大部分生理過程是由許多復雜的網絡和相互依賴的途徑共同推進，幫助生物體進行正常的生長發育、脅迫應激等過程。這個復雜的系統并不是多條獨立的線性途徑的簡單加和，而是涉及到大量的基因表達、蛋白質功能執行和代謝水平的協同改變。 針對越來越多的多組學聯合研究及分析需求，近期中科新生命全新推出了一款“轉錄蛋白代謝三組學聯合分析”產品——從轉錄、蛋白到代謝，打通表型與分子機制間的關系，梳理數據邏輯，有機整合分析。復刻高分文章思路，對數據簡單堆砌說再見。相比于以往的生信分析產品，這款產品“高分文章復刻”的特色到底體現在哪呢？為了回答這個問題，我們首先對近期一些高分文章進行一次盤點。 Nature Plants Multi-omics reveals mechanisms of total resistance to extreme illumination of a desert alga 發表時間：2020年 主要結果： 解讀詳情： Nat Plants | 轉錄-蛋白-代謝多組學揭示沙漠藻類對極端光照的抗性機制 Nature Plants Maize multi-omics reveal roles for autophagic recycling in proteome remodelling and lipid turnover 發表時間：2018年 主要結果： 解讀詳情： 【多組學】Nature Plants：玉米瘋起來居然連自己都吃！ The Plant Cell Autophagy Plays Prominent Roles in Amino Acid, Nucleotide, and Carbohydrate Metabolism During Fixed-carbon Starvation in Maize 發表時間：2020年 主要結果： 解讀詳情： PLANT CELL：轉錄蛋白代謝多組學聯合探索自噬對玉米碳饑餓脅迫的調控機制 Plant Physiology Multi-omics Analysis Reveals Sequential Roles for ABA during Seed Maturation 發表時間：2019年 主要結果： 解讀詳情： 通過盤點以上多篇植物生理方向的高分文獻，我們不難發現它們都有著非常類似的研究模式—— （1）實驗設計——首先選取一種特定的實驗材料或應激處理方式 （2）表型觀察——比較實驗設計分組下生理表型的響應和變化 （3）代謝組分析——對生理表型進行代謝物分子層面的描述和解釋 （4）轉錄組+蛋白質組分析——從基因表達層面描述發生的應激調控 （5）整合分析——利用代謝組組具象化表型變化，利用基因表達解釋表型變化背后的深層機制，最終闡述特定生理或應激條件下的整體生物系統變化。 在總結了這些高水平研究思路后，我們的報告分析邏輯也隨之產生了： 通過該多組學生物信息學報告的剖析和引導，能夠幫助老師們從龐大而又復雜的多組學數據中迅速理出線索，充分利用好組學大數據帶來的系統生物學信息。此外，本產品正限時免費體驗中，相關配套檢測產品也正火熱促銷中，最后一周，有興趣的老師請抓緊機會咨詢。
