生物学现象复杂多变,基因表达调控复杂,进行单一组学研究时结论往往不够全面,因此单一组学研究存在瓶颈。多组学技术(Multi-Omics)结合两种或两种以上组学研究方法,如基因组、转录组、蛋白组或代谢组,对生物样本进行系统研究。 多组学整合分析对来自不同生物分子层次的批量数据进行归一化处理、比较分析和相关性分析等统计学...
生物学现象复杂多变,基因表达调控复杂,进行单一组学研究时结论往往不够全面,因此单一组学研究存在瓶颈。多组学技术(Multi-Omics)结合两种或两种以上组学研究方法,如基因组、转录组、蛋白组或代谢组,对生物样本进行系统研究。 多组学整合分析对来自不同生物分子层次的批量数据进行归一化处理、比较分析和相关性分析等统计学...
转录组/蛋白组+代谢联合分析策略包括: (1)代谢物和编码代谢物的上游基因/蛋白的表达一致性分析,从而解析代谢物编码基因/蛋白对下游代谢物的影响; (2)转录/蛋白和代谢物的表达相关性分析,从而揭示mRNA和代谢物在表达水平上的相关性,从而反应其在生物学过程或疾病进程中发挥的协同或者抑制作用; (3)分析不同作用因子...
除此之外,另一类基于含量的联合分析涉及到利用两个组学的表达矩阵构建统计学模型的联合分析,这类模型分析也被称为“多变量(多元)”统计分析。相比person相关性分析,它更强调两个组学间“多对多”的整体关联,旨在找到对代谢物影响最大的基因(蛋白),或受基因(蛋白)影响最大的代谢物。诺米代谢提供CCA和O2PLS两类模型...
多组学联合分析 组学服务 在线询价 Request a Quote 背景说明 服务流程 服务内容及说明 文献示例 背景说明 背景说明 转录因子对基因表达的影响可以通过转录组数据来评估。在真核生物中,转录因子结合位点与目标基因的关系并非一对一的关系,同一个转录因子可以结合于基因临近的启动子区,也可以结合于基因下游的数...
转录组学和蛋白组学联合分析 转录组学和蛋白组学都是获得基因的表达情况的重要工具,从生物学角度上看,转录组代表了基因表达的中间状态,可以反映诸如转录调控、转录后调控的机理;而蛋白是生物体直接的功能执行者,因而对其表达水平的研究有着不可替代的优势。要全面探究生物体疾病机理、胁迫机制,精确研究重要基因的表达模...
食品领域 宏基因组+代谢组联合分析 了解更多 空间多组学 了解更多 单细胞多组学 了解更多 转录组+代谢组/脂质组联合分析 了解更多 蛋白质组+磷酸化蛋白质组联合分析 了解更多 修饰组+代谢组联合分析 了解更多 蛋白质组+乙酰化蛋白质组联合分析 了解更多
生物过程具有复杂性和整体性,单一组学的数据难以系统多方面地解析复杂生理过程的调控机制。多组学联合分析可以共同探究生物体内潜在的调控网络机制,为生物体作用机制提供了更多证据。转录组+代谢组关联分析可以同时实现从“因”和“果”两个层面来探究生物学问题...
多组学联合分析 多组学联合 多层组学整合分析是指对来自基因组、转录组、蛋白组、代谢组和脂质组等不同生物分子层次的批量数据进行归一化处理、比较分析和相关性分析等统计学分析,建立不同层次分子间的数据关系。 同时结合GO 功能分析、代谢通路富集、分子互作等生物功能分析,系统全面地解析生物分子功能和调控机制。
随着测序技术的发展,单一组学的分析往往不能很好地解释生物学问题,此时多组学的联合分析应运而生。在疾病研究领域,可能涉及到组学数据有,基因组,外显子组,转录组,表观组,蛋白组或代谢组等。通过不同组学的数据相互补充,相互关联,缩小研究基因的范围,找到更有可能的hub基因。常规的单组学分析已经很成熟,但是很多老师...