多層組學整合分析是指對來自基因組、轉錄組、蛋白組、代謝組和脂質組等不同生物分子層次的批量數據進行歸一化處理、比較分析和相關性分析等統計學分析，建立不同層次分子間數據關系。同時結合GO功能分析、代謝通路富集、分子互作等生物功能分析，系統全面地解析生物分子功能和調控機制。不同分子層次的組學數據進行整合分析一方面可以相互驗證，另一方面也有助于相互補充，最終實現對生物變化大趨勢與方向的綜合了解，提出分子生物學變化機制模型，并篩選出重點代謝通路或者蛋白、基因、代謝、脂質產物進行后續深入實驗分析與應用。

應用方向

生物領域各個研究方面，如：

? 農林領域：抗逆脅迫機制，生長發育機制，育種保護研究等；

? 畜牧業：肉類及乳品質研究，致病機理研究等；

? 基礎醫學、臨床診斷：生物標志物，疾病機理機制，疾病分型，個性化治療等；

? 生物醫藥：藥物作用機理，藥效評價，藥物開發等；

? 微生物領域：致病機理，耐藥機制，病原體-宿主相互作用研究等；

? 海洋水產：漁業資源，海水養殖，漁業環境與水產品安全等；

? 生物能源、環境科學領域：發酵過程優化，生物燃料生產，環境危定風險評估研究等；

? 食品營養：食品儲藏及加工條件優化，食品組分及品質鑒定，功能性食品開發，食品安全監檢測等。

數據分析

技術優勢

? 通過對不同層面的表達水平分析，實現對蛋白質及代謝物的全譜分析。

? 同時實現從“因”和“果”兩個方向探究生物學問題，相互間的驗證作用更明顯。

? 闡述分子調控-表型間的關聯機制，系統全面地解析生物分子功能和調控機制。

? 從海量的數據中去偽存真，篩選出重點代謝通路或者基因、代謝產物進行后續深入實驗分析與應用。

參考文獻

1. Proteomics integrated with metabolomics: analysis of the internal causes of nutrient changes in alfalfa at different growth stages. BMC Plant Biol. 2018.

前期研究報道“牧草之王-苜蓿”在進入開花期后，總蛋白含量下降，纖維素含量增加，導致營養價值下降。本文對不同生長階段的苜蓿進行蛋白質組和代謝組分析，通過KEGG代謝通路整合，發現跟氨基酸及苯丙素類合成、淀粉和蔗糖代謝等相關通路發生明顯富集，揭示引起營養成分變化的分子生物學機制，為改良獲得高品質的苜蓿提供理論基礎。

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