多组学关联分析-百趣生物

18 岁的身体，81 岁的器官？中国团队开发测算器官年龄新方法，发现器官在以不同速度变老

的工具。 研究人员首先建立了一个包含了多组学数据的年轻人队列，包括多种表型信息，如肠道微生物组、免疫系统、代谢组学、血液化学、身体成分等。基于经典的 Klemera-Doubal 方法（KMD），他们构建了不同器官、组织的生物年龄，并揭示了它们在衰老速率方面的共性和差异。 此外，他们还进行了生物年龄作为表型进行了全基因组关联研究（GWAS），揭示了免疫系统在衰老过程中的潜在重要性。 图片来源：Cell Reports 主要研究内容 基于多组学数据构建的器官/系统的生物年龄

研究方法大起底！连连频发的代谢组学，高分思路精细拆解

东大学齐鲁医院刘德山教授为共同通讯作者。研究采用流式细胞技术、蛋白质组学，粪便代谢物学、植物代谢组学和微生物组学等研究方法，研究人参固本（RSGB）口服液对甲状腺毒症加速衰老小鼠模型的影响。 本研究采用常规检测方法结合多组学技术，研究人参固本（RSGB）口服液对甲亢加速衰老小鼠模型的影响。对于血液和血清，文章采用了流式细胞确定免疫衰老表型，采用生化检验和蛋白组学确定脂质的代谢变化。采用植物代谢组学解析特有代谢产物。文章还利用关联分析技术，挖掘和归纳作用机制。文章为中药的现代化研究提供路线，为中药的临床

想要发高分文章吗？分享一个来自 nature 的灵感

2012 年，一篇 nature 文章，巧妙的整合了来自「Agilent mRNA 芯片、Illumina DNA 甲基化芯片、Affymetrix SNP 芯片、miRNA 测序、全外显子组测序以及反相蛋白阵列技术」六个不同技术的数据，对原发性乳腺癌进行了全面的分析[1]。多组学整合分析：研究不能只满足于单一尺度Nature 的这个案例，却是在肿瘤及其他复杂疾病研究中的一个常见研究思路，即用系统生物学的方法整合不同组学之间的数据，包括基因组、表观基因组、转录组、表观转录组、蛋白质组，来揭示