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- 文献解读|Nat Commun（17.694）：RNA 结合蛋白相互作用组的表征揭示了MYC扩增的髓母细胞瘤的特定背景转录后景观
- 文献解读|iScience（6.107）：评估长期受辐射的腮腺中的转录景观和细胞间通讯
- 文献解读|Int J Oral Sci（24.897）：全身性抗生素会增加微生物群的致病性和口腔骨质流失
- 文献解读|Bone Res（13.362）：在单细胞水平表征肿瘤微环境揭示了骨肉瘤中一种新的免疫逃避机制
- 文献解读|Cell Rep（9.995）：胃混合腺神经内分泌癌的精确显微解剖分析其基因组景观和进化克隆起源
- 文献解读|EBioMedicine（8.143）：人类少突胶质瘤的免疫学特征定义了两种不同的分子亚型
- 文献解读|Nat Commun（17.694）：单细胞RNA测序揭示化疗对人胰腺癌及其肿瘤微环境的影响
- 文献解读|Cell Rep（9.995）：阴道上皮功能障碍由微生物组、代谢组和 mTOR 信号介导
- 文献解读|Nat Commun（14.919）：胃印戒细胞癌的单细胞分析揭示了细胞学和免疫微环境特征
- 文献解读|（38.104）：全基因组测序揭示HBV相关肝细胞癌早期复发的进化轨迹
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转录组+非靶代谢联合分析
随着实验技术的进步，高通量组学方法的应用产生了大量的组学数据。以往针对各个组学基本都是进 行独立的分析来研究该组学数据与生物学过程的关系。虽然，通过单一组学数据的分析，已经对部分物种 的遗传信息和代谢通路进行了阐释。但是，仅通过单一组学数据很难对复杂的生物学过程和生物网络调控 进行解释。整合多组学数据进行分析可以弥补单...
转录组+蛋白质组联合分
生物学现象复杂多变，基因表达调控复杂，进行单一组学研究时结论往往不够全面，因此单一组学研究存在瓶颈。多 组学技术（Multi-Omics）结合两种或两种以上组学研究方法，如基因组、转录组、蛋白组或代谢组，对生物样本进行系统研 究，同时将各组学的数据加以整合分析并深入挖掘生物学数据。 其中，转录组学和蛋白组学都是研究系统...
转录组+蛋白质组+非靶代谢联合分析
传统单一层面的组学研究，如基因组、转录组、蛋白组以及代谢组等研究手段，能够在 一定程度上对特揭示遗传信息、蛋白功能或代谢通路进行阐释。但是，仅通过单一组学数据 很难对复杂的生物网络调控进行系统全面的解释，且不足以解释遗传信息表达调控的传递链 条。因此，多组学数据整合成为了系统生物学研究的发展趋势，其优势如下： （1）更...
16s+非靶代谢联合分析
16S rDNA 扩增子测序：基于 Illumina HiSeq 双端测序的平台，选择某个或某几个变异区域，利用 保守区设计通用引物进行 PCR 扩增，然后对高变区进行测序 OTU(Operational Taxonomic Units)序列分 析和菌种鉴定。利用β多样性进行组间分析，找出在不同分类水平上的分组间丰度变...
宏基因组+非靶代谢联合分析
微生物组（16s、宏基因组等）与代谢组联合分析的意义：微生物是自然界中分布最广、种类最多、数量最大的生物类群。以肠道微生物为例，人体 内微生物的总数量约是人体细胞总数的 10 倍——越来越多的研究发现，肠道微生物与人 体健康有着密切的关系，而微生物产生的代谢物是这调控过程中最主要的中间递质之一。 微生物组研究可以获得微...
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