16S rDNA基因是对原核微生物进行系统进化分类研究时常用的分子标志物，广泛应用于微生物生态学研究中。高通量qPCR（HT-qPCR）芯片检测技术的定量方法克服了测序组学方法在共效和精确定量方面的障碍，已被广泛应用于描述和解释各种生态系统中微生物的功能结构。
基于16S和高通量qPCR芯片的组学数据，从16S、功能基因层面分别筛选出组间差异的菌群和功能基因，然后基于两者丰度的相关性进行联合分析，多角度揭示特定菌群与特定功能基因之间的相关性，对于研究群落结构及功能具有重要意义。
联合分析优势
l 通过对菌群及功能基因层面的组学分析，互相验证；
l 同时实现从“因”和“果”两个方面探究生物学问题；
l 阐述菌群与功能基因间的关联机制更加全面地解析生物过程中的物种和功能调控机制。
从生物学角度上看，mRNA水平代表了基因表达的中间状态，可推测蛋白质的潜在表达情况，而蛋白质是生命功能的直接执行体，对基因表达水平的度量有着直接且重要的作用，通过将转录组数据与蛋白质组数据结合起来进行分析，挖掘mRNA与蛋白的表达水平，利用两组学的差异性和互补性，对基因的表达水平进行全方位的分析研究，从而在不同的组学层次解读生命活动的规律与本质，从整体上解释生物学问题，全面探究生物体疾病机理、胁迫机制，精确研究重要基因的表达模式和调控机理。
联合分析优势
l 转录组与蛋白质组学数据互补，可以对特定状态下生物体中mRNA和蛋白质表达水平进行全方位分析；
l 通过对数据的深层分析，挖掘差异基因或差异蛋白，寻找并验证某些重要的调控通路；
l 对于那些蛋白数据库缺乏或注释不全的物种，通过转录组数据构建蛋白质搜索库，可大幅度提高蛋白质鉴定数与质量。
微生物组学以微生物多样性和宏基因组为代表，用于研究微生物群落组成、多样性和基因功能信息。而代谢组学是对某一生物或细胞在一特定生理时期内所有低分子量代谢产物同时进行定性和定量分析并可研究代谢物与生理病理变化的相对关系。
单一组学的数据难以全面系统地解析复杂生理过程的调控机制，多组学联合分析可以从不同角度共同探究生物体内潜在的调控机制，通过相关性系数、O2PLS和网络图等多种方法关联两组学数据，可以从物种、基因及代谢产物等水平共同解决科学问题，在宿主生理、疾病病理、药物药理等方面具有良好的应用前景。
联合分析优势
l 数据分析多角度；
l 结果呈现更全面；
l 研究结论更可靠；
l 关联分析新思维。
转录组是功能基因的研究利器，利用转录组测序可以得到大量差异基因及调控网络，但是难以确定关键途径；代谢组是表型的直接体现者，利用代谢组学数据可以反映表型变化，但是无法解释影响表型的基因机理。利用转录组+代谢组的多组学分析，可以在不同层面对生物体进行研究，且不同组学的数据也起到了一个相互验证的作用，从而全面系统地解析复杂的生物过程。
转录组通过标准分析流程得到差异表达基因等分析结果，利用代谢组学可以得到差异代谢物及代谢通路富集结果。将差异基因和差异代谢物进行联合分析，并计算差异基因和差异代谢物的相关性，构建相关性网络，可以找出引起代谢物发生变化的关键作用基因，确定关键的调控通路。常规的联合分析内容主要包括相关性分析、KEGG通路分析、KEGG富集分析等内容。
联合分析优势
l 通过对不同层面的表达水平分析，弥补单一组学数据缺失，噪音干扰；
l 同时实现从“因”和“果”两个方向探究生物学问题，相互间的验证作用更明显，避免假阳性；
l 阐述分子调控-表型间的关联机制，系统全面地解析生物分子功能和调控机制；
l 从海量的数据中去伪存真，筛选出重点代谢通路或者基因、代谢产物进行后续深入实验分析与应用。
|
24小时服务热线：028-87712800 |
|
服务邮箱：sctchj@188.com |
|
公司地址：四川省成都市金牛区育仁西路8号1栋2507号 |
