使用基于比率的定量分析与四方的参考材料进行多主题数据整合
Yuanting Zheng1, Yaqing Liu2, Jingcheng Yang2,3
1State Key Laboratory of Genetic Engineering, School of Life Sciences, Human Phenome Institute and Shanghai Cancer Center, Fudan University, Shanghai, China. zhengyuanting@fudan.edu.cn.
Nature biotechnology
|September 7, 2023
概括
本研究介绍了用于可重复数据集成的多学科参考材料. 使用这些引用的基于比率的分析方法克服了结合各种omics数据集的挑战.
科学领域:
- 基因组学就是基因组学.
- 蛋白质组学是指蛋白质组学.
- 代谢学 代谢学 代谢学
- 系统生物学 系统生物学
- 生物技术是生物技术.
背景情况:
- 整合多omics数据 (基因组,表观基因组,转录组,蛋白质组,代谢组) 是由于缺乏标准化的参考材料和基本真相而具有挑战性.
- 当前的方法往往在不同的批次,实验室和平台上无法重现,阻碍了全面的生物见解.
研究的目的:
- 开发和描述DNA,RNA,蛋白质和代谢物的公开可用的多omics参考材料.
- 通过使用这些参考材料,建立一个可靠和可重复的多omics数据集成方法.
- 确定多omics测量中不可重现的根本原因,并提出解决方案.
主要方法:
- 从一个家庭四重奏中创建匹配的DNA,RNA,蛋白质和代谢物参考材料,包括单胞胎双胞胎女儿.
- 开发和应用基于比率的分析方法,将研究样本与共同参考进行缩放.
- 基于比率的方法的验证,用于数据可比性和跨omics类型和实验条件的整合.
主要成果:
- 开发的参考材料提供了基于家族关系和生物信息流 (DNA到RNA到蛋白质) 的固有基本真理.
- 基于比率的分析显示了可复制和可比的多omics数据,适合在不同环境中集成.
- 无引用的"绝对"量化被确定为多omics数据集成中不可重复性的主要原因.
结论:
- 公共可用的多主题参考材料对于推进数据集成和可重复性至关重要.
- 基于比率的多omics分析与共同的参考材料提供了一个标准化的方法来克服当前的整合挑战.
- 这种方法促进了更可靠的跨平台,跨实验室和跨学科的数据分析,以更深入地理解生物学.
