多組學整合分析隨著高通量技術的廣泛應用而生，研究人員可以從基因組、轉錄組、蛋白質組、交互組、表觀基因組、代謝組、脂質體和微生物組等不同分子層面大規模獲取組學數據，多組學整合數據分析使得生物學發生了革命性的變化，促進我們對生物過程和分子機制的深刻理解。隨著高通量組學方法在生物樣品分析中的使用，每天都生成萬億到千兆字節大小的數據文件。從層面上的研究逐步走向完善，從部分到整體也是一種必然的趨勢。多組學整合數據分析不僅僅是數據的拼接，更是對生物學解釋的深入研究，為基礎生物學以及疾病研究提供新思路。

多組學整合分析示意圖

多組學整合分析技術優勢：

單一組學分析方法可以提供不同生命進程或者疾病組與正常組相比差異的生物學過程的信息。但是，這些分析往往有局限性。多組學方法整合幾個組學水平的信息，為生物機制提供了更多證據，從深層次挖掘候選關鍵因子；通過將基因、mRNA、調控因子、蛋白、代謝等不同層面之間信息進行整合，構建基因調控網絡，深層次理解各個分子之間的調控及因果關系，從而更深入的認識生物進程和疾病過程中復雜性狀的分子機理和遺傳基礎。

多組學整合分析應用領域：

農林領域：生長發育研究、脅迫和非脅迫機制、作物育種、珍稀物種保護研究、藥用植物研究等；
畜牧業：生長發育研究、畜禽重要經濟性狀功能基因的挖掘、致病機理研究、牧草生物斜坡和逆境轉錄因子挖掘等；
海洋水產：生長發育研究、生物進化研究、毒理學和水產品安全等；
生物醫藥：生物標志物、疾病機理機制、藥物靶標、疾病分型、個性化治療等；
微生物：致病機理、耐藥機制、病原體-宿主相互作用研究等；
環境科學：發酵過程優化、生物燃料生產、環境危害風險評估研究等；

多組學整合分析包括：
轉錄組與蛋白組聯合分析
轉錄組與代謝組聯合分析
蛋白組與代謝組聯合分析
代謝組與微生物組聯合分析
轉錄組與脂質組聯合分析
蛋白組與脂質組聯合分析
轉錄組、蛋白組、代謝組聯合分析

脂質組學與蛋白質組學整合分析
轉錄組學與代謝組學整合分析
轉錄組學和蛋白質組學整合分析
轉錄組學與脂質組學整合分析
代謝組與16S rDNA測序整合分析
蛋白質組學與代謝組學整合分析
翻譯后修飾蛋白質組與代謝組整合分析
蛋白質組學
代謝組學
脂質組學
轉錄組測序
16S/18S/ITS擴增子測序
16S/18S/ITS全長測序
原核生物轉錄組測序
真核無參轉錄組測序
真核有參轉錄組測序
宏轉錄組測序