复杂疾病中多组学多模态数据的生物信息学研究进展

随着高通量测序技术的发展,多组学多模态数据的整合已成为复杂疾病研究的重要趋势,为深入理解疾病的发生发展提供了新视角,为实现复杂疾病的精准诊疗提供了重要支持.本文首先介绍了复杂疾病研究中的不同组学类型,如基因组学、转录组学、蛋白质组学、代谢组学、微生物组学、影像组学等,以及相应的多组学数据库.然后本文对多组学、多模态数据的整合方法进行了系统的分类,详细阐述了基于关联分析和网络的方法,以及基于数据矩阵和机器学习的方法中早期整合、中期整合和后期整合方法.此外,本文还讨论了多组学整合模型在疾病筛查、分型、预后和药物反应预测等方面的应用.最后,本文总结了当前多组学整合面临的挑战,分为样本层面、数据层面和模型层面三类,并展望了未来的发展方向.本文为复杂疾病中多组学、多模态数据整合研究提供了系统的梳理,对该领域的进一步发展具有重要意义.