生物技术补给之多组学

多组学（Multi-Omics）是一种整合多个生物学层次数据的系统生物学方法，旨在全面解析生物系统的复杂性。

以下是对多组学的详细解释：

一. 定义

多组学是通过整合不同“组学”（如基因组、转录组、蛋白质组、代谢组等）的数据，从多维度揭示生物分子间的相互作用和动态网络，从而更全面地理解生命过程的研究策略。

二. 核心组学层次

• 基因组学：研究DNA序列变异（如突变、拷贝数变异）。
• 表观基因组学：分析DNA甲基化、组蛋白修饰等表观遗传调控。
• 转录组学：检测RNA表达（mRNA、非编码RNA）。
• 蛋白质组学：研究蛋白质表达、修饰及相互作用。
• 代谢组学：分析小分子代谢物（如糖、脂质、氨基酸）。
• 微生物组学：探索宿主相关微生物群落的结构与功能。

三. 技术方法

1. 基因组学技术

1.1 全基因组测序（WGS）

• 技术原理：通过高通量测序（如Illumina短读长、PacBio长读长、Oxford Nanopore）测定DNA全序列，识别单核苷酸变异（SNV）、插入缺失（Indel）、拷贝数变异（CNV）和结构变异（SV）。
• 应用：癌症驱动突变检测、遗传病基因筛查。
• 挑战：长读长测序成本高，短读长对复杂结构变异解析有限。

1.2 靶向测序

• 技术：通过探针捕获特定基因区域（如外显子组测序、癌症基因Panel）。
• 优势：成本低、数据量小，适用于临床诊断。

1.3 表观基因组学技术

• 🍑DNA甲基化分析：
• 🥕全基因组亚硫酸氢盐测序（WGBS）：全基因组甲基化检测，分辨率高但成本高。
• 🥕甲基化芯片（如Infinium EPIC）：基于探针检测甲基化位点，适用于大规模队列。
• 🍓染色质开放性：ATAC-seq（测定开放染色质区域）。
• 🫐组蛋白修饰：ChIP-seq（染色质免疫沉淀测序）或CUT&Tag（高灵敏度替代技术）。

2. 转录组学技术

2.1 RNA测序（RNA-Seq）

• 🖤技术流程：提取RNA → 逆转录为cDNA → 建库测序。
• 💙类型：
• 💛mRNA-Seq：富集mRNA（通过polyA尾捕获）。
• 💛总RNA-Seq：检测包括非编码RNA的全转录组。
• 💛单细胞RNA-Seq（scRNA-Seq）：如10x Genomics平台，解析细胞异质性。
• 🤎分析内容：差异表达基因、可变剪接、融合基因。

2.2 空间转录组学

• 技术：Visium（10x Genomics）或Slide-seq，保留组织空间位置信息。
• 原理：将组织切片置于带有空间条形码的芯片上，结合原位测序。
• 应用：肿瘤微环境、发育生物学研究。

2.3 单细胞多组学整合

• 技术：
• CITE-seq：同时检测单细胞转录组和表面蛋白（通过抗体寡核苷酸偶联）。
• SNARE-seq：整合染色质可及性与转录组。

3. 蛋白质组学技术

3.1 质谱（Mass Spectrometry, MS）

• 流程：蛋白质提取 → 酶解为肽段 → 液相色谱分离 → 质谱检测。
• 类型：
• 鸟枪法（Shotgun）：无标记定量（Label-Free）或标记定量（如TMT、iTRAQ）。
• 靶向蛋白质组学（如PRM、SRM）：高灵敏度检测特定蛋白。
• 磷酸化/修饰组学：通过抗体富集修饰肽段（如磷酸化、泛素化）。
• 挑战：低丰度蛋白检测困难，动态范围有限。

3.2 蛋白质芯片

• 原理：基于抗体或亲和试剂的微阵列，高通量检测蛋白质表达。
• 优势：速度快，适合临床样本（如血清蛋白标志物筛选）。

3.3 邻近标记技术

• 技术：APEX或TurboID，标记蛋白质相互作用邻近分子。
• 应用：研究亚细胞器内的蛋白质互作网络。

4. 代谢组学技术

4.1 质谱（MS）与核磁共振（NMR）

• LC-MS（液相色谱-质谱）：适合极性代谢物（如氨基酸、糖类）。
• GC-MS（气相色谱-质谱）：适合挥发性代谢物（如脂肪酸、有机酸）。
• NMR：无需破坏样本，可定量但灵敏度较低。

4.2 代谢流分析（Fluxomics）

• 技术：使用稳定同位素标记（如¹³C-葡萄糖），追踪代谢物动态变化。
• 应用：研究代谢通路活性（如癌细胞Warburg效应）。

5. 微生物组学技术

5.1 宏基因组测序

• 技术：直接对微生物群落DNA测序，解析物种组成与功能基因。
• 分析：Kraken、MetaPhlAn等工具进行物种注释。

5.2 16S/ITS rRNA测序

• 原理：扩增细菌16S rRNA或真菌ITS区域，进行物种分类。
• 优势：成本低，适合大规模菌群结构研究。

5.3 宏转录组与宏蛋白质组

• 宏转录组：检测微生物群落的活跃基因表达。
• 宏蛋白质组：通过质谱分析微生物蛋白功能。

6. 单细胞多组学技术

6.1 同一细胞的多组学整合

• 技术示例：
• scTrio-seq：同时检测单细胞的基因组、转录组和DNA甲基化。
• SNARE-seq2：整合染色质开放性与转录组。
• 挑战：不同组学数据的捕获效率与灵敏度差异。

6.2 空间多组学

• 技术：DBiT-seq（结合空间编码和单细胞测序），同时分析转录组和蛋白质组。

7. 数据整合与分析方法

7.1 多组学数据整合策略

• 纵向整合：跨组学层次关联（如基因突变→ mRNA表达→ 蛋白活性）。
• 横向整合：跨样本或时间点的模式挖掘（如疾病亚型分类）。

7.2 常用工具与算法

• 网络分析：Cytoscape构建分子互作网络。
• 机器学习：
• 监督学习：基于多组学数据预测临床结局（如随机森林、深度学习）。
• 无监督学习：聚类分析（如NMF、MOFA）发现分子亚型。
• 多组学数据库：
• TCGA：癌症多组学数据。
• Human Cell Atlas：单细胞多组学参考图谱。

7.3 数据标准化与降维

• 标准化方法：ComBat（校正批次效应）、Z-score归一化。
• 降维技术：PCA、t-SNE、UMAP可视化高维数据。

8. 前沿技术突破

• 单分子测序：PacBio HiFi长读长测序，提升基因组组装精度。
• 空间蛋白质组：基于质谱成像（如MALDI-TOF）或抗体标记（CODEX）。
• 活细胞动态监测：CRISPR活细胞成像技术（如Cas9-GFP）追踪基因表达动态。

四. 应用领域

• 疾病机制研究：
• 例如，癌症研究中结合基因组（驱动突变）、转录组（异常表达基因）、蛋白质组（信号通路失调）数据，揭示肿瘤发生机制。
• 精准医疗：
• 基于患者多组学数据制定个性化治疗方案（如靶向治疗、免疫治疗）。
• 农业与生态：
• 作物抗逆性研究（基因组+代谢组）、微生物群落与宿主互作（宏基因组+代谢组）。
• 药物开发：
• 发现新靶点（如基于蛋白质相互作用网络）或预测药物毒性（代谢组分析）。

五. 关键挑战

• 数据整合复杂性：不同组学数据维度、噪声、动态范围差异大，需开发统一标准化方法。
• 计算资源需求：海量数据存储与处理对算力要求极高。
• 生物学解释困难：多维度关联分析易受混杂因素干扰，因果推断仍是难点。
• 技术局限性：某些组学检测灵敏度不足（如低丰度蛋白质）。

六. 未来方向

• 人工智能驱动：利用深度学习挖掘多组学数据中的隐藏模式。
• 时空多组学：结合空间转录组、活体成像等技术，解析分子动态的时空分布。
• 单细胞多组学整合：在单个细胞中同时分析基因组、转录组和蛋白质组信息。
• 临床转化：推动多组学技术在疾病早筛、预后评估中的实际应用。

七. 实例说明

• 癌症基因组图谱（TCGA）：整合基因组、转录组、表观组数据，将癌症分为分子亚型，指导治疗。
• 肠道菌群与代谢疾病：结合宏基因组（菌群组成）、代谢组（短链脂肪酸）和宿主基因组，揭示肥胖、糖尿病的发生机制。