多组学分析在脓毒症模型中的整合应用方案
来源/作者:普拉特泽-生物医学整体课题外包平台
根据2024年《Nature Medicine》最新统计,整合多组学分析的脓毒症研究使生物标志物发现效率提升300%,药物靶点识别准确率提高45%。这种突破性方法正在改变我们对脓毒症异质性的认知,普拉特泽生物动物检测平台可承接各种动物实验外包服务,包括裸鼠皮下成瘤、脑缺血模型、肝纤维化等实验外包服务。
三大核心优势 势:
⒈全景解析:跨越基因→蛋白→代谢的完整调控网络
⒉精准分型:识别至少5种脓毒症分子亚型
⒊动态追踪:揭示疾病进展的时间维度规律
一、四大核心组学技术方案
1. 基因组学(发病机制溯源)
▲关键技术:
全外显子测序(WES)筛选易感基因
scATAC-seq:染色质可及性分析
eQTL定位:识别调控热点
▲典型发现:
TLR4通路变异体(rs4986790)与预后相关
m6A修饰酶METTL3表达异常
2. 转录组学(实时动态监测)
▲创新方案:
关键指标:
中性粒细胞S100A8/A9表达量
单核细胞mTOR通路活性
3. 蛋白组学(功能执行层)
▲质谱策略:
DIA:无标记定量(>8000蛋白)
磷酸化修饰组:信号通路激活
Olink:44种炎症因子联检
▲诊断标志物:
血浆ANGPT2/1比值
组织HMGB1乙酰化水平
4. 代谢组学(表型终点)
▲分析平台:
特征代谢物:
琥珀酸(炎症放大器)
酮体β-OHB(保护性代谢物)
二、时空多组学整合策略
1. 时间维度设计
采样方案:
0h(基线)
6h(炎症风暴期)
24h(免疫麻痹期)
72h(恢复/死亡)
分析工具:
●WGCNA时间序列模块
●Pseudotime轨迹分析
2. 空间多组学方案
技术组合:
①Visium(整体转录景观)
②MIBI(50+蛋白原位检测)
③MALDI-IMS(代谢物空间分布)
应用案例:
脾脏免疫细胞"地理隔离"现象
肺组织缺氧梯度分析
三、数据整合与生物信息学流程
1. 多组学整合方法
方法 适用场景 工具推荐
网络分析 通路互作 Cytoscape
机器学习 亚型分类 MOFA+
因果推断 驱动基因 MendelianRandomization
2. 标准化分析流程
3. 可视化呈现
Circos图:基因组-转录组关联
Sankey图:代谢流重编程
3D重构:器官损伤时空演化
四、创新应用案例
1. 脓毒症分型诊断
ENDOTYPES:基于1000+样本识别4种亚型
预后预测:整合15个标志物(AUC=0.93)
2. 精准治疗开发
代谢干预:二甲双胍调节AMPK通路
免疫重编程:PD-1抑制剂靶向耗竭T细胞
3. 类器官模型验证
肝脏芯片:模拟脓毒症代谢紊乱
肠道-免疫共培养:研究菌群互作
五、实验设计常见问题
1. 样本量估算
2. 质控关键点
RNA完整性:RIN>7.0
血浆采集:避免溶血(Hb<0.2g/dL)
组织速冻:液氮<30秒
3. 成本控制策略
①分期检测(先筛查后验证)
②使用混样技术(n=3混1)
③选择靶向panel替代全谱分析
六、技术服务平台
1. 核心产品
脓毒症多组学检测包(基因+蛋白+代谢联检)
生物信息学云平台(一键式分析)
类器官验证系统
2. 数据资源
→脓毒症多组学数据库(SepsisOMICS 2.0)
→标准操作视频库(含样本制备)
→分析代码共享(GitHub仓库)
获取完整实验实验案例或者实验外包咨询:
[官网链接]/https://www.uptbio.com
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