观基因组学、转录组学、蛋白质组学代谢组学、微生物组学等,这些物质共同影响生命系统的表型、性状等。


 什么是多组学关联分析? 

关联分析是一种实用的分析技术,就是发现存在于大量数据集中的关联性或相关性,从而描述一个事物中某些属性同时变化的规律和模式。

需要特别注意的是:相关 ≠ 因果;相关 ≠ 必然

因果关系的论证一般需要严密的分子实验。

组学技术及其关联性

不同组学

① 表观组(差异表观分子特征):甲基化、组蛋白修饰、开放染色质区、lncRNA、circleRNA、miRNA... ...

② 转录组(差异基因表达):mRNA

③ 蛋白组(差异蛋白):蛋白质

代谢组(差异代谢物):代谢物

⑤ 微生物组(差异菌群):菌群结构

多组学关联的意义:串联证据,互相验证,从不同的角度合力探索和解释生物学问题

判断组学之间是否可以进行关联:是否有关联的生物学理论基础

如:

• 启动子区甲基化会抑制基因的表达。

• 基因主体甲基化与基因表达正相关。

• 开放染色质状态与基因表达有关。

• 蛋白质是mRNA翻译的产物。

• miRNA可与mRNA相互作用影响其表达和翻译


关联分析的主要套路

基于参考文献和数据库:项目异质性强,Case by Case 模式

基于代谢通路等已知数据库:高度依赖已知代谢网络解读深度,无法探索未知

基于统计学:数据朴质的结构特征解析,可以获取未知信息,甚至可以为拓展新的知识体系提供帮助

易基因主要表观组学技术分类

  • DNA甲基化/羟甲基化位点/区域

  • RNA甲基化位点/区域

  • 转录因子结合区、组蛋白结合区

  • DNase超敏位点、开放染色质区

多组学关联分析方法

(1) 直接关联

一个基因的功能元件甲基化情况影响该基因的表达。

  • 重叠分析

  • Pearson/Spearman 相关性分析

(2)模型关联

基于基因转录、蛋白质、代谢物等之间的上下游相互作用联系。

  • 多元线性模型(multiple linear model)

(3)网络关联

基于分子功能和通路的富集性。

  • WGCNA module correlation

  • EMDN algorithm

  • SNF algorithm


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