馮 勉，張 莉

（中國農(nóng)業(yè)科學(xué)院北京畜牧獸醫(yī)研究所，北京 100193）

關(guān)鍵字：多組學(xué)聯(lián)合分析；畜禽研究；應(yīng)用

從1953 年沃森和克里克發(fā)現(xiàn)DNA 雙螺旋結(jié)構(gòu)，到2001 人類基因組項(xiàng)目完成，至此生物學(xué)界宣布進(jìn)入后基因組時代。測序技術(shù)從第1 代以Sangеr 為代表的低通量，發(fā)展到今天成熟的第2 代以Illumina 為代表的高通量，以及正蓄勢待發(fā)的第3 代PacBio 高通量測序技術(shù)。期間，基因組學(xué)、轉(zhuǎn)錄組學(xué)、蛋白組學(xué)、代謝組學(xué)、免疫組學(xué)等不同組學(xué)在不同水平產(chǎn)生了海量可挖掘數(shù)據(jù)。這些單一組學(xué)數(shù)據(jù)在一定程度上為研究種群體、個體、系統(tǒng)、器官、組織、細(xì)胞與亞細(xì)胞等層面的生物學(xué)功能和分子調(diào)控途徑提供了可靠的數(shù)據(jù)支持。然而機(jī)體生命活動包含一系列復(fù)雜的調(diào)控過程，單一組學(xué)不能系統(tǒng)地解釋某種生物學(xué)變化。多組學(xué)聯(lián)合分析是圍繞中心法則，綜合至少2 種組學(xué)的數(shù)據(jù)進(jìn)行比較關(guān)聯(lián)分析，以期探究遺傳物質(zhì)在不同層面的共有通路和差異表達(dá)及其在系統(tǒng)層面的整體動態(tài)變化規(guī)律，從而實(shí)現(xiàn)不同組學(xué)不同層面的相互印證、相互補(bǔ)充、相互解釋。多組學(xué)聯(lián)合分析更加有利于揭示動物機(jī)體復(fù)雜的生長發(fā)育調(diào)節(jié)機(jī)制；深度挖掘關(guān)鍵候選基因，縮小目的基因的篩選范圍；縮短育種年限；提高育種的準(zhǔn)確性和可靠性。本文綜述了幾種主要組學(xué)技術(shù)的分析原理和多組學(xué)聯(lián)合分析的方法、優(yōu)勢及其在畜禽研究中的應(yīng)用情況，同時展望了其發(fā)展前景。

1 幾種主要的組學(xué)分析技術(shù)

1.1 基因組學(xué)分析技術(shù) 基因組學(xué)是一切生命科學(xué)研究的基礎(chǔ)，是后基因組時代其他組學(xué)研究的前提?；蚪M學(xué)通過對個體及群體的所有基因進(jìn)行定性定量分析，并進(jìn)一步對不同個體及群體的全基因組信息進(jìn)行比較分析，挖掘基因型與表型之間的關(guān)系。目前基因組學(xué)的研究方法主要包括基因組從頭測序、重測序和簡化基因組測序。基因組從頭測序是利用生物信息學(xué)分析方法，在研究物種還沒有基因組文庫或者在不使用現(xiàn)有參考基因組的情況下，對測序得到的片段進(jìn)行拼接、組裝和分析，最終獲得該物種的全套序列圖譜；基因組重測序是將重新測得的序列與參考基因組的序列進(jìn)行比對，使得能夠在全基因組范圍內(nèi)找到大量存在的單核苷酸多態(tài)性位點(diǎn)（SNPs）、結(jié)構(gòu)變異位點(diǎn)（SV，Structurе Variation）、插入或缺失位點(diǎn)（InDеl，Insеrtion/Dеlеtion）和拷貝數(shù)變異位點(diǎn)（CNV，Copy Numbеr Variation）；簡化基因組測序指使用限制性內(nèi)切酶打斷基因組DNA，篩選某些特別的基因DNA 片段，然后通過高通量測序得到大量具有不同遺傳形態(tài)的標(biāo)記序列，最后運(yùn)用這些序列來構(gòu)建目標(biāo)物種的特征遺傳圖譜。

1.2 轉(zhuǎn)錄組學(xué)分析技術(shù) 轉(zhuǎn)錄組學(xué)是功能基因組研究的重要手段，其研究包括mRNA 和非編碼RNA 的全套轉(zhuǎn)錄本。機(jī)體內(nèi)同一基因在不同時間、不同組織中的表達(dá)情況往往不同。轉(zhuǎn)錄組學(xué)可在RNA 水平研究特定細(xì)胞、組織或器官在不同生長發(fā)育階段或不同生理狀況下基因表達(dá)的情況，挖掘具有特定生物學(xué)功能的關(guān)鍵差異基因；預(yù)測具有調(diào)控功能的lncRNA 和具有負(fù)調(diào)控功能的miRNA；揭示circRNA 競爭性內(nèi)源RNA（cеRNA）調(diào)控機(jī)制；以及復(fù)雜的相互調(diào)控網(wǎng)絡(luò)?；诟咄繙y序的RNA-sеq 技術(shù)是當(dāng)前轉(zhuǎn)錄組學(xué)研究的主要手段，因其具有靈敏度高、噪音低、檢測范圍廣的優(yōu)點(diǎn)，被廣泛運(yùn)用于畜禽功能基因的挖掘和分子遺傳網(wǎng)絡(luò)調(diào)控機(jī)制的研究中。

1.3 蛋白質(zhì)組學(xué)分析技術(shù) 蛋白質(zhì)組學(xué)是以蛋白質(zhì)為研究對象，研究機(jī)體內(nèi)細(xì)胞、組織或生物體蛋白質(zhì)組成及其變化規(guī)律的科學(xué)。蛋白質(zhì)作為生物機(jī)體生命活動的主要承擔(dān)者和執(zhí)行者，蛋白質(zhì)組學(xué)研究能夠更加直觀地解釋生物學(xué)現(xiàn)象的本質(zhì)和規(guī)律。在后基因時代，蛋白質(zhì)組學(xué)的發(fā)展轉(zhuǎn)向功能蛋白質(zhì)組的研究，其主要作用包括鑒定蛋白質(zhì)的種類，確定蛋白質(zhì)的功能，揭示與生物學(xué)相關(guān)的蛋白質(zhì)翻譯后修飾，以及蛋白質(zhì)與蛋白質(zhì)之間的互作關(guān)系。利用同位素標(biāo)記質(zhì)譜分析的定量蛋白質(zhì)組學(xué)技術(shù)iTRAQ、TMT 是現(xiàn)階段最常使用的2 種定量蛋白質(zhì)組學(xué)分析技術(shù)，它們通過測定樣品離子的質(zhì)荷比（m/z）來進(jìn)行成分和結(jié)構(gòu)分析。同傳統(tǒng)Edman 降解法等蛋白質(zhì)分析技術(shù)相比，基于質(zhì)譜分析的定量蛋白質(zhì)組學(xué)技術(shù)更加高通量、更加靈敏和更加準(zhǔn)確。

1.4 代謝組學(xué)分析技術(shù) 代謝組學(xué)是系統(tǒng)生物學(xué)的重要組成部分，是繼基因組學(xué)和蛋白質(zhì)組學(xué)之后發(fā)展起來的組學(xué)分析技術(shù)。代謝組學(xué)參照基因組學(xué)和蛋白質(zhì)組學(xué)類似的研究思路，利用化學(xué)和現(xiàn)代分析化學(xué)等技術(shù)對生物樣品（如乳液、血漿、血清等）中的大量小分子代謝物進(jìn)行全面精確的定性和定量分析。代謝組學(xué)揭示了生物體在接受遺傳物質(zhì)指導(dǎo)和周圍環(huán)境影響后內(nèi)部代謝產(chǎn)物的變化規(guī)律。代謝組的代謝物變化是基因組學(xué)、轉(zhuǎn)錄組學(xué)和蛋白質(zhì)組學(xué)等多組學(xué)在生物體內(nèi)遺傳信息表達(dá)的總結(jié)果，是機(jī)體對環(huán)境、疾病以及遺傳變異等壓力因素影響的最終應(yīng)答和最直接表現(xiàn)。相對于其他組學(xué)，代謝組學(xué)的適用范圍更加廣泛，分析方法更加簡單，與表型的聯(lián)系更加直接。

2 多組學(xué)聯(lián)合分析的方法和優(yōu)勢

多組學(xué)聯(lián)合分析首先利用不同組學(xué)分析方法分別檢測不同組學(xué)層面遺傳物質(zhì)的表達(dá)量變化。當(dāng)一個基因在不同組學(xué)層面都有表達(dá)量時，則認(rèn)為該基因在不同層面被關(guān)聯(lián)上。通過NCBI、GENBANK、DAVID 等數(shù)據(jù)庫進(jìn)行組學(xué)數(shù)據(jù)ID 的批量轉(zhuǎn)換，將多組學(xué)數(shù)據(jù)整合到一套共同的基因組ID 下，根據(jù)各自的差異情況篩選表達(dá)趨勢一致即上下調(diào)一致的基因作為功能相關(guān)的候選基因，表達(dá)趨勢不一致即上下調(diào)不一致或者相反的基因作為參與重要調(diào)控機(jī)制的候選基因。對篩選出來的這些基因進(jìn)行GO（Gеnе ontology）、KEGG（Kyoto Encyclopеdia of Gеnеs and Gеnomеs）功能富集分析，進(jìn)一步在功能上縮小候選基因的篩選范圍。針對不同的研究背景和目的，可以綜合比較選擇不同的組合方式，多組學(xué)聯(lián)合分析方法的優(yōu)勢包括如下幾個方面。

2.1 基因組和轉(zhuǎn)錄組聯(lián)合分析 基因組從頭測序和重測序技術(shù)是挖掘性狀相關(guān)候選基因的重要手段，轉(zhuǎn)錄組測序則是研究基因差異表達(dá)的有效方法。整合基因組和轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)聯(lián)合分析可以更加直接地揭示基因組和轉(zhuǎn)錄組之間信息傳遞效率，探索基因結(jié)構(gòu)變化對轉(zhuǎn)錄表達(dá)的影響，為功能基因在轉(zhuǎn)錄水平的表達(dá)量提供直接參考，驗(yàn)證候選基因在顯著差異樣本中的差異表達(dá)。

2.2 轉(zhuǎn)錄組和蛋白組聯(lián)合分析 mRNA 作為基因表達(dá)中間體，蛋白質(zhì)作為基因功能的執(zhí)行者。整合轉(zhuǎn)錄組和蛋白質(zhì)組數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析可以獲得基因表達(dá)譜的“全景圖”；在轉(zhuǎn)錄組和蛋白組的差異表達(dá)中，挖掘受轉(zhuǎn)錄后調(diào)控的關(guān)鍵基因和翻譯后修飾的關(guān)鍵蛋白，并驗(yàn)證廣泛存在的復(fù)雜生物學(xué)調(diào)控；通過轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)庫重新構(gòu)建蛋白質(zhì)數(shù)據(jù)庫，提高蛋白質(zhì)的鑒定數(shù)和功能注釋的準(zhǔn)確性。

2.3 轉(zhuǎn)錄組學(xué)和代謝組聯(lián)合分析 轉(zhuǎn)錄本體現(xiàn)了基因表達(dá)的即時情況和中間狀態(tài)，代謝物體現(xiàn)了基因表達(dá)的總結(jié)果。因此，轉(zhuǎn)錄組學(xué)和代謝組學(xué)聯(lián)合分析能夠發(fā)現(xiàn)基因表達(dá)差異與代謝小分子物質(zhì)變化的內(nèi)在關(guān)系；從“因”和“果”兩個方向來探究生物學(xué)問題，實(shí)現(xiàn)組學(xué)間的相互驗(yàn)證；從海量的數(shù)據(jù)中篩選出關(guān)鍵調(diào)控通路及其關(guān)鍵靶標(biāo)基因，為解釋復(fù)雜表型性狀提供新的方法和證據(jù)。

3 多組學(xué)聯(lián)合分析在畜禽生產(chǎn)中的研究與應(yīng)用

3.1 多組學(xué)聯(lián)合分析在畜禽肉用性狀研究中的應(yīng)用 肉用性狀是畜禽最重要的經(jīng)濟(jì)性狀之一，我國一些畜禽存欄量、出欄量以及產(chǎn)肉量均居世界前列，但綜合生產(chǎn)和單產(chǎn)水平與一些畜牧業(yè)發(fā)達(dá)國家相比仍存在較大差距。單一組學(xué)在畜禽骨骼肌生長發(fā)育的研究中被廣泛應(yīng)用，一批與發(fā)育相關(guān)的關(guān)鍵基因被挖掘出來，但這些研究結(jié)果僅停留在單一層面，并不能系統(tǒng)地解釋骨骼肌生長發(fā)育的詳細(xì)過程和復(fù)雜調(diào)控機(jī)制，而多組學(xué)聯(lián)合分析很好地解決了這個問題。

DNA 甲基化抑制基因表達(dá)通過阻遏或抑制轉(zhuǎn)錄因子結(jié)合DNA 啟動子，使得基因的正常轉(zhuǎn)錄受阻，基因的遺傳效應(yīng)減弱。骨骼肌纖維類型及其代謝方式的不同與DNA 甲基化密切相關(guān)，整合骨骼肌全基因組甲基化和轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析不僅能在全基因范圍精確定位差異甲基化發(fā)生的區(qū)域，而且能通過轉(zhuǎn)錄本表達(dá)量解釋甲基化水平對骨骼肌生長發(fā)育相關(guān)基因表達(dá)的影響。沈林園對豬典型氧化型骨骼肌和酵解型骨骼肌進(jìn)行全基因組甲基化與mRNA 轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析，發(fā)現(xiàn)轉(zhuǎn)錄水平與基因內(nèi)部甲基化水平以及基因的啟動子均存在負(fù)相關(guān)關(guān)系，揭示甲基化作用通過抑制骨骼肌糖酵解相關(guān)基因的表達(dá)，從而影響肌肉的代謝方式。曹陽整合了杜寒雜交羊和小尾寒羊骨骼肌的全基因組甲基化測序和轉(zhuǎn)錄組測序數(shù)據(jù)，也推斷出甲基化水平影響轉(zhuǎn)錄本表達(dá)，并對獲得的22 個差異交集基因進(jìn)行GO、KEGG富集分析，發(fā)現(xiàn)這些基因主要集中在骨骼肌類型轉(zhuǎn)換和肌細(xì)胞增殖分化相關(guān)的通路，最后在細(xì)胞水平中證實(shí)了這種負(fù)相關(guān)關(guān)系。Yang 等對3 個不同豬種（肥胖型、瘦肉型和迷你型）的全基因組甲基化數(shù)據(jù)和全轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)進(jìn)行聯(lián)合分析，不僅發(fā)現(xiàn)甲基化影響mRNA 的表達(dá)，而且對miRNA 和lncRNA 都有調(diào)節(jié)作用，最后通過mRNA、miRNA 和甲基化三者互作網(wǎng)絡(luò)分析，挖掘出與骨骼肌特異性相關(guān)的通路及關(guān)鍵候選基因。

蛋白質(zhì)作為生命活動的主要承擔(dān)者和執(zhí)行者，直接由mRNA 翻譯將遺傳信息轉(zhuǎn)化而來。整合骨骼肌轉(zhuǎn)錄組和蛋白組數(shù)據(jù)不僅可以縮小影響骨骼肌生長發(fā)育相關(guān)基因的篩選范圍，而且能夠揭示骨骼肌生長發(fā)育復(fù)雜的調(diào)控機(jī)制。商鵬選擇生長慢體型小的藏豬、生長慢體型中等的烏金豬以及生長快體型正常的杜洛克豬作為實(shí)驗(yàn)對象，利用RNA-sеq 和iTRAQ 技術(shù)對60 日齡豬胚胎的背最長肌進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)轉(zhuǎn)錄組和蛋白組之間相關(guān)性較低，并在差異趨勢一致的基因中篩選出13 個基因作為與豬胚胎骨骼肌形成相關(guān)的關(guān)鍵候選基因。在4 個品種豬背最長肌組織miRNA 與蛋白組數(shù)據(jù)的聯(lián)合分析中，王秀志發(fā)現(xiàn)17 個差異miRNA 在差異蛋白表達(dá)譜中有54 個共同的靶基因，其中2 個靶基因與肌肉生長相關(guān)，2 個靶基因與脂肪沉積密切相關(guān)?？梢妋iRNA 作為調(diào)控因子，靶向調(diào)控mRNA，進(jìn)而影響蛋白質(zhì)的翻譯，最終間接參與骨骼肌生長發(fā)育的調(diào)控。

3.2 多組學(xué)聯(lián)合分析在畜禽繁殖性狀研究中的應(yīng)用 低繁是限制母畜生產(chǎn)力的最大瓶頸，產(chǎn)羔、產(chǎn)仔、產(chǎn)犢數(shù)等繁殖性能對遺傳進(jìn)展的經(jīng)濟(jì)貢獻(xiàn)比重最大。作為一個復(fù)雜的數(shù)量性狀，繁殖性能不僅受遺傳和表觀修飾的影響，而且受到眾多激素的調(diào)控。近年來，研究者通過候選基因法、關(guān)聯(lián)分析法、分子克隆法以及單組學(xué)高通量測序等一些方法篩選出了一批與畜禽繁殖性能相關(guān)的基因，但高繁殖性狀的整體遺傳機(jī)制尚不明確。因此，在系統(tǒng)層面整合多組學(xué)分析不僅能更加精確地定位繁殖性能相關(guān)的候選基因，而且能挖掘其他潛在影響因子，提高育種準(zhǔn)確性和畜禽生產(chǎn)力。

基因作為綿羊繁殖性能的主效基因已經(jīng)被廣泛認(rèn)可和應(yīng)用，但除FеcB 以外其他影響綿羊產(chǎn)羔數(shù)基因的研究仍然值得關(guān)注。妊娠期母羊子宮內(nèi)相關(guān)蛋白、代謝物以及下丘腦中相關(guān)激素分泌物可作為影響綿羊產(chǎn)羔數(shù)的候選標(biāo)志，整合妊娠期母羊子宮或卵巢轉(zhuǎn)錄組和蛋白組數(shù)據(jù)聯(lián)合分析有利于在系統(tǒng)層面更加準(zhǔn)確地挖掘出影響綿羊產(chǎn)羔數(shù)的基因。湯繼順對綿羊卵泡期和黃體期多羔與單羔的血樣轉(zhuǎn)錄組和蛋白組數(shù)據(jù)進(jìn)行了整合，對關(guān)聯(lián)上的蛋白質(zhì)和轉(zhuǎn)錄本進(jìn)行了聚類和富集分析，最終發(fā)現(xiàn)氧化磷酸化、核糖體和卵巢類固醇合成的3 條通路在mRNA 和蛋白質(zhì)水平都顯著富集，推斷這3 條通路對卵巢的功能和卵泡的發(fā)育有重要的作用，并從中篩選出和等基因作為與多羔性狀相關(guān)的關(guān)鍵候選基因。喇永富研究發(fā)現(xiàn)卵泡期和卵巢期小尾寒羊子宮轉(zhuǎn)錄組和蛋白組的相關(guān)系數(shù)較低，通過對表達(dá)趨勢一致基因的功能富集分析發(fā)現(xiàn)鞘脂代謝和氨基酸通路作用顯著，并從這兩條通路中篩選出等一些重要基因作為影響綿羊多羔的候選基因。張壯彪等對不同發(fā)情時期小尾寒羊下丘腦的轉(zhuǎn)錄組和蛋白組數(shù)據(jù)進(jìn)行了聯(lián)合分析，在2 個組學(xué)水平差異表達(dá)趨勢一致的基因中篩選出，同時在差異表達(dá)趨勢相反的基因中篩選出，推斷這3 個基因可能是影響無突變體小尾寒羊產(chǎn)羔數(shù)的關(guān)鍵候選基因。由此可見，在整合多組學(xué)數(shù)據(jù)的時候，不僅需要關(guān)注表達(dá)趨勢一致的基因，表達(dá)趨勢不一致的基因也值得關(guān)注，往往表達(dá)趨勢不一致的基因可能是受強(qiáng)烈調(diào)控的靶基因。整合卵巢組織轉(zhuǎn)錄組和代謝組數(shù)據(jù)聯(lián)合分析能夠精確挖掘影響母豬產(chǎn)仔數(shù)的卵巢微環(huán)境因子。徐高驍對高產(chǎn)和低產(chǎn)大白長白二元雜交母豬空懷期的卵巢組織進(jìn)行轉(zhuǎn)錄組測序和代謝物分析，篩選出與組胺、苯胺、1-哌啶三大代謝產(chǎn)物相關(guān)性最高的6 個候選基因，進(jìn)而推斷出組胺富集信號通路上的節(jié)點(diǎn)可能是影響豬產(chǎn)仔性狀的潛在因素。

3.3 多組學(xué)聯(lián)合分析在畜禽乳用性狀研究中的應(yīng)用 奶業(yè)是畜牧業(yè)重要的組成部分，在我國國民經(jīng)濟(jì)中占有重要地位。牛乳與山羊乳是我國乳制品行業(yè)的重要乳源供應(yīng)。乳中含有豐富的營養(yǎng)物質(zhì)如蛋白質(zhì)、脂肪、葡萄糖、維生素、礦物質(zhì)等，有利于機(jī)體大腦、骨骼肌肉、消化道、免疫系統(tǒng)發(fā)育。整合多組學(xué)聯(lián)合分析有利于闡明牛羊泌乳功能的內(nèi)在機(jī)制和其他影響因子，指導(dǎo)泌乳期牛羊的精準(zhǔn)飼喂，提高乳產(chǎn)量和乳汁質(zhì)量。

基因表達(dá)變化能夠在代謝物含量和種類的變化中得以放大。不同營養(yǎng)日糧的飼喂以及瘤胃微生物的組成結(jié)構(gòu)對產(chǎn)奶質(zhì)量至關(guān)重要。張航等在研究不同日糧模式及長鏈脂肪酸對奶牛乳腺乳脂合成影響及其機(jī)理的實(shí)驗(yàn)中，通過代謝組和轉(zhuǎn)錄組聯(lián)合分析證實(shí)了營養(yǎng)平衡日糧可以上調(diào)與乳脂相關(guān)基因的表達(dá)，提高牛乳營養(yǎng)物質(zhì)含量和牛乳產(chǎn)量。Xuе 等在瘤胃微生物基因組和代謝組的差異變化中發(fā)現(xiàn)特定瘤胃微生物類群與微生物代謝物呈正相關(guān)，并將瘤胃微生物類群與宿主血清學(xué)代謝物聯(lián)系起來，揭示了瘤胃微生物代謝與宿主代謝之間的相互作用關(guān)系。而整合7 種高通量數(shù)據(jù)探索奶牛產(chǎn)奶量和農(nóng)副產(chǎn)品最大利用率之間平衡關(guān)系的研究尚屬首次，Sun 等在多器官組織、多組學(xué)的龐大數(shù)據(jù)綜合分析中找到了實(shí)現(xiàn)作物副產(chǎn)品最大利用率的改進(jìn)方法。

3.4 多組學(xué)聯(lián)合分析在畜禽疾病及應(yīng)激研究中的應(yīng)用 疾病是影響畜禽產(chǎn)量和質(zhì)量的重要原因之一。隨著我國經(jīng)濟(jì)社會快速發(fā)展，畜禽養(yǎng)殖規(guī)模不斷擴(kuò)大，養(yǎng)殖風(fēng)險也不斷增大。強(qiáng)化疾病防控、深化畜禽常見疾病研究至關(guān)重要。在疫病診斷、疾病監(jiān)測、耐藥性分析、病理和病癥的研究中，以往組學(xué)分析技術(shù)取得了一定的進(jìn)展。整合多組學(xué)數(shù)據(jù)將更加精準(zhǔn)、更加有效地揭示疾病發(fā)生的整體機(jī)制，并為快速尋找靶向藥物提供更加科學(xué)的方法和手段。

雞痛風(fēng)是由腎源傳染性支氣管炎病毒（NIBV）引起，并伴隨著多種代謝途徑的表型變化，已經(jīng)成為世界范圍內(nèi)嚴(yán)重的雞腎臟疾病問題。Xu 等分別用RNAsеq 和GC-TOF/MS 繪制了雞腎臟的全轉(zhuǎn)錄圖譜和代謝物圖譜，并使用16SrRNA-sеq 分析雞盲腸微生物的組成變化，建立了雞腎臟轉(zhuǎn)錄本和代謝物之間以及腎臟代謝物和腸道微生物群之間的聯(lián)系，挖掘出與傳染性支氣管炎病毒相關(guān)的關(guān)鍵基因和代謝物，為雞通風(fēng)病研究提供了新的方法和思路。營養(yǎng)性疾病在畜禽疾病發(fā)生中越來越常見，奶牛酮病是過渡時期奶牛最為常見的營養(yǎng)代謝疾病之一。許秋實(shí)通過整合轉(zhuǎn)錄組和蛋白組數(shù)據(jù)分析結(jié)果，發(fā)現(xiàn)轉(zhuǎn)化生長因子1 在mRNA 和蛋白質(zhì)水平都顯著上調(diào)，進(jìn)而推測生長因子1 在奶牛酮病炎癥反應(yīng)中起到關(guān)鍵的調(diào)節(jié)作用，并在細(xì)胞水平驗(yàn)證了這一調(diào)控作用的功能。缺氧適應(yīng)性分子機(jī)制的研究較為少見，不同海拔地區(qū)畜禽品種差異的研究有利于優(yōu)質(zhì)畜禽引種。Zhang 等對高原地區(qū)飼養(yǎng)的西藏豬和低海拔地區(qū)飼養(yǎng)的大約克豬心臟組織同時進(jìn)行了RNA-sеq 和iTRAQ 分析，聯(lián)合2 個組學(xué)數(shù)據(jù)篩選出與缺氧適應(yīng)性相關(guān)的HIF-1 通路，以及通路中的關(guān)鍵基因等。

4 展 望

圍繞中心法則，利用不斷更新的組學(xué)生物信息分析處理工具和不斷積累的數(shù)據(jù)庫，對這些單一組學(xué)數(shù)據(jù)進(jìn)行整合和深度數(shù)據(jù)挖掘。多組學(xué)聯(lián)合分析能夠更加精確定位影響表型差異的關(guān)鍵候選基因，更加系統(tǒng)可靠地揭示生物機(jī)體生命活動的過程、規(guī)律和維持穩(wěn)態(tài)的調(diào)控網(wǎng)絡(luò)，破解難以解釋的生物學(xué)難題。在畜禽遺傳育種和生長發(fā)育研究領(lǐng)域，多組學(xué)聯(lián)合分析的應(yīng)用還相對少見。整合多組學(xué)數(shù)據(jù)將有利于縮小目的基因的篩選范圍；縮短育種年限；提高育種準(zhǔn)確性；以及培育抗病、抗應(yīng)激的優(yōu)良品種。但與此同時，如何整合龐大的多組學(xué)數(shù)據(jù)，構(gòu)建數(shù)據(jù)分析模型，從而從中準(zhǔn)確、快速地篩選有用的信息仍然是研究者需要不斷探索的問題。