组学研究按照分析目标不同主要分为基因组学、转录组学、蛋白质组学、代谢组学研究。
基因组学研究的主要是基因组DNA,研究方法目前以二代测序为主,将基因组拆成小片段后,再用生物信息学算法进行迭代组装。当然这仅仅是第一步,随后还有繁琐的基因注释等数据分析工作。
转录组学研究的是某个时间点的mRNA总和,可以用芯片,也可以用测序。芯片是用已知的基因探针,测序则有可能发现新的mRNA。
蛋白组学针对的是全体蛋白,组要以2D-Gel和质谱为主,分为top-down和bottom-up分析方法。研究理念和基因组类似,将蛋白用特定的化学手段分解成小肽段,在通过质量反推蛋白序列,最后进行搜索,标识已知未知的蛋白序列。
代谢组分析的代谢产物,是大分子和小分子的混合物,主要也是用液相和质谱。
总而言之,这些技术都想从全局找变量,都是一种top-down的研究方法,原因很简单:避免”只缘身在此山中”的尴尬。
但因为技术局限,都各有缺点,尤其是转录组和蛋白组数据,基本上颠覆了以前一直认为的mRNA水平能代表蛋白水平的观念,因为这两组数据的重合度太低。
所以目前很多研究都开始使用交叉验证方法,无论如何,都需要对数据进行分析,有经验的分析往往能化腐朽为神奇。
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