|
組學(xué)omics,研究的是整體.按照分析目標(biāo)不同主要分為基因組學(xué),轉(zhuǎn)錄組學(xué),蛋白質(zhì)組學(xué),代謝組學(xué). 基因組學(xué)研究的主要是基因組DNA,使用方法目前以二代測序?yàn)橹?將基因組拆成小片段后再用生物信息學(xué)算法進(jìn)行迭代組裝.當(dāng)然這僅僅是第一步,隨后還有繁瑣的基因注釋等數(shù)據(jù)分析工作. 轉(zhuǎn)錄組學(xué)研究的是某個(gè)時(shí)間點(diǎn)的mRNA總和,可以用芯片,也可以用測序.芯片是用已知的基因探針,測序則有可能發(fā)現(xiàn)新的mRNA, 蛋白組學(xué)針對(duì)的是全體蛋白,組要以2D-Gel和質(zhì)譜為主,分為top-down和bottom-up分析方法.理念和基因組類似,將蛋白用特定的物料化學(xué)手段分解成小肽段,在通過質(zhì)量反推蛋白序列,最后進(jìn)行搜索,標(biāo)識(shí)已知未知的蛋白序列. 代謝組分析的代謝產(chǎn)物,是大分子和小分子的混合物,主要也是用液相和質(zhì)譜. 總而言之,這些技術(shù)都想從全局找變量,都是一種top-down的研究方法,原因很簡單：避免‘只緣身在此山中’的尷尬. 但因?yàn)榧夹g(shù)局限,都各有缺點(diǎn),尤其是轉(zhuǎn)錄組和蛋白組數(shù)據(jù),基本上顛覆了以前一直認(rèn)為的mRNA水平能代表蛋白水平的觀念,因?yàn)檫@兩組數(shù)據(jù)的重合度太低. 所以目前很多研究都開始使用交叉驗(yàn)證方法. 無論如何,都需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,有經(jīng)驗(yàn)的分析往往能化腐朽為神奇. |
|
|
