简介

多组学联合分析能够在较短时间内获得大量的数据，结合一定程度的重点分析可以快速获得研究成果，不同层次组学的数据可以相互验证，综合分析得到的实验结果更为可靠。多层组学可以弥补单层组学检测的偏好所带来的缺陷，对下游组学数据进行分析更容易发现差异。

技术流程

技术特征
覆盖中心法则中三个重要环节，获得多层次全面的数据信息
通过对不同数据的相互补充分析，可以实现基因-蛋白-代谢物之间关系以及功能的新认识

案例展示
案例一  对心脏衰竭和猝死豚鼠模型的多组学综合分析
实验材料
豚鼠心肌组织
研究流程

研究结论
· 揭示猝死，补偿性肥大与失代偿性心力衰竭转变的关键调控网络
·失代偿性心力衰竭模型组蛋白组具有典型的补偿性肥大组特征，
但脂肪代谢，线粒体转录组抗氧化酶等都有不同程度下调
·失代偿性心力衰竭模型组存在非常活跃的转录后调控
·CPT1B（肉碱棕榈酰转移酶）起着关键的作用

参考文献
D. Brian Foster. et al., Integrated Omic Analysis of a Guinea Pig Model of Heart Failure and Sudden Cardiac Death. 2016, J PROTEOME RES. （IF：4.2453）

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