Multiomics——一个多层次的多层次的问题的答案

组学的诸多技术,同时配置一个特定类型的所有分子在生物系统中。Multiomics或综合组学已经成为整合两个或两个以上的组学方法来生成生物系统的全面资料。PubMed搜索“multiomics”收益率7463结果*,其中5539或74%,结果发表在过去三年。的方法可以预测生物学特性或生成颗粒多级生物系统的信息。基础研究应用程序跨癌症生物学,疾病的病理生理学,组织动力学和宿主病毒相互作用等疾病。Multiomics也临床应用,如药物和生物标志物的发现,个性化医疗,临床试验评价。最近,multiomics方法是杠杆的单细胞水平产生颗粒相比,细胞群异质性信息批量方法。单细胞方法也增加的机会产生机械的洞察力,co-expression和交互可以绑定到单个细胞。

作为一个新颖的方法,新的研究和临床应用multiomics继续出现,解决复杂的主题。

单细胞买家指南

细胞的异质性是一个关键因素经常蒙面的生物复杂性大部分技术,如RNA序列或微阵列分析。而不是提供平均的快照细胞是如何工作的,单细胞测序技术使研究人员能够更详细地描述组织的异质性,识别罕见的细胞类型和分析细胞的细胞分子机制。下载本指南探讨单细胞基因表达,免疫分析等等。

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光荣的聚糖!Multiomics了

聚糖线性或支化聚合物的各种单糖,区分他们从其他生物分子,如核酸和蛋白质,通常由线性加入构建块。“分支的能力大大扩展了聚糖和挑战的复杂性分析它们与其它生物分子的相互作用,”解释道丹尼尔Bojar教授瓦伦堡分子与转化医学中心大学的哥德堡。“而聚糖可能出现类似的在纸上写出,分支模式结果在结构特点,决定生物属性。虽然该领域倾向于治疗蛋白聚糖,脂质聚糖,等等,作为不同的实体,我们现在转向累积分布的观点,认为所有聚糖在一个活细胞,称为glycome。”

“我认为glycome已经相对被低估了与其他“变小”相比,“Bojar继续说。“这并不是说聚糖不是生物学上重要。相反,糖化生物分子调控许多重要的分子过程,例如蛋白质折叠和配体-受体的相互作用。聚糖也参与疾病,如免疫失调,癌症和传染性疾病通过host-pathogen交互。“Bojar和他团队正在开发glycoinformatics工具,连接这些点的计算方法glycome摆脱洞察多糖结构和功能。在工具Glycowork一个开源软件平台分析聚糖,SweetNet神经网络模型来预测和多糖属性LectinOracle深度学习模型预测lectin-glycan绑定。

除了由其分支结构,引起的复杂多糖生物合成也是复杂的。聚糖并不是由一个模板化的过程,像从核酸蛋白质。翻译期间,每个三垒的密码子mRNA分子指定一个特定的蛋白质的氨基酸序列。“聚糖是由生物合成的网络由数以百计的酶和蛋白质有关,“Bojar阐述。

糖基化生物合成的酶,编码的所谓的“糖原,”转录和转译监管,呈现glycome高度动态实体依赖于细胞的状态。“glycome可以影响遗传,转录组、蛋白质组学和代谢的变化。因为几个生物过程导致在细胞内的分布聚糖,multiomics可以是一个非常有价值的工具研究细胞状态如何影响glycome”Bojar解释道。

记住这个目标,Bojar和他的团队启动了一个单细胞,multiomics分析小鼠T细胞,与集团合作劳拉博士k泰姬陵在阿尔伯塔大学的。这项研究分析利用单细胞测量的数据集称为表面蛋白聚糖和RNA-seq (SUGAR-seq),同时由单细胞RNA-seq细胞的转录组和表面β1 6-branched聚糖使用外源凝集素绑定探针。

“SUGAR-seq是一个非常激动人心的方法,”Bojar说的平台。“没有单细胞方法之前,同时分析细胞的转录组和glycome的方面。甚至大部分glycome面临问题的分析。所以,单细胞SUGAR-seq平台真正解锁的可能性利用multiomics细胞转录组分析来识别机械的联系及其表面glycome。”

Bojar和他的团队深度学习适用于SUGAR-seq老鼠肿瘤浸润T细胞的数据库开发一个模型,该模型可以预测表面glycome转录组。接下来,他们使用一个名为夏普利添加剂的方法解释(世鹏科技电子)识别基因转录与低或高β1 6-branched多糖丰富。”然后我们跑的通路富集分析世鹏科技电子基因,发现过程,负调节T细胞活动和分化。世鹏科技电子围绕着基因的生物学β1,6-branched多糖和MGAT5酶伪造β1,6-branch N-glycans”Bojar阐述了该研究的发现。“附加重要基因也确认,特别是细胞因子受体相互作用和免疫抑制有关。”

总的来说,这项研究展示了如何利用单细胞multiomics识别基因表达模式,分多层表面糖基化的角色,从生物合成在免疫调节功能。

Bojar认为multiomics在糖生物学只是热身,还有很长的路要走。“我认为癌症研究前沿。唾液酸种聚糖调节在癌症、帮助肿瘤逃避免疫系统和转移,尽管在不同的结构配置。Multiomics分析一直在进行黑素瘤确定候选基因,促进异常聚糖,进一步的研究可能会建议治疗途径利用glycan-mediated过程,“Bojar共享。“另一个技术进步,推动这个领域的发展将会扩大工具包的探针分析不同结构多糖抗原表位。”

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Multiomics使医学发现:周围神经病变

除了基础研究的进步,multiomics生物医学研究提供了巨大潜力。“大多数疾病都是通过一个高度复杂和进步共同分解在多个生物过程,”解释道Junguk户珥在生物医学科学系的教授北达科他州大学的。“真正了解疾病的病理生理学,有必要检查几个级别的生物系统,和multiomics促进,是一个很好的工具。除了了解疾病过程、还可以识别潜在疗法通过药物重定位整合组学和multiomics药物结构空间和药物扰动。”

实现这些目标,户珥和他团队开发生物信息学工具,以加深了解疾病的病理生理学和发现潜在的药物候选频谱的疾病。

在我们实验室是“一个重要的利益糖尿病周围神经病变(DPN)在糖尿病患者周围神经损害。DPN主要是由于代谢。,environmental, stresses, and epigenetics is increasingly recognized as a contributing factor. Thus, DPN is a prime candidate for applying multiomics,” Hur explained.

研究神经活检的患者和糖尿病控制不佳,户珥和他的团队合作伊娃·费尔德曼在密歇根医学博士,集成神经转录组和基因组DNA甲基化。产生的功能和网络分析表明,基因和通路调节免疫反应,细胞外基质重塑和细胞周期最强烈分化神经性神经患者和糖尿病控制不佳。“这是一个令人兴奋的发现,因为它牵涉其中,第一次,DNA甲基化可能在调节基因的表达,我们能够使用multiomics感知。它还表明,表观遗传调控可能与患者的血糖控制,”户珥总结道。

DPN的进一步临床研究糖尿病老鼠,户珥和费尔德曼集团进行了multiomicslipidomic和转录组评估神经性神经。结果lipid-gene记录网络强调重要的脂质代谢和运输相关的基因,包括酰基转移酶2 (Dgat2)。“我们确认的相关性Dgat2DPN在人类糖尿病患者神经活检,发现提高神经DGAT2蛋白质与高脂血症、“虚了。DGAT2催化甘油三酯合成的最后,只有关键步骤和损伤有关新陈代谢积极组织。抑制DGAT2促进神经再生DPN,凸显出它的重要性。“因此,我们的研究说明了multiomics可以应用于生成生物洞察力和精确候选人进行进一步的研究,“户珥调查总结。

一个集成Multiomic代谢疾病的诊断方法

早期识别和治疗疾病,在许多情况下,防止神经损伤的关键和/或病人的死亡。下载这个白皮书发现一个面板,允许超过180的有效诊断代谢疾病和获得一个诊断产量可比,甚至高于外显子组测序后的平均收益率。

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Multiomics炎性疾病

炎症是另一个主要候选人multiomics分析,由于主机与传染性病原体相互作用引起的复杂的病理生理学或dysregulayed微生物。

“另一个主要焦点为我们一直寻求可能的治疗方案炎症,这是一个频繁的疾病的原因和后果。我们最近在multiomics项目合作炎症性肠病(IBD),胃肠道的一个复杂的慢性炎症,进展通过host-microbiome交互,特别是通过宿主先天和适应性免疫,”户珥。

该研究使用的数据IBD multiomics数据库的纵向multi-tissue分析主机转录组和metagenome(即。的细菌的基因组分析主机微生物)。“主机transcriptome-metagenome功能性浓缩网络,即。,the network built from the functional role of the most highly correlated host-to-metagenome transcripts, identified cGAS-STING as an IBD biomarker.”cGAS-STING是先天免疫系统的一个部门,它启动一个促炎症反应在传感胞质DNA,大概从细菌感染。验证cGAS-STING作为一个可能的治疗目标,调查人员产生注册会计师基因敲除小鼠,抗炎症性肠病感应。

“一旦我们发现通过multiomics cGAS-STING作为一个潜在的目标,我们利用图书馆集成网络手机签名(的距离),一种药物扰动数据库,基于转录组差异查明可能的治疗IBD野生型和注册会计师之间的基因敲除小鼠,户珥”阐述了下一步的分析。距离建议43药物候选人可能扰乱疾病cGAS-STING签名。“我们致力于brefeldin抑制剂的蛋白质运输,改善炎症性肠病的症状和减毒结肠炎症的老鼠。总的来说,我们multiomics分析演示了如何识别IBD生物标志物可能服从治疗,”总结户珥。

户珥和他的团队,与其他研究实验室合作,也调查不良药物反应,药物再利用病毒感染和个性化医疗平台使用multiomics和综合方法。

Multiomics是一个有用的工具来揭示生物机制和疾病病理生理学。对理解复杂的过程非常重要,通过多个组学生物学的相互作用发生。单细胞平台进一步摆脱机械的见解co-expression和互动与单个细胞。“multiomics应用的范围是广泛的,我们现在只是利用一系列疾病的全部潜力,”户珥总结道。“此外,新的方法分析multiomics数据进一步扩大可用的工具箱”。

截至2022年10月。