服务概览
多组学整合分析
在明确样本映射和数据来源的基础上统一不同组学的数据尺度与特征标识，通过关联、网络和通路层面的整合，把分散的分子变化组织成可复核的候选证据链。
多组学数据清洗、标准化和注释流程跨组学统计建模与网络分析环境通路知识库整合与生物信息学可视化平台
生物信息学分析
多组学整合分析
Multi-Omics Integration Analysis
应用领域
应用领域
01 药物作用机制的跨组学解析
02 候选靶标和生物标志物优先级分析
03 疾病亚型与分子特征综合研究
04 转录与蛋白表达一致性或差异性分析
05 通路、调控网络和分子模块识别
06 多来源公共数据与项目数据联合分析
技术方法
技术方法
01
数据整理与可比性检查
- 核对各组学的样本对应关系、分组设计和特征标识
- 统一基因、蛋白、代谢物或其他分子标识及注释版本
- 评估缺失值、批次、量纲和潜在混杂因素
02
跨组学关联与整合
- 开展相关性、共同变化趋势和组学间一致性分析
- 按数据结构选择网络、潜在因子或多变量整合策略
- 构建跨组学分子模块并评估其与表型或处理因素的关系
03
通路解读与候选排序
- 进行联合功能富集、通路映射和调控网络分析
- 综合效应方向、统计证据和跨组学支持度进行候选排序
- 输出可追溯的证据表、网络图和结果解释
服务信息
服务信息
样品要求
- 提供各组学的原始结果表、标准化矩阵或可处理的数据文件
- 提供样本对应表、分组、批次、处理条件和表型信息
- 说明各数据集的生成流程、注释版本和既有质控结果
- 明确研究问题、关注通路及候选筛选目标
周期与质控
项目周期根据组学类型、样本对应关系、数据完整性和整合深度评估后确认。
- 检查样本映射、特征标识和注释版本的一致性
- 评估批次、缺失值、量纲差异及潜在混杂因素
- 对候选结果保留单组学证据和跨组学支持来源
- 记录整合参数、筛选规则和可复现运行信息
交付结果
可交付结果
- 多组学数据一致性与可比性评估
- 跨组学关联矩阵、分子模块和网络结果
- 联合通路分析及候选标志物或靶标排序表
- 可编辑图表、综合分析报告与方法记录
常见问题
常见问题
哪些数据可以用于多组学整合？
可根据研究设计整合转录组、蛋白质组、代谢组、表观组或其他分子数据。关键前提是能够明确样本对应关系、数据来源和组间比较设计。
不同样本数量的组学数据可以整合吗？
可以评估，但需要区分配对与非配对数据，并选择适合的数据层级和整合策略。样本数量差异会限制部分个体层面的关联分析。
整合分析能直接证明因果关系吗？
不能。整合分析用于发现跨层关联、共同通路和优先候选，结果仍需结合实验设计、独立数据或功能实验验证。