多组学（Multi-omics）是指在生物学研究中整合多个层面的组学数据，以获得对生物系统的更全面理解。这种综合性方法可以揭示单一组学研究难以发现的生物学机制和关联。整合这些不同的组学数据，研究人员能够从多个角度理解生物系统的复杂性，发现新的生物标志物，开发新的治疗方法，并深入理解疾病的发病机制。
图片来源：http://rsg-germany.iscbsc.org/june_2018/
多组学研究近年来是研究热门，以下是我们对多组学研究近期搜集到的几篇文献，作了一篇简读汇总文章供读者们参考。
01 时空蛋白质组学识别JAKi作为一种致命皮肤病的疗法
Spatial proteomics identifies JAKi as treatment for a lethal skin disease
所用方法：空间蛋白质组学
文章网址：https://www.nature.com/articles/s41586-024-08061-0
文章简介：团队基于福尔马林固定石蜡包埋的单细胞，使用深度视觉蛋白质组学（Deep Visual Proteomics）方法，并结合生物信息学方法，对患者组织切片中高达5000种蛋白质进行了量化统计，获取其表达量变化与位点信息，发现JAK/STAT通路在该种疾病中显著上调，并进一步给药证实了JAK/STAT通路可以作为一个可操作的靶点。
02 唐氏综合征中人胎血的单细胞多组学图谱
Single-cell multi-omics map of human fetal blood in Down syndrome
所用方法：单细胞多组学。结合单细胞转录组学与空间转录组学数据与方法
文章网址：https://www.nature.com/articles/s41586-024-07946-4
文章简介：唐氏综合症患儿的血液病致病机理尚不清楚。该团队对110万个来自患儿的细胞进行了包括单细胞RNA测序（scRNA-seq）、10X多组学分析、空间转录组学和单细胞体外分化测定等实验方法，并整合所获取的基因表达信息，探索患儿多出来的21号染色体（Ts21）在基因转录与表达上的分子水平变化如何升高血液病风险。发现Ts21改变了调控相互作用，导致增强子活性失调和与红系祖细胞分化相关的基因表达异常。
03 生物医药领域的时空组学
Spatiotemporal omics for biology and medicine
涉及方法：时空组学。可观测分子/细胞在连续时间内的变化，以及分子在样本中的位点
文章网址：https://www.cell.com/cell/fulltext/S0092-8674(24)00834-1
文章简介：本文是华大为Cell 50周年献礼发表的时空组学长篇综述。介绍了人类在探索基因如何通过表达调控个体生理这一过程中的技术进化，直到今日出现基于成像和基于测序的两个方向的方法，能够对细胞组成、定位、细胞间相互作用和细胞微环境的时空动态进行全面解析，促进我们对遗传信息向细胞异质性和组织结构组织的翻译及其随时间动态变化的理解，定性、定量、定位、定时、定向多维解析细胞。
原位成像的方法包括如荧光原位杂交（FISH）和原位测序（ISS），现代进一步升级为MERFISH、seqFISH等可在单细胞内检测多基因表达的方法；基于测序的方法则包括早期如Tomo-seq和Geo-Seq通过物理空间标记进行基因组空间定位的方法，到ST/Visium、DBiT-seq、Slide-seq等微米级技术，再到Stereo-seq、Seq-scope和Pixel-seq等纳米级技术；此外还有时间解析维度的方法，包括Space-TREX、Spatial iTracer与intMEMOIR。
04 功能变异的高通量表征指明肺癌易感性的异质性和多基因性
High-throughput characterization of functional variants highlights heterogeneity and polygenicity underlying lung cancer susceptibility
文章网址：https://doi.org/10.1016/j.ajhg.2024.05.021
所用方法：功能组学。建立了一种称为大规模平行报告分析体系（Massively parallel reporter assay，MPRA）的方法
文章简介：该研究运用高通量测序和条形码技术模拟位点的单碱基突破，联合功能多组学、转录因子分析、CRISPRi等技术，对42个基因座2245个变异位点的等位基因转录活性进行表征，从中发现功能变异的潜在调节因子，进一步筛选易感基因。更重要的意义是，该工作建立了将高通量技术与多组学技术联用的Post-GWAS研究体系，能够对疾病如何从基因到表型这一过程进行测绘，对GWAS在临床应用上的转化瓶颈有所突破。
05 ExpOmics：一个全面的Web平台，为生物学家提供强大的多组学数据分析能力
ExpOmics: a comprehensive web platform empowering biologists with robust multi-omics data analysis capabilities
文章网址：https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2024.04.23.588859v1
文章简介：ExpOmics是广州医科大学张文亮团队在今年推出的在线多组学数据分析云平台。特点是支持多种表达数据，包括基因、mRNA、lncRNA、miRNA、circRNA、piRNA和蛋白质；集成差异表达分析、共表达分析、共表达网络分析以及特征选择分析四大功能，且提供可视化功能。由于它免费且无需注册，有需要或对多组学数据分析感兴趣的同学可以去预印本平台bioRxiv参观。
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