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多组学方案
多组学方案
多组学方案
简要概述

多组学研究是一种综合性研究方法,它通过整合多个“组学”层次的数据,来全面解析生物体的复杂机制与功能。在生物学中,多组学通常包括基因组学(Genomics)‌、转录组学(Transcriptomics)‌、蛋白质组学(Proteomics)‌、代谢组学(Metabolomics)‌、微生物组学。

应用场景
01. 基因组+转录组
基于基因组学数据获得性状相关基因,并与转录组联合分析,缩小候选基因范围。
02. 基因组+转录组+代谢组
通过整合三种组学的数据,可挖掘影响基因表达和代谢物差异的基因组变异。
03. 微生物组+代谢组
分析宿主体内或生长环境中菌群组成和丰度以及菌群产生的代谢物变化。
04. 基因组+微生物组
通过开展宿主基因变异与体内微生物的相关性分析,探究宿主和微生物群落的互作关系。

技术优势
  • 遗传信息
    全面

    能够反映生物体内各组分之间的相互作用和调控关系,从而揭示出生命活动的整体特征。

  • 信息整合

    整合多种组学数据,全面地描绘出性状、疾病的分子特征。

技术流程
优秀案例

本研究利用60个分布在不同海拔区域的994个绵羊的全基因组二代测序数据,13个绵羊品种的三代测序数据,以及来自高低海拔分布的12个不同绵羊组织的96个转录本数据。研究发现在β-珠蛋白(HBB)位点存在一个复杂的结构变异,其中藏羊主要为单倍型A,而低海拔羊则以单倍型B为主。单倍型A携带了两个同源基因簇,而单倍型B仅有第二个基因簇。血红蛋白携氧试验证明,A单倍型绵羊比B单倍型绵羊具有更强的血液血红蛋白氧气亲和力。

图1 450只羊群体中SNP标记与生境海拔的相关性分析

图2 高原羊和低海拔羊12个器官的基因表达

参考文献
Li C, Chen B, Langda S, et al. Multi-omic Analyses Shed Light on The Genetic Control of High-altitude Adaptation in Sheep. Genomics Proteomics Bioinformatics. 2024;22(2):qzae030. doi:10.1093/gpbjnl/qzae030
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