结合多组学数据研究细胞代谢是一种系统生物学方法，通过整合基因组、转录组、蛋白组和代谢组等多层次数据，全面解析代谢调控网络及其与表型的关联。以下是关键步骤和思路：
一、主题细分与分析
1. 多组学数据整合框架
定义：
多组学整合是指将基因组、转录组、蛋白质组、代谢组等多层次生物数据融合，以系统性理解细胞代谢调控机制。
关键事实与趋势：
系统生物学推动整合分析：多组学整合是系统生物学的核心，用于揭示代谢调控的全貌。
代谢网络建模成为主流：通过整合基因表达、酶活性、代谢物浓度等数据，构建动态代谢网络模型（如FBA模型）。
争议与挑战：
数据异质性问题：不同组学数据格式、分辨率、采样方式差异大，整合难度高。
标准化难题：缺乏统一的数据标准，影响跨研究、跨平台的数据复用。
2. 代谢组学在多组学中的角色
定义：
代谢组学研究细胞代谢内所有小分子代谢物的动态变化，是多组学中反映生物功能*直接的层次。
3. 数据处理与标准化
定义：
多组学数据整合前的预处理步骤，包括数据清洗、归一化、缺失值填补、统一命名等。
4. 应用场景与转化潜力
定义：
多组学整合在疾病机制研究、药物开发、个性化医疗等领域的应用。
关键事实与趋势：
疾病机制研究：如白塞病研究中，通过整合多组学数据发现中性粒细胞代谢异常与FPP升高相关。
