多組學（Multi-Omics）是探究生物系統(tǒng)中多種物質之間相互作用的方法，包括基因組學、表觀基因組學、轉錄組學、蛋白質組學、代謝組學、微生物組學等，這些物質共同影響生命系統(tǒng)的表型、性狀等。對不同組學數(shù)據(jù)源進行歸一化處理、比較分析，建立不同組間數(shù)據(jù)的關系，綜合多組學數(shù)據(jù)對生物過程從不同組學水平進行全面的深入闡釋，從而更好的對生物系統(tǒng)進行全面了解。

• 目標設定：明確研究目的，比如探究特定疾病的病因、病理機制或藥物反應。
• 樣本選擇：根據(jù)研究目標選擇合適的樣本類型（如血液、組織、細胞等）和樣本量。
• 實驗設計：設計對照組和實驗組，確保實驗的可重復性和隨機性。

• 進行高通量測序（如WGS或WES）以獲得基因組數(shù)據(jù)。
• 預處理包括質量控制、序列比對、變異檢測和基因型鑒定。

• 通過WGBS或RRBS等技術獲取DNA甲基化數(shù)據(jù)。
• 預處理包括甲基化水平的定量和差異甲基化區(qū)域（DMR）的鑒定。

• 利用RNA-seq技術獲取基因表達數(shù)據(jù)。
• 預處理包括序列比對、表達量估計和差異表達基因（DEG）分析。

• 通過質譜技術（如LC-MS/MS）獲取蛋白質表達和修飾數(shù)據(jù)。
• 預處理包括肽段鑒定、蛋白質定量和差異蛋白質分析。

• 通過NMR或LC-MS技術獲取代謝物數(shù)據(jù)。
• 預處理包括代謝物鑒定和相對定量。

• 通過16S rRNA測序或宏基因組測序分析微生物組成。
• 預處理包括OTU聚類、物種注釋和多樣性分析。

• 對每個組學的數(shù)據(jù)進行獨立分析，識別關鍵的生物標志物和調控網(wǎng)絡。

• 利用統(tǒng)計和生物信息學方法整合不同組學的數(shù)據(jù)，如相關性分析、網(wǎng)絡分析和機器學習。
• 識別跨組學間的相互作用和調控機制。

• 通過實驗方法（如qPCR、Western blot、ELISA等）驗證關鍵基因、蛋白質和代謝物的表達變化。
• 進行功能實驗驗證候選基因或蛋白質的功能。

應用領域

• 基礎醫(yī)學
• 植物生理病理機制
• 分子育種
• 臨床醫(yī)學研究
• 微生物代謝
• 藥物研發(fā)

多組學案例展示： 
 
WGBS+totalRNA-seq：探索差異甲基化區(qū)域（DMR）與差異表達基因、miRNA和siRNA之間的重疊關系，揭示基因表達調控的復雜網(wǎng)絡。

 
血液組織RRBS+RNAseq：通過皮爾森關聯(lián)分析，研究DMR甲基化水平與基因表達水平間的相關性，深入理解表觀遺傳對基因表達的影響。

 
腸道宏基因組+宏病毒組：比較健康與炎癥性腸?。║C）組中噬菌體與細菌豐度的相關性，發(fā)現(xiàn)微生物組與疾病之間的潛在聯(lián)系。

 
腸道菌群16S+血液代謝組+肝臟轉錄組：運用多元線性模型關聯(lián)分析，篩選出關鍵調控模型，構建低劑量抗生素飼喂促進仔豬快速生長的多組學調控網(wǎng)絡。
參考文獻：
1) Yan H, Bombarely A, Xu B, et al.Autopolyploidization in  switchgrass alters phenotype and flowering time viaepigenetic  and tranion regulation[J]. Journal of experimental botany,2019
2) Zhang, D., Hu, Q., … Gao, F. (2019). Epigenetic and transcriptional signatures of  ex situ conserved golden snub-nosed monkeys (Rhinopithecus roxellana).
3) Zuo, T., Lu, X. J., Zhang, Y. (2019). Gut mucosal virome alterations in ulcerative  colitis. Gut, 68(7), 1169-1179.
4) Inter-correlated gut microbiota and SCFAs changes upon antibiotics exposure links with rapid body-mass gain in weaned piglet model. The Journal of nutritional biochemistry,2019, 74: 108246.