关于多组学数据挖掘分析， 我们之前讨论了，蛋白组与糖基化组学分析，蛋白组与DNA突变的联合分析，蛋白组与转录组的联合分析。好像作者都会做蛋白组学，估计是因为其他组学很久以前一般做过了，蛋白组比较新颖。 

    多组学分析思路通常是各个组学分开分析，分开描述讨论，而文献中通常以某个组学作为主要线索，其他组学穿插渗透，那么如何渗透呢，渗透的目的是为了更好回答科学问题。肿瘤中大样本量必然讨论分型的问题，各组学的分型结果是否一致，为什么有差异。作者的数据分型结果是否与比较公认的临床分型，或者其他人研究队列是否一致，为什么？

    DNA突变与转录组、蛋白组，我们常会讨论DNA突变是如何影响基因表达量变化的，如果没有影响，又是影响哪些别的基因？修饰类组学，我们常讨论蛋白修饰对蛋白表达量的影响，修饰组与纯表达量是否一致。转录组与蛋白组比较尴尬，有一定的上下游关系，但不是调控关系。我们在上一期直播中看到了转录组与蛋白组的相关性竟然跟生存预后相关，可以作为诊断指标，将相关性运用到了极致。

从本期开始，我们讨论3个及以上组学的分析思路。3个组学怎么兼顾，哪个是主线，哪些是辅助，3个组学可以回答什么样的科学问题呢？解决问题不难，难的是不知道问题是什么？

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