一图看懂 | 多组学联合为何需要样本一一对应

近期，有一些实验设计上的问题非常具有共性——例如：三个组学应该如何取样？如果做6重复，能否取18个样本，每个组学各分6个样本进行做组学联合？

针对这个问题，一图让您看懂：

在多组学联合分析中，经常会用到相关性分析（简单的如pearson, spearman相关性分析，高级的如O2PLS模型）。这些分析的目的是在统计学角度建立不同组学分子的相互调控关系，原则都是保证样本一一对应，避免组内的个体差异引起结果误差。如上图所示，2组6重复样本，可以看到基因A的表达量与代谢物B的含量具有极高的相关性(R²=0.9996)。然而，假设我们把样本顺序打乱，用同组不同个体的基因表达和代谢物含量去做映射，由于组内个体差异的缘故，基因A和代谢物B就不再具有显著的相关性（R²=0.7227）。

因此，为了获得客观，有效的多组学联合数据，不同组学采样的个体一一对应原则非常重要。如个体样本量不足以满足多种组学检测需求，可以事先进行混样，再平均分配到各个组学进行检测。

好的实验设计是理想实验的基础，可千万不要马虎哦！