在这个快节奏的时代，家与社区不仅是居住的空间，更是心灵的港湾。今天，我们带着满满的温情与关怀，向您及每一位社区成员致以最深的问候与慰问。从基因到蛋白：多组学的应用有哪些
随着高通量测序技术的不断发展多个组学数据联合分析也随之应用而生，研究人员可以从转录组、蛋白质组、代谢组、和微生物组等不同层面获取大量组学数据。虽然单一组学分析可以为我们提供差异的生物学过程相关信息，但这些分析往往具有局限性。多组学联合分析通过整合多个组学信息，可以为生物学机制探究提供更多证据，可以更深层次的了解各个分子间的调控关系，促进我们对生物过程和分子机制有更深刻的理解。多组学技术成已经成为生命科学领域的热点技术，广泛用于生物医学、合成生物学、微生物学及植物学等各个领域[1]。
图1 以盲人摸象比喻单组学与多组学关系[1]
肿瘤的发生伴随着各种基因组畸变，产生肿瘤特异性靶向分子,在这些肿瘤治疗中，肿瘤标志成为其诊疗的主要靶点，此外肿瘤发生、发展、生长、转移过程中的众多靶点、信号传导通路以及异常的细胞周期、肿瘤微环境都是靶向药物的潜在治疗靶点[2]。单组学研究在肿瘤的研究领域应用十分广泛，但因肿瘤的复杂性以及涉及的发病机制较为复杂，很难有单一组学可以阐明其发生发展的机制。因此，将多组学整合分析无疑是发展趋势，这将为阐明肿瘤的发生发展、实现精准诊断和个体化治疗提供新的技术手段[3]。
图2 不同组学技术在肿瘤研究中的应用[4]
ZHANG等[5]使用基因组学和蛋白质组学对96例结直肠癌组织进行研究中发现，大多数CNAs会促进mRNA丰度改变，但对蛋白质丰度的影响不大。通过深入的研究揭示了20q染色体扩增的重要性，并进一步确认了肝细胞核因子4α在癌细胞增殖过程中有重要作用。
在肿瘤耐药性领域，多组学同样具有广泛的应用。在对头颈部鳞状细胞癌的研究中，利用靶向DNA测序、转录组微阵列、磷酸化蛋白质谱分析等技术，发现患者对EGFR抑制剂耐药相关的原因有17号染色体非整倍性、TP53拷贝数增加、p53过表达、PI3K-AKT-mTOR通路活性增加[6]。相信随着各项技术的发展与成熟，成本逐渐下降，多组学的应用将愈加广泛，在未来多组学将成为化疗耐药的先导应用，推进精准医学和肿瘤药物研发的进展[7]。
多组学在植物研究中的应用极为广泛且深入，它整合了基因组学、转录组学、蛋白质组学、代谢组学等多个层面的信息，为揭示植物的生长发育、逆境响应、品质改良等复杂机制提供了强有力的工具。
多组学技术常被用于揭示植物生长发育的分子机制。例如，通过转录组和代谢组联合分析，研究人员可以解析植物在不同生长阶段的基因表达模式和代谢物变化，揭示关键基因和代谢途径在植物生长发育中的作用。
多组学技术也被广泛应用于植物逆境响应的研究中。例如，在干旱、盐碱等逆境条件下，研究人员可以通过多组学分析揭示植物逆境响应的分子机制，为培育抗逆性强的新品种提供科学依据。Kumari[8]就采用多组学方法揭示了水稻的抗逆胁迫机制，从而对耐旱品种进行改良。通过组学关联分析可以更快将抗病或感病的基因缩小范围，从而找到具有最优遗传力和配合率的亲本，培育优良性状的品种[9]。通过多组学技术的联合应用，可以更深入地理解植物的生命活动规律，为植物育种、栽培管理、逆境适应等方面的研究提供新的思路和方法。
多组学在食品研究中发挥着重要作用，通过整合基因组学、转录组学、蛋白质组学、代谢组学等多个层面的数据，全面解析食品的成分、加工过程、安全及营养健康等复杂关系。
多组学技术可以深入了解发酵过程中微生物的群落结构、基因表达及代谢途径，从而优化发酵条件，提高发酵效率和产品质量。Taylor等[10]通过16S rRNA扩增测序、宏基因组测序和非靶向质谱对不同类型的发酵食品对人体肠道微生物组和健康的影响进行了研究，发现共轭亚油酸的产生与发酵食品存在着一定的相关性。
研究食品成分与人体健康之间的相互作用，探索食品在预防和治疗疾病方面的潜力。例如，代谢组学技术可以揭示食品摄入后体内代谢产物的变化，为疾病早期诊断和干预提供线索。多组学技术在食品研究中具有广泛的应用前景和重要的科学价值。随着技术的不断进步和研究的深入，多组学将为食品行业的创新发展和食品安全保障提供更加坚实的科技支撑。
生工生物工程（上海）股份有限公司自2011年成立高通量测序部以来，逐步引进了Illumina，Life，DNBSEQ，PacBio、Nanopore、等二代/三代测序平台。建立了2000平米高标准实验室（通过了国家ISO认证）并搭建了50PB级存储及运算能力的服务器集群，能满足绝大多数科研客户的研究需要。同时，生工高通量测序团队建设也在不断完善中，目前有100余专职员工，其中高级技术人员以及高级生物信息工程师占比50%以上，10年来，通过生工高通量测序服务所发表的文章累计影响因子在10000分以上。
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参考文献
[1] 刘景芳, 李维林, 王莉, 李娟, 李二伟, 罗元明. 多组学技术及其在生命科学研究中应用概述. 生物工程学报, 2022, 38(10): 3581-3593.
[2] 刘相兰，孙志福. 多组学大数据在精准医学中的地位及应用. 精准医学杂志, 2020, 35(1): 1-10.
[3] CHENG T T, ZHAN X Q. Pattern recognition for predictive, preventive,and personalized medicine in cancer. EPMA J, 2017, 8(1): 51-60.
[4] 冉冰冰，梁楠，孙辉. 组学技术在肿瘤精准诊疗中应用的研究进展：从单组学分析到多组学整合. 中国肿瘤生物治疗杂志, 2019, 26(12):1297-1304.
[5] ZHANG B, WANG J, WANG X J, et al. Proteogenomic characterization of human colon and rectal cancer[J/OL]. Nature, 2014, 513(7518): 382-387.
[6] Niehr F, Eder T, Pilz T, et al. Multilayered omics-based analysis of a head and neck cancer model of cisplatin resistance reveals intratumoral heterogeneity and treatment-induced clonal selection. Clin Cancer Res, 2018, 24(1): 158-168.
[7] 孙泽恩, 刘玉洁, 欧阳倩颖, 刘昭前, 刘英姿. 组学技术在肿瘤耐药领域的研究进展:从单组学到多组学联合应用.中南大学学报(医学版), 2021, 46(6): 620-627.
[8] Kumari J, et al. Recent advances in different omics mechanism for drought stress tolerance in rice. Russian Journal of Plant Physiology, 2022, 69(1):1-12.
[9] 汤冰倩, 刘峰, 邹学校. 多组学联合分析在植物生长发育研究中的应用. 湖南农业科学, 2019, 8: 124-127.
[10] Taylor B C, et al. Consumption of fermented foods is associated with systematic differences in the gut microbiome and metabolome. Msystems, 2020, 5(2): e00901.
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