多組學分析在膿毒癥模型中的整合應用方案
來源/作者:普拉特澤-生物醫(yī)學整體課題外包平臺
根據2024年《Nature Medicine》最新統計,整合多組學分析的膿毒癥研究使生物標志物發(fā)現效率提升300%,藥物靶點識別準確率提高45%。這種突破性方法正在改變我們對膿毒癥異質性的認知,普拉特澤生物動物檢測平臺可承接各種動物實驗外包服務,包括裸鼠皮下成瘤、腦缺血模型、肝纖維化等實驗外包服務。
三大核心優(yōu)勢 勢:
⒈全景解析:跨越基因→蛋白→代謝的完整調控網絡
⒉精準分型:識別至少5種膿毒癥分子亞型
⒊動態(tài)追蹤:揭示疾病進展的時間維度規(guī)律
一、四大核心組學技術方案
1. 基因組學(發(fā)病機制溯源)
▲關鍵技術:
全外顯子測序(WES)篩選易感基因
scATAC-seq:染色質可及性分析
eQTL定位:識別調控熱點
▲典型發(fā)現:
TLR4通路變異體(rs4986790)與預后相關
m6A修飾酶METTL3表達異常
2. 轉錄組學(實時動態(tài)監(jiān)測)
▲創(chuàng)新方案:
關鍵指標:
中性粒細胞S100A8/A9表達量
單核細胞mTOR通路活性
3. 蛋白組學(功能執(zhí)行層)
▲質譜策略:
DIA:無標記定量(>8000蛋白)
磷酸化修飾組:信號通路激活
Olink:44種炎癥因子聯檢
▲診斷標志物:
血漿ANGPT2/1比值
組織HMGB1乙?;?/span>
4. 代謝組學(表型終點)
▲分析平臺:
特征代謝物:
琥珀酸(炎癥放大器)
酮體β-OHB(保護性代謝物)
二、時空多組學整合策略
1. 時間維度設計
采樣方案:
0h(基線)
6h(炎癥風暴期)
24h(免疫麻痹期)
72h(恢復/死亡)
分析工具:
●WGCNA時間序列模塊
●Pseudotime軌跡分析
2. 空間多組學方案
技術組合:
①Visium(整體轉錄景觀)
②MIBI(50+蛋白原位檢測)
③MALDI-IMS(代謝物空間分布)
應用案例:
脾臟免疫細胞"地理隔離"現象
肺組織缺氧梯度分析
三、數據整合與生物信息學流程
1. 多組學整合方法
方法 適用場景 工具推薦
網絡分析 通路互作 Cytoscape
機器學習 亞型分類 MOFA+
因果推斷 驅動基因 MendelianRandomization
2. 標準化分析流程
3. 可視化呈現
Circos圖:基因組-轉錄組關聯
Sankey圖:代謝流重編程
3D重構:器官損傷時空演化
四、創(chuàng)新應用案例
1. 膿毒癥分型診斷
ENDOTYPES:基于1000+樣本識別4種亞型
預后預測:整合15個標志物(AUC=0.93)
2. 精準治療開發(fā)
代謝干預:二甲雙胍調節(jié)AMPK通路
免疫重編程:PD-1抑制劑靶向耗竭T細胞
3. 類器官模型驗證
肝臟芯片:模擬膿毒癥代謝紊亂
腸道-免疫共培養(yǎng):研究菌群互作
五、實驗設計常見問題
1. 樣本量估算
2. 質控關鍵點
RNA完整性:RIN>7.0
血漿采集:避免溶血(Hb<0.2g/dL)
組織速凍:液氮<30秒
3. 成本控制策略
①分期檢測(先篩查后驗證)
②使用混樣技術(n=3混1)
③選擇靶向panel替代全譜分析
六、技術服務平臺
1. 核心產品
膿毒癥多組學檢測包(基因+蛋白+代謝聯檢)
生物信息學云平臺(一鍵式分析)
類器官驗證系統
2. 數據資源
→膿毒癥多組學數據庫(SepsisOMICS 2.0)
→標準操作視頻庫(含樣本制備)
→分析代碼共享(GitHub倉庫)
獲取完整實驗實驗案例或者實驗外包咨詢:
[官網鏈接]/http://www.hnntwy.com
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