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生物信息学：系统生物学建模_（8）.多组学数据分析.docx

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    多组学数据分析

    1.多组学数据分析概述

    多组学（Multi-omics）数据分析是指整合不同组学数据（如基因组、转录组、蛋白质组、代谢组等）来全面理解生物系统的复杂性和功能。这种整合分析可以揭示单一组学数据无法发现的生物学机制和关联，为疾病诊断、治疗和生物标志物的发现提供更深入的见解。

    1.1多组学数据的来源和类型

    多组学数据主要来源于高通量测序技术、质谱技术、微阵列技术等。常见的多组学数据类型包括：

    基因组数据：DNA序列、单核苷酸多态性（SNP）、拷贝数变异（CNV）等。

    转录组数据：mRNA表达水平、非编码RNA表达水平、剪接变异等。

    蛋白质组

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