多组学整合分析常见问题与解答（十一）

Q1.微生物组和代谢组学怎么关联分析？做关联热图的数据是什么？

A:

微生物组和代谢组学的关联分析主要依赖于统计和计算生物学方法来探索微生物组成分与代谢产物之间的关系。首先，1）分别对微生物组和代谢组样本进行高通量测序和代谢物检测，获取微生物组成信息和代谢物浓度数据。；2）然后使用生物信息学工具和统计方法对数据进行预处理，包括质量控制、归一化等，以确保数据的可比性；3）应用相关性分析方法（如Pearson、Spearman相关系数）或者更复杂的统计模型（如偏最小二乘回归分析，PLS-DA）来探索微生物种类的丰度与代谢物浓度之间的关联，这一步骤可以识别出可能存在交互作用的微生物与代谢物；4）最后利用网络分析工具构建微生物与代谢物之间的关联网络，以揭示它们之间的潜在相互作用关系。

关联热图的数据源自于以上提到的统计分析步骤，即各微生物在不同样本中的相对丰度或存在性数据以及代谢物的种类和浓度数据，通过相关性分析获得的相关性系数构成了制作热图的数据基础。

Q2.组织放-20°C可以放多久？后面要做转录和代谢。

A:

对于转录和代谢分析，组织样本在-20°C下理想存储时间不应超过6个月。长期存储建议使用-80°C以更好地保持RNA和代谢物的稳定性。

Q3.多组学有哪些，能分析出什么？一般取什么标本分析？做肠道皮肤轴方面，推荐什么组学结合？

A:

多组学包括蛋白质组学、代谢组学、转录组学、基因组学等。通过整合分析这些数据，可以深入理解生物体内复杂的生物学过程、疾病机理、以及生物体对外界环境变化的响应机制。分析可以揭示基因表达的调控、蛋白质的功能、代谢物的变化等多维信息。

一般来说，取样材料包括血液、组织、粪便、皮肤拭子等，根据研究目的和对象的不同选择不同的标本。

对于肠道-皮肤轴的研究，推荐以下组学结合：

• 微生物组学：分析肠道和皮肤微生物群落的组成和功能。
• 代谢组学：揭示肠道和皮肤中代谢物的变化，了解微生物与宿主之间的相互作用。
• 转录组学：研究肠道和皮肤细胞在特定条件下基因表达的变化。
• 蛋白质组学：分析蛋白质表达、修饰及其在肠道和皮肤健康、疾病中的作用。
   

这种多组学结合分析可以提供关于肠道-皮肤轴在健康和疾病状态下的全面信息，有助于开发新的治疗策略。

Q4.一个qpcr高表达的基因，它的甲基化水平会不会很低？甲基化水平和基因表达水平是相反的吗？

A:

是的。通常情况下，基因的高表达与其甲基化水平较低有关联。基因启动子区域的高甲基化水平通常会抑制基因的表达，因为DNA甲基化可以阻碍转录因子的结合，从而降低基因的转录活性。因此，在很多情况下，甲基化水平和基因表达水平是负相关的。然而，这种关系并非绝对，因为基因表达的调控非常复杂，受多种因素的影响，包括但不限于甲基化。其他表观遗传机制、转录因子活性、RNA稳定性等因素都可能影响基因表达。

Q5.转录组测序，表达量可以平均吗？

A:

转录组测序的表达量可以在一定程度上进行平均，但这需要考虑实验设计和目的。在某些情况下，对转录组表达量进行平均可能有助于消除个体差异、实验噪音以及生物学上的变异。然而，在其他情况下，平均表达量可能会掩盖一些重要的差异或模式。

对转录组测序的表达量进行平均时，需要考虑以下几点：

1.生物学重复：

有多个生物学重复时，可以考虑对它们的表达量进行平均。这样可以提高统计分析的可靠性，降低个别样本的异常值对整体结果的影响。

2.技术重复：

技术重复是指对同一RNA样本进行多次测序。在这种情况下，可以对技术重复的表达量进行平均，以减少技术变异和实验噪声。

3.组内平均与组间比较：

在进行差异表达分析时，可以分别计算每个组的平均表达量，然后比较不同组之间的表达差异。这有助于识别在不同条件下表达差异显著的基因。

然而，在平均表达量时，请注意以下潜在的问题：

1.平均可能掩盖差异：

在某些情况下，对表达量进行平均可能会掩盖个体之间的重要差异。例如，在研究异质性较大的样本时，平均可能不是一个合适的策略。

2.数值转换：

在进行平均操作之前，请确保对原始数据进行适当的数值转换。例如，RNA-seq表达量通常表示为RPKM/FPKM（每千个碱基每百万测序读数）或TPM（每百万转录本）值。这些值已经进行了归一化处理，可以直接用于比较和平均。

在某些情况下，对转录组测序的表达量进行平均是有意义的，但需要考虑实验设计和数据处理方法，确保不会误导分析结果。

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