A High-Throughput PIXUL-Matrix-Based Toolbox to Profile Frozen and Formalin-Fixed Paraffin-Embedded Tissues Multiomes

大规模高维多组学研究对于揭示健康与疾病状态下的分子复杂性至关重要。我们开发了一套集成系统——MultiomicsTracks96，该系统整合了组织取样（CryoGrid）、分析物制备（PIXUL）以及96孔板格式的下游多组学分析（Matrix），并应用于匹配的冷冻与福尔马林固定石蜡包埋（FFPE）小鼠器官的研究。利用该系统，我们在脑、心、肾和肝脏中构建了涵盖细胞内组织四个分子层面的八维组学数据集：表观基因组（H3K27Ac、H3K4m3、RNA聚合酶II及5mC水平）、转录组（信使RNA水平）、表观转录组（m6A水平）和蛋白质组（蛋白水平）。匹配的冷冻与FFPE器官数据间呈现高度相关性。应用Segway基因组分割算法对表观基因组图谱分析，在FFPE和冷冻样本中均验证了已知的器官特异性超级增强子。线性回归分析表明，已知与转录组数据相关性较弱的蛋白质组图谱，通过整合多组学数据能比单独使用表观基因组、转录组或表观转录组测量更准确地进行预测。