首页> 关于我们 >新闻中心>技术分享>新闻详情

如何快速找到疾病/作物的“黄金靶点”?试试双组学联合!

2025-07-08

Highlights

1.转录组和代谢组联合分析有什么优势?如何进行研究?

2.从疾病靶点挖掘到作物抗逆育种,从药物机制解析到食品溯源打假,揭示转录组和代谢组联合分析的通用生命密码。

.3.转录组+代谢组研究案例丰富,覆盖完整的机制链条,通过关联分析解析密码。

随着科研领域的不断深入,单一组学的数据已经很难系统、全面表征复杂的生理或病理调控分子机制,因此需要借助于多个组学相互补充,从多个维度进行深度的数据挖掘。基因表达活跃,代谢物就一定积累多?单一组学研究如同“盲人摸象”,基因(转录组)与代谢物(代谢组)之间的调控“黑箱”,让寻找关键靶点、解析生命机制困难重重。转录组+代谢组联合分析,正是破解这一难题的“黄金钥匙”!它像一位高明的“侦探”,打通基因指令到代谢产物的通路,精准锁定核心调控基因与功能代谢物,揭示单一组学无法发现的深层机制。无论您是深耕作物育种、探索疾病奥秘,还是揭秘中药功效、优化微生物发酵,这篇推文都将带您看懂联合分析如何实现 “1+1>2” 的突破。

一、转录组+代谢组应用场景

1.疾病机制解析:在癌症研究中,通过转录组分析可以发现肿瘤组织与正常组织相比差异表达的基因,这些基因可能参与细胞增殖、凋亡、转移等过程。同时,代谢组分析能够检测到肿瘤细胞中代谢物的异常变化,如糖酵解增强、氨基酸代谢紊乱等。联合分析可以揭示这些差异表达基因如何调控代谢通路,从而导致代谢物的改变,进而深入理解癌症发生发展的分子机制。例如,在乳腺癌研究中,发现某些基因的过表达与脂肪酸代谢异常相关,为寻找新的治疗靶点提供了依据。

2.药物研发与疗效评估:在新药研发过程中,转录组和代谢组联合分析可用于评估药物的作用机制和疗效。给药后,观察药物对基因表达谱和代谢物谱的影响,确定药物作用的靶点通路和相关代谢过程。同时,通过比较治疗前后患者的转录组和代谢组数据变化,可以客观评价药物的疗效,为药物的优化和个性化治疗提供指导。

3.植物与微生物互作研究:在植物与根际微生物或病原微生物的互作研究中,转录组分析可揭示植物在微生物侵染下的基因表达变化,包括防御基因的激活和信号通路的调控。代谢组分析能够检测到植物体内防御相关代谢物(如植保素、酚类物质等)的产生和变化。联合分析有助于深入理解植物与微生物互作的分子机制,为开发新型的生物防治策略提供基础。

4.食品营养成分与功能研究:对于食品的研究,转录组和代谢组联合分析可以揭示食品中的成分。例如,区分不同品种的葡萄酒或检测食品中是否掺假,通过比较样品的基因表达谱和代谢物谱与数据库中的标准数据,可以准确判断食品的来源和真实性,为提高食品风味质量提供了有价值的见解。

二、转录组+代谢组优势

单一维度的转录组或代谢组分析难以全面揭示复杂调控机制:转录组仅反映基因表达的“中间状态”,无法直接关联表型;代谢组虽为功能终端,却缺乏上游分子驱动的因果解析。例如,在植物逆境响应研究中,单一转录组分析可能筛选出大量差异基因,但无法明确哪些基因真正驱动了抗逆代谢物(如脯氨酸、ABA)的积累;单一代谢组分析虽能定位关键代谢物,却难以追溯其合成通路的转录调控节点。因此,转录组与代谢组的联合分析已成为系统解析生物分子机制的核心策略。

因此,转录组与代谢组的联合分析已成为系统解析生物分子机制的核心策略。通过整合基因表达的 “调控蓝图” 与代谢物的 “功能表型”,不仅能从“转录 - 代谢”级联通路中挖掘关键调控节点(如限速酶基因与产物代谢物的共变化),还能揭示非编码 RNA、转录因子等对代谢网络的间接调控效应,为解析疾病发生、作物育种、微生物工程等领域的复杂机制提供多维度证据链。

三、转录组+代谢组联合分析内容

基因表达作为生命活动的分子基础,其调控网络不仅依赖于转录水平的动态变化,更与代谢产物的实时响应密切相关。转录组通过解析mRNA的丰度与差异,揭示基因“是否表达”及“表达强弱”,而代谢组则通过捕捉小分子代谢物(如糖类、脂类、有机酸等)的动态波动,呈现基因表达的最终“功能输出”。两者在代谢通路调控、生理状态维持、环境响应等生物过程中形成双向调节网络:例如,某些基因的转录水平未发生显著改变,但其下游代谢物可能因酶活性、底物可用性等因素出现显著变化,进而重塑细胞代谢表型。

代谢物和相关转录本的差异表达结果

差异基因和代谢物相关性分析聚类热图

关联网络图

差异代谢物和相关转录本的代谢通路分析结果

四、案例分享

案例一

英文名称:Integrated transcriptomics and metabolomics to explore the varied hepatic toxicity induced by aged- and pristine-microplastics: in vivo and human-originated liver organoids-based in vitro study

研究对象:人类肝脏器官

研究方法:转录组、代谢组

发表期刊:Environmental Research

发表时间:2025年

影响因子:7.7

微塑料(MP)无处不在,并成为人类的重大健康风险。当浓度与人类内部暴露水平相当时,老化的MP引起的不利影响引起了特别关注,但目前尚不清楚。在现实环境条件和人体器官中,原始 MP 并不完全存在。塑料的老化过程是由于物理因素、化学因素和生物因素而发生的,改变了 MPS 的物理化学性质,包括表面形态、官能团组成的显著变化,这些变化可能会调节微塑料的生物相互作用和毒理学结果。从理论上讲,在探究微塑料诱导的毒性时,这是一个关键但尚未充分探索的因素。

在本研究中,人胚胎干细胞来源的肝脏类器官(LOs),一种新的三维体外模型,分别暴露于75 ng/mL自制聚丙烯(PP)和老化PP(aPP),分别在紫外线光老化0和500小时后,单独和联合进行转录组学和代谢组学分析,以探讨PP 和 aPP 对人体肝脏的潜在不利影响。PP 和 aPP 的平均尺寸为 7.60 μm 和 6.91 μm,表面粗糙不规则,羰基指数 (CI) 不同 (分别为 0.08 和 0.25),表明具有显著的理化性质。

转录组学分析表明,线粒体复合物和 ATP 合成处的 NADH 脱氢酶可能对 aPP 比 PP 更敏感。代谢组学分析显著丰富了 KEGG 通路,包括半胱氨酸和蛋氨酸代谢。同型半胱氨酸代谢以综合分析为基础。为了验证,在体外和体内检测了 NADH 脱氢酶编码基因、复合物活性、线粒体膜电位、同型半胱氨酸和半胱氨酸含量以及胱硫醚 β-合酶 (CBS) 和胱硫醚 γ-裂解酶 (CSE) 的变化。最后,证实血清半胱氨酸升高和肝脏半胱氨酸降低,肝脏无炎症。由于肝脏同型半胱氨酸代谢的紊乱,外周同型半胱氨酸可能作为指示 MP 诱导的系统性不良健康结果的潜在生物标志物。

图1.暴露于PP和aPP的LOs的转录组学分析

图2.暴露于PP和aPP的LOs的代谢组学分析

图3.转录组学和代谢组学的综合分析

案例二

题目:Integration of metabolomics and transcriptomics unravels the molecular mechanisms underlying variations in flavor-related volatiles in Citrus reticulata ‘Chachi’ grafted onto different rootstocks

研究对象:茶枝柑

研究方法:转录组、代谢组

发表期刊:Food Research International

发表时间:2025年

影响因子:8.0

茶枝柑,通常被称为陈皮,由芸香科柑橘属植物橘及其栽培变种的干燥果皮制成,在中国传统医学和烹饪中占据重要地位。在橘的众多栽培变种中,茶枝柑被视为优质品种,因其卓越的药用和烹饪特性在中国广受赞誉。陈皮的质量很大程度上取决于其生物活性成分,特别是黄酮类化合物和挥发性有机化合物(VOCs),这些成分不仅赋予了陈皮治疗功效,还形成了其芳香特性。以往对陈皮的研究主要集中在陈化过程中生物活性化合物的代谢变化,探究黄酮类化合物和挥发性有机化合物如何随时间积累或转化。然而,在塑造陈皮生物活性成分特征方面,栽培方式,特别是嫁接,仍是一个未被充分探索的因素。

为了研究嫁接对茶枝柑品质的影响,我们分析了嫁接到不同砧木上的茶枝柑中与风味相关的挥发物和基因表达。通过相对气味活度值法共鉴定出 833 种挥发性有机化合物,主要是萜烯类,174 种气味活性化合物。结果表明,气味活性化合物的组成,包括萜烯、醛、醇和酯,因砧木而异。与同嫁接植物相比,砧木的黄果表现出相当水平的气味活性化合物,而柑橘柠檬砧木导致这些化合物的显着减少。通过相关性分析,鉴定出编码与风味相关醛、醇、酯和萜烯水平相关的关键生物合成酶的候选基因。此外,我们在茶枝柑基因组中鉴定了 44 个不同的萜烯合酶基因。根据同源基因的相关性分析和功能预测。本研究提供了嫁接到各种砧木上的茶枝柑中风味挥发物的全面转录组学和代谢组学特征,为提高茶枝柑的风味质量提供了有价值的见解。

图1.嫁接的茶枝柑果实中挥发性代谢物分析

图2.脂肪酸代谢示意图

图3.挥发性萜类代谢物生物合成途径的差异基因分析

五、避坑指南

常见问题提醒

1.样本一致性:联合分析需确保转录组与代谢组样本源自同一组织部位、相同处理条件。若转录组采用叶片、代谢组采用根组织,组织特异性将导致基因 - 代谢物关联出现系统性偏差,需避免此类样本异质性干扰。

2.数据标准化:由于转录组与代谢组数据的分布特征存在差异,联合分析前需分别进行组内标准化。未标准化的数据直接关联会引入技术噪声,导致假阳性/假阴性结果。

3.功能解读别硬凑:基因与代谢物的统计学关联不等同于直接调控关系。需结合 KEGG、GO等数据库注释,区分直接通路关联(如酶 - 底物关系)与间接共调控效应;建议通过基因过表达、沉默等实验验证因果关系,避免生物学意义的强行推导。