一．贯穿组学研究背景

经过了近几十年的发展，生物学的研究由最初的表型研究衍生到单个基因的研究。随着高通量测序技术及质谱技术的发展及成本的降低，利用单个组学技术手段，大规模的去测序，质谱检测，解决基因组，转录组，蛋白质组，代谢组单个组学方向的问题也成了21世纪00，10年代的研究热点。单一组学可以从单个层面上

去发现生物学的差异点。由于系统生物学的复杂性，单个组学的研究只见其树，不见森林，无法从整体去了解所有组学在特定条件下的相互作用和关系。

（Krassowski M，2020）

因为系统生物学的复杂性，2017年发表在Science上的一篇文章，提出了Trans-Omics概念，Trans-Omics（贯穿组学），研究生物系统中所有组成成分（基因、蛋白质和代谢产物，表型）的构成以及在特定条件下这些组分间的相互作用和关系，并分析生物系统在某种或某些因素干预扰动下在一定时间内的动力学过程及其规律。

（Yue Shen，et al，2017，Science）

贯穿组学从基因组，转录组，蛋白质组，代谢组，表型组多组学角度对生物学问题进行全方位研究，及从单一组学方向研究各自的变化与机理，又通过多组学关联分析，能同步识别组学间的相互调控，排除无关差异，锁定真变化。

二、迈维代谢全栈式·真贯穿5大亮点

迈维代谢提供全栈式.·真贯穿研究方案，拥有5大亮点，涉及3个组学检测，实现两位一体。

亮点一：All in one sample

1. 仅需一份样本，同时开展3个组学研究，确保数据分析完整性。

2. 自建Illumina+BGI双平台，满足不同的用户需求。

3. 创新自研植物广泛靶向®代谢组技术，满足“1个物种1个专属物质库”。

4. 基于最新4D蛋白组学平台，开发领先的4D-DIA定量蛋白组产品。

迈维代谢基于创新的植物广泛靶向®代谢组技术，自建30000个自建标品库，确保每个植物得到高质量的代谢组数据，为后续多组学数据分析提供坚实的数据基础。

迈维代谢，引进布鲁克timsTOF Pro2。开发出领先的4D蛋白质组产品。4D-Proteomics™是在3D分离即保留时间（retentiontime）、质荷比（m/z）、离子强度（intensity）这三个维度的基础之上增加了第四个维度，离子淌度（mobility）的分离（下图左1），进而大幅度的提高扫描速度和检测灵敏度，带来蛋白质组学在鉴定深度、检测周期、定量准确性等性能的全面提升，满足高通量蛋白质组学研究的需求。

4D蛋白质组学实测数据显示，比常规普通蛋白质组学定性蛋白质数量提升30%以上（下图）。

亮点二：Metware Cloud

迈维代谢自主研发的迈维云，包括云工具、云流程和云学院三大板块，实现了从报告交付、报告解读到数据可视化的全方位助力，迈维代谢的重分析流程，可以实现增减样本后的重新分析，迈维代谢的模块化分析流程，可以实现分析后的数据在云平台上进行后续分析和挖掘，图片颜色，偏好性修改；迈维代谢高级工具分析流程，上传数据，实现快速图片输出，并可以按照自己的偏好性对图片进行调整。

亮点三：MetMap Pathway

针对传统检测技术和公共数据库，较难全面准确检测species-specific代谢物，KEGG收录代谢通路有限，无法富集物种特异次生代谢通路，无法筛选特定代谢通路相关基因这三大难点，迈维代谢“高精尖次生代谢研究团队”围绕这3大问题，各个击破，采用全栈自研的技术布局策略，开发出具有独立知识产权、遥遥领先的新一代代谢通路图--MetMapTM。通路从基础的KEGG通路出发，扩展出包含下游更多物质的新一代通路。利用百合、茶叶、番茄、拟南芥、水稻、小麦、淫羊藿、玉米等多个物种检出的物质进行通路注释测试，结果表明，检出的物质除了注释到KEGG通路K00941和K00944以外，在这条新通路上也同样被注释到，新通路的物质注释个数可以达到甚至超过KEGG通路的物质注释个数，这就可以将检出的物质充分利用起来。

MetMap™105通路及实际项目注释测试情况

亮点四：In Vitro Enzyme Assay

近期，迈维代谢重磅发布In Vitro Enzyme Assay产品，针对贯穿组学技术检测数据挖掘后的候选基因功能的验证工作。组学的数据分析，只能是推测，要想确证筛选到的候选基因是否具有预测的功能只能通过分子实验手段去验证，可以通过遗传转化体系去验证，或者通过In Vitro Enzyme Assay实验去单独验证某个基因的催化功能，但是大部分物种是缺乏稳定转化的遗传体系的，因此In Vitro Enzyme Assay实验是一个周期短，不筛选物种，亲民基因验证思路。

In Vitro Enzyme Assay项目流程包括项目售前评估，基因克隆，载体构建，原核蛋白表达，蛋白纯化，与体外酶活与质谱检测部分。

亮点五：Abundant experienced Project experience

迈维代谢自成立以来，一直致力于做最好的代谢组学与多组学服务，拥有丰富的多组学项目经验，协助客户发表文章700+，服务项目超过2w。

三．迈维代谢全栈式·真贯穿研究方案来袭

通过转录组，蛋白质组，代谢组，表型组的组学数据检测，进行单一组学的数据分析与多组学的关联分析，挖掘新基因，新通路，新物质，进行候选基因功能验证，完成由检测到验证的完整闭环，实现数据的有效挖掘。

全栈式·真贯穿方案已全面来袭，感兴趣的老师，可联系销售预约沟通交流。

参考文献

[1] Krassowski M, Das V, Sahu S K, et al. State of the field in multi-omics research: from computational needs to data mining and sharing[J]. Frontiers in Genetics, 2020, 11: 610798.

[2] Shen Y , Wang Y , Chen T ,et al.Deep functional analysis of synII, a 770-kilobase synthetic yeast chromosome[J].Science, 355[2023-11-22].DOI:10.1126/science.aaf4791.

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