综述：从多组学数据整合中提取可靠信息的框架，以获得基于网络的生物学洞察

《Gene Reports》：Frameworks for robust information extraction from multi-omics data integration to network-based biological insight

本文综述了多组学数据整合方法，强调基于网络和系统生物学构建基因调控网络、信号通路及蛋白质互作网络，结合跨组学验证与计算推断提高可靠性，并探讨AI驱动的因果推断及单细胞多组学技术对系统级理解的提升。

　　

Krishan Kumar

印度斋浦尔圣雄甘地医学科学与技术大学

摘要

由于高通量组学技术能够对基因、转录本、蛋白质和调控元件进行全基因组范围的检测，它们彻底改变了分子生物学。因此，在现代研究中，提取具有生物学意义且可机制解释的知识已成为主要目标，而非仅仅生成数据。本文探讨了如何整合转录组学、表观基因组学和蛋白质组学数据，强调基于假设的发现方法而非描述性分析。为了揭示生物过程和疾病的重要分子驱动因素，我们重点介绍了基于网络和系统生物学的方法，这些方法可以重建基因调控网络、信号通路和蛋白质相互作用网络。特别关注了提高数据稳健性和减少错误发现的跨组学验证和计算推断技术。此外，我们还探讨了有助于提升系统级理解的新途径，例如基于人工智能的因果推断以及单细胞和空间多组学技术。本文通过关注信息提取和网络重建，为将复杂的多组学数据转化为可检验的生物学假设和功能洞察提供了概念框架。

部分摘录

缩写

组学（Omics）	对生物分子的全面、高通量分析
RNA-Seq	RNA测序
DeepSeq	基于深度测序的转录组分析
ChIP-Seq	染色质免疫沉淀测序
ATAC-Seq	利用测序技术检测可转座酶结合的染色质
TF	转录因子
PPI	蛋白质-蛋白质相互作用
LC-MS/MS	液相色谱-串联质谱
GRN	基因调控网络
PTM	翻译后修饰
AI	人工智能
ML	机器学习
RNAi	RNA干扰

从原始组学数据中提取信息

本文强调使用综合范式分析原始组学数据时，调控机制与功能结果之间的关联性。基因调控受到转录组学和表观基因组学分析结果的共同影响（Lombardo等人，2022；Xu等人，2022）。表观基因组学分析能够捕捉染色质的可及性、转录因子结合情况以及影响转录控制的组蛋白修饰，而高分辨率转录组学分析则提供了更详细的分子信息。

基于网络的整合与通路分析

通过将分子实体及其关系表示为相互连接的系统，基于网络的整合与通路分析为理解高维组学数据的复杂性提供了一种系统化的方法（Jiang等人，2025；Ryan等人，2025）。这一过程从基因共表达网络开始，这些网络基于转录组学数据构建，包含在多个样本中表现出协调表达模式的基因模块（van Dam等人，2018）。这些模块有助于进一步分析基因调控机制。

从组学数据到可检验的假设

本文概述了一种从综合组学数据分析到发展具有生物学意义假设的方法（Sanches等人，2024）。为了全面分析生物系统，该过程首先整合转录组学、表观基因组学和蛋白质组学数据（Haider和Pal，2013）。通过这些数据可以获取代表潜在生物学状态或疾病情况的协调分子特征。

挑战与限制

多组学整合具有揭示系统级生物学知识的潜力，但其稳健性和实际应用效果仍受到多种因素的限制。数据异质性是一个主要问题，这种异质性源于测量技术、动态范围、批次效应以及转录组学、表观基因组学和蛋白质组学平台之间的噪声差异。数据异质性会加剧数据协调的难度，并可能引入下游网络推断的不确定性（Jan等人）。

结论与未来展望

在现代组学研究中，大规模数据生成使得从复杂多样的数据集中精确提取具有生理意义且可机制解释的知识成为可能（Mukherjee等人，2025）。本文的整合框架将转录组学、表观基因组学、蛋白质组学和网络层面的研究视为一个统一系统的不同组成部分（Enduru等人，2025）。通过重建基因调控网络、信号通路等，可以更深入地理解生物过程。

CRediT作者贡献声明

Krishan Kumar：负责撰写综述与编辑、初稿撰写、数据可视化、数据分析及概念框架的构建。

资金支持

作者声明在撰写本综述过程中未获得任何资金、资助或其他形式的支持。

未引用的参考文献

Kim等人，2023

Leutert等人，2021

Li等人，2012

Sprangers等人，2014

van der Kloet等人，2020

利益冲突声明

作者声明不存在利益冲突，并遵守版权法规。

致谢

作者衷心感谢MGUMST提供的支持和鼓励，这有助于顺利完成本文的撰写。