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  • 多组学联合分析整体思路

    千次阅读 2021-03-29 10:18:22
    多组学联合分析整体思路 简介 对于发病原因复杂的疾病通常很难用单一的理论模式进行表述。系统生物学研究方法为疾病发病机制的研究提供了新思路。系统生物学是通过整合生物系统中诸多相互联系和作用的组分来研究复杂...

    多组学联合分析整体思路

    简介

    对于发病原因复杂的疾病通常很难用单一的理论模式进行表述。系统生物学研究方法为疾病发病机制的研究提供了新思路。系统生物学是通过整合生物系统中诸多相互联系和作用的组分来研究复杂生物过程的机制,即研究生物系统中所有组成成分(基因、RNA、蛋白质、表观遗传和代谢产物等)的构成以及在特定条件下这些组分间的相互作用和关系,并分析生物系统在某种或某些因素干预扰动下在一定时间内的动力学过程及其规律。高通量的组学(Omics)技术为系统生物学提供了海量的实验数据,而多组学联合分析技术除了提供数据的拼接以及挖掘,更是对生物学解释的深入研究,为基础生物学以及疾病研究提供新思路。

    多组学联合分析的优势

    单一组学分析方法可以提供不同生命进程或者疾病组与正常组相比差异的生物学过程的信息。但是,这些分析往往有局限性。多组学方法整合几个组学水平的信息,为生物机制提供了更多证据,从深层次挖掘候选关键因子。通过将基因、mRNA、调控因子、蛋白、代谢等不同层面之间信息进行整合,构建基因调控网络,深层次理解各个分子之间的调控及因果关系,从而更深入的认识生物进程和疾病过程中复杂性状的分子机理和遗传基础。

    多组学联合分析应用领域

    1. 生物医药:通过对基因组、转录组、蛋白组、微生物组和代谢组实验数据进行整合分析,可获得应激扰动、病理生理状态或药物治疗疾病后的变化信息,富集和追索到变化最大、最集中的通路,通过对基因到 RNA、蛋白质,再到体内小分子,对整体变化物质分子进行综合分析,包括原始通路的分析及新通路的构建,反映出组织器官功能和代谢状态,从而对生物系统进行全面的解读。在生物医药领域可应用于生物标志物,疾病机理机制,药物靶标、疾病分型,个性化治疗等研究;
    2. 农林领域:生长发育研究、胁迫和非胁迫机制、作物育种、珍稀物种保护研究、药用植物研究等;
    3. 微生物:致病机理,耐药机制,病原体-宿主相互作用研究等;
    4. 畜牧业:生长发育研究、畜禽重要经济性状功能基因的挖掘、致病机理研究、牧草生物斜坡和逆境转录因子挖掘等;
    5. 环境科学:发酵过程优化,生物燃料生产,环境危定风险评估研究等;
    6. 海洋水产:生长发育研究、生物进化研究和、毒理学和水产品安全等。

    分析领域

    多组学整合分析包括:转录组与蛋白组联合分析, 转录组与代谢组联合分析, 蛋白组与代谢组联合分析, 代谢组与微生物组联合分析, 转录组与脂质组联合分析, 蛋白组与脂质组联合分析, 转录组+蛋白组+代谢组联合分析,以及各类RNA+蛋白组+基因组等多组学联合分析。

    多组学联合分析整体框架及技术流程

    多组学联合分析整体框架及技术流程

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  • 目前组学的数据越来越。其中代谢组学也是其中一个热点。关于代谢组学的相关分析目前用的最多的还是MetaboAnalyst。之前这个数据库一直都是4.0版本。最近刚刚更新了5.0的版本。趁着刚刚更新,我们也就来顺带的介绍...

    目前组学的数据越来越多。其中代谢组学也是其中一个热点。关于代谢组学的相关分析目前用的最多的还是MetaboAnalyst 。之前这个数据库一直都是4.0版本。最近刚刚更新了5.0的版本。趁着刚刚更新,我们也就来顺带的介绍这个数据库吧。

    PS: 从18到现在被引次数就到了1700。可见这个数据库的权威以及研究代谢的人多呀

    下载.jpeg

    关于MetaboAnalyst。其主要是基于作者开放的一个R语言包MetaboAnalystR来进行分析了。如果有相关R语言操作基础的。也是可以使用这个包进行分析的。下载 (1).jpeg

     

     

    数据库主要功能介绍

     

    目前作者把代谢组学的数据分析基于不同的数据类型和分析目的分成了13个功能。我们可以基于这自己的数据类型和分析目的来选择不同的功能即可。

     

    文章剩余内容<<<<

     

     

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  • 蛋白质组学与转录组学联合分析

    千次阅读 2021-01-20 11:36:55
    简介 蛋白质是生物体最终的功能执行着,其含量随着生物体的生长、环境应激反应、疾病发生发展的过程不断变化,因此,对...蛋白质组学与转录组学联合分析, 就是通过对转录组数据和和蛋白质组数据进行联合分析,挖掘mRNA

    简介

    蛋白质是生物体最终的功能执行着,其含量随着生物体的生长、环境应激反应、疾病发生发展的过程不断变化,因此,对蛋白质的解析意义重大。转录组是连接基因组和蛋白质组的中间模块,从DNA转录成mRNA,再翻译成蛋白质的过程中,涉及到一整套精细的表达调控机制,如转录调控,转录后调控,翻译调控,翻译后调控等。研究表明转录组和蛋白质组的相关系数并不高,表明在这个过程中,翻译和翻译后调控对蛋白质的表达具有非常重要的调控作用。

    蛋白质组学与转录组学联合分析, 就是通过对转录组数据和和蛋白质组数据进行联合分析,挖掘mRNA与蛋白的表达水平,充分利用转录组和蛋白质组研究的差异性和互补性,对基因的表达水平进行全方位的衡量,以获得基因表达各个步骤表达和调控的全景图,发掘常规单个组学未能发现的新结果。全面探究生物体疾病机理,生长发育机制等。

    蛋白质组学与转录组学联合分析一般分析流程
    在这里插入图片描述
    主要分析内容

    • 定性关联分析
    • 共有基因分析
    • 转录组与蛋白组定量关联分析。
    • mRNA与蛋白表达趋势一致的基因pathway分析。
    • mRNA与蛋白表达趋势相反的基因pathway分析。
    • 蛋白表达无变化,对差异表达mRNA对应的基因进行pathway分析。
    • mRNA表达无变化,对差异表达蛋白对应的基因进行pathway分析。
    • 转录组与蛋白组表达模式分析。
    • 蛋白相互作用网络分析。

    应用示例

    人类结肠癌的蛋白基因组分析揭示了新的治疗机会

    Proteogenomic Analysis of Human Colon Cancer Reveals New Therapeutic Opportunities
    文章链接 https://www.sci-hub.ren/10.1016/j.cell.2019.03.030
    在这里插入图片描述
    蛋白组学与多组学联合分析,揭示Rb的磷酸化与结肠癌的进程密切相关并可作为治疗靶点
    在这里插入图片描述

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  • 比较基因组学简介 ...比较基因组学(Comparative genomics)是基于基因组图谱和测序技术,对一个物种的个个体(群体)基因组或个物种基因组的结构和功能基因区域进行比较分析。基因组的结构和功能基

    比较基因组学简介
    人类基因组计划的实施(The Human Genome Project)开启了基因组时代。随着测序技术的不断进步和测序成本的下降,越来越多的物种基因组被测序,随着原核生物以及真核生物等各种不同物种基因组数据的产生以及研究的深入,开阔了人类对物种进化及生命之树认识的眼界,推动了物种间的比较基因组学的研究。
    比较基因组学(Comparative genomics)是基于基因组图谱和测序技术,对一个物种的多个个体(群体)基因组或多个物种基因组的结构和功能基因区域进行比较分析。基因组的结构和功能基因区域主要包括DNA序列,基因,基因家族,基因排序,调控序列,和其它的基因组结构标志。比较基因组学分析,具体来讲就是借助生物信息学的方法通过对多个物种的基因组结构特征进行比较,找出其中的的异同。进而研究物种间基因家族收缩与扩张,分化时间和演化关系,以及新基因的产生与进化等。
    Fig 1.Comparative genomics analyses -the genomic features of E. ferox and C. demersum and distribution of average synonymous substitution levels (Ks) between syntenic blocks. (Yang, Y, et al. 2020.)在这里插入图片描述

    比较基因组学一般分析流程
    在这里插入图片描述
    比较基因组学一般分析流程

    比较基因组学分析内容:
    比较基因组学分析通过比较多物种蛋白序列或者基因位置与相对顺序,包括基因的丢失、复制、水平转移等。鉴定物种之间保守的基因(找物种相似之处),或者某个生物自身特有的基因(找物种不同之处),旨在阐释物种多样性的分子遗传基础。

    1. 基因家族聚类分析
    2. 查找直系同源基因
    3. 系统进化分析
    4. 物种分歧时间的估算分析
    5. 鉴定基因融合与基因簇
    6. 信号通路基因簇重构
    7. 基因家族收缩与扩张
    8. 全基因组复制事件分析
    9. 全基因组共线性比较

    参考文献

    1. Yang, Y, et al. Prickly waterlily and rigid hornwort genomes shed light on early angiosperm evolution[J]. Nature Plants, 2020. 6(3): 215-222.
    2. Nobrega M A, Pennacchio L A. Comparative genomic analysis as a tool for biological discovery[J]. The Journal of Physiology, 2004, 554(1):31-39.
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  • 影像组学的图像分析及模型构建隋赫1,莫展豪1,孙旭2,李雪佳1,刘景鑫1【摘要】[摘要]影像组学是精准医疗时代的新兴领域,涉及系统疾病的筛查、诊断、治疗及预后评估等。影像组学通过从医学影像中提取维度定量...
  • pathway = read_xlsx("/Users/wangchen/Desktop/Statistics/GCMS/5代谢通路分析/pathway.xlsx") pp=ggplot(pathway,aes(Impact,PathwayTerm)) #正式画图并添加size和color的参数 pbubble=pp+geom_point(aes(size=...
  • 转录-蛋白-代谢关联分析

    千次阅读 2021-01-25 16:57:10
    对生物体内生命过程中产生的一系列代谢产物做全面的分析有助于揭示基因型和表型之间的联系,整合多组学分析是目前综合分析代谢产物的最有效的方法。转录组与蛋白质组数据依据 mRNA 与蛋白之间的翻译关系彼此关联,...
  • 微生物+代谢联合分析

    千次阅读 2021-01-11 10:41:07
    微生物代谢组学联合分析简介 在肠道中,微生物与宿主之间进行密切的信息交流,在代谢、免疫、神经系统调控中起重要作用。不同组成的微生物能影响机体体重、消化功能、抵御感染和自身免疫疾病的患病风险,此外,还能...
  • 蛋白+代谢联合分析

    千次阅读 2021-01-08 17:01:52
    简介 蛋白质组学是从蛋白整体水平上对细胞内蛋白质的...对蛋白组和代谢组两个分子层次的组学数据进行整合分析,一方面可以结合两个组学分析结果,进行相互验证,提高后续实验验证成功率;另一方面也有助于相互补充,
  • 本篇推文引自:MOLI: multi-omics late integration with deep neural networks for drug response prediction ...因此,我们推断多组学方法结合临床数据集将提高药物反应预测和临床相关性。     结果:提出了一种
  • 代谢+基因联合分析

    千次阅读 2021-01-21 10:37:02
    代谢组学是定量描述生物内源性代谢物对内外因变化应答规律的科学,能够直接反映生命体的终端和表型信息,近年来在疾病诊断和分型、生物标志物发现、药物研发、基因功能解析、代谢途径及调控机理等领域发挥着重要作用...
  • 为方便大家快速地掌握代谢组学及数据分析相关知识,现把咨询我们的有关代谢组学及数据分析的一些问题给大家整理出来,供大家参考。1.PCA:loading图,P=COSα中P代表什么意思?The loading, p, for a selected PCA ...
  • miRNA与转录联合分析

    千次阅读 2021-01-23 09:47:56
    miRNA与mRNA联合分析 简介 MicroRNA(miRNA)是内源性的、单链的非编码调控小分子,在生物体内通过抑制基因的表达发挥作用。每个miRNA可以有个靶标基因,同时,一个基因也可能受个miRNA的调节。因此,这种复杂的...
  • 很多人问我有没有关于全基因关联分析(GWAS)原理的书籍或者文章推荐。 其实我个人觉得,做这个分析,先从跑流程开始,再去看原理。 为什么这么说呢,因为对于初学者来说,跑流程就像一个大黑洞,学习原理就像一个...
  • 影像组学(Radiomics)是一个新兴的概念,2012 年由荷兰学者 Philippe Lambin 首次提出,其定义是借助计算机软件,从医学影像图像中挖掘海量的定量影像特征,使用统计学和/或机器学习的方法, 筛选最有价值的影像组学特征,...
  • 转录+代谢联合分析

    千次阅读 2020-12-29 14:46:57
    转录+代谢联合分析 简介 转录是获得生物体内基因表达的重要方法,代谢是生物体表型的基础和直接体现者。 转录测序可以得到大量差异表达基因和调控代谢通路,但由于基因与表型之间很难之间关联,导致关键的...
  • 影像组学

    千次阅读 2021-01-23 20:54:07
    1、影像组学的常规步骤是怎么样的? 传统影像组学的步骤包括: 1、影像获取及预处理; 2、感兴趣区(ROI)标定; 3、影像组学特征提取; 4、特征降维; 5、模型建立、优化。 医学影像有哪些 主要有CT(电子计算机...
  • 影像组学技术方法

    千次阅读 2020-12-30 12:58:26
    来源:放射学实践作者:史张、刘崎影像组学...影像组学源于计算机辅助检测或诊断(computer-aided detection or diagnosis,CAD),是将影像定量分析与机器学习方法结合起来。目前,影像组学的基本作用是通过大量的...
  • miRNA-转录-蛋白联合分析 microRNA(miRNA)是一类长度约20-24nt的具有调控功能的非编码 RNA,在生物体内,miRNA主要通过与靶基因 mRNA结合,调控靶 mRNA 的翻译,最终抑制基因的表达。蛋白质是生物体最终的功能...
  • 影像组学的基本概念与临床应用

    千次阅读 2020-12-30 12:58:25
    影像组学技术来源于计算机辅助诊断(computer aided diagnosis,CAD),目前已经发展成为融合影像、基因、临床等信息的辅助诊断、分析和预测的方法。3Qj影像园XCTMR.com影像组学作为医工交叉的产...
  • 全基因关联分析(GWAS)简介

    千次阅读 2021-02-25 11:08:46
    全基因关联分析(GWAS)简介 全基因关联分析(GWAS)是广泛用于寻找复杂遗传疾病关联基因的重要手段。...全基因关联分析应用基因中数以百万计的单核苷酸态性(SNP)为分子遗传标记,利用回
  • 宏病毒组分析常见的分析软件

    千次阅读 2021-01-13 16:32:46
    病毒是地球上数量最多的生物实体,其中细菌病毒(即...随着对病毒研究的广泛开展,“病毒组”与“病毒组学”的概念也应运而生,这些术语分别涵盖了栖息在生态系统中的所有病毒及其基因组和对它们的研究(Lefkowitz EJ
  • 肿瘤(Oncology)生物信息学分析简介

    千次阅读 2021-03-02 13:54:22
    肿瘤(Oncology)生物信息学分析简介 肿瘤简介 肿瘤是临床上患者死亡最常见的原因,是发生在机体某个系统个器官、某个器官个系统,或者这两种情况共同存在的一种复杂的疾病。肿瘤分为良性肿瘤和恶性肿瘤。而其中...
  • 影像组学特征提取流程图

    千次阅读 2021-05-17 09:52:54
    原文: 对影像组学不熟悉的同学可能有疑惑。直接在原始图像上进行特征提取就可以了,为什么还需要这些不同类型的滤波图像?大家应该看过一些影像组学的论文,里面动辄就提取出上千种特征。这上千种怎么来的?秘诀...
  • 【影像组学导论】第一部分:官方定义解读。这咋整?读懂这个频道就够了! 公众号:挺烦的统计 “请问特征提取之后我该如何分析?” “我想找出有统计学差异的特征,要用什么统计学方法?” “LASSO的内涵是...
  • 针对不同的数据类型采取不同的统计分析方法,如t检验,秩和检验等。 t检验,亦称student t检验(Student’s t test),主要用于样本含量较小,且分布符合正态分布的样本。t检验是用t分布理论来推论差异发生的概率,...
  • 编者按:2020 年 12 月 21 日,国内著名英文期刊 Protein & Cell 与热心肠研究院合作,成功举办了“Protein & Cell人类微生物专刊线上...
  • 基因分型分析之全外显子组分析

    千次阅读 2021-05-18 10:29:35
    人类外显子所占基因的比例不超过2%,但它包含了约85%已知与疾病相关的变异,这使得该方法成为全基因测序的一种经济高效的替代方法。外显子测序可检出编码外显子的变异,能够扩大靶向内容,包括非翻译区(UTR...
  • 生信学习-代谢检测 分析之 PLS-DA

    千次阅读 2021-01-06 10:51:45
    代谢检测 分析之 PLS-DA 偏最小二乘判别分析(Partial least squares Discriminant Analysis, PLS-DA) 偏最小二乘法判别分析是一种用于判别分析变量统计分析方法。 判别分析是一种根据观察或测量到的若干...
  • 使用Seurat对空间数据集进行分析,可视化和集成 1、介绍 本教程演示了如何使用Seurat(> = 3.2)分析空间分布的RNA-seq数据。尽管分析流程类似于单细胞RNA序列分析的Seurat工作流程,但我们引入了更新的交互作用...

空空如也

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多组学分析