师 兄：师妹，怎么了，看你这两天都不开心的样子？
师 妹：愁啊，文章还没写完，下个月就要送审了。之前做了转录组和蛋白组分析，可是不知道怎么把它们联合深入挖掘，总感觉差那么一点点。
师 兄：别急别急，好像前几天有销售过来说，欧易生物的组学联合分析叒升级了，这个公司很靠谱，之前咱们老板跟他们合作过的，专业技术过硬，售后应答反馈及时，而且作图结果可直接用于文章发表。
师 妹：哇，那我有救了！我和欧易生物的销售联系下~
组学联合分析
大升级
下面就和我们的小师妹一起来看看这次升级的内容吧~！
流程图
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本次升级主要体现在以下几个方面：
一、联合分析覆盖范围更为广泛
1. 增加ChIP-seq和表达谱联合分析
1.1.1 BETA软件分析流程[1]
图为BETA软件分析流程。第一步:分析差异表达数据和ChIP-seq结合数据，来预测因子激活或抑制基因的表达情况。第二步：通过上调或下调预测直接靶基因。第三步：进行Motif分析以识别促进上调或下调的辅因子。
1.1.2转录因子或者染色质调节因子的调控潜能预测
图中红色及紫色曲线分别代表上调基因、下调基因;黑色虚线代表未差异表达基因，作为背景。其中横轴代表调控潜能从高到低排列累积的基因数目；纵轴为基因累计比率。同时通过KS-检验（Kolmogorov-Smirnov test）来计算上调基因，下调基因与未差异表达基因的差异显著性，pvalue值见图注中upregulate及downregulate后标注数值。若上调基因累计比率显著高于下调基因以及背景，说明该转录因子或者染色质调节因子具有激活功能；若下调基因累计比率显著高于上调基因以及背景，说明该转录因子或者染色质调节因子具有抑制功能；若上调基因累计比率与下调基因累计比率相当，且显著高于背景，说明该转录因子或者染色质调节因子同时具有激活和抑制功能。
1.1.3 Motif分布示意图
2. 增加lncRNA/miRNA和甲基化（WGBS）联合分析
1.2.1 差异基因和甲基化四象限图
图中红色表示差异表达RNA的FoldChange在2倍以上的负相关位点，蓝色表示差异表达RNA的FoldChange在2倍以上正相关的位点。
1.2.2 mRNA/lncRNA/miRNA 上下游甲基化水平的profiling分析
图中横坐标为基因区域，纵坐标表示甲基化水平。
3. 增加CNV和表达谱联合分析
1.3.1 CNV和表达量关联图
图中横坐标为基因表达量，纵坐标为CNV拷贝数。
二、已有联合分析模块内容更为丰富
1.转录组和蛋白组关联
（1）差异基因和蛋白的相关性分析
2.1.1.1差异基因和蛋白相关性分析[2]
图中展示的是在差异基因和蛋白一一对应关系下，对所有相关性的结果进行绘图的结果。横轴为相关性系数数值范围，纵轴为相关性系数密度分布。每一个柱子代表在对应相关性系数范围内的关系对的分布，柱子越高代表在该系数范围内的概率密度越大，即关系对越多。同时展示了密度分布曲线图，曲线图越高则对应的概率密度越大。黄色代表负相关，蓝色代表正相关。
2.1.1.2 差异基因和蛋白KEGG注释前六个 pathway占比及其相关性[2]
图中对KEGG 注释条目最多的前6个pathway涉及到的基因和蛋白关系进行热图的绘制。图形上部分为涉及到6个pathway的所有基因和蛋白关系对相关性，黄色代表负相关，蓝色代表正相关。横轴代表转录和蛋白对应的关系对。图形下方为对应的关系对在6个pathway的分布，白色代表该pathway中并未找到对应关系对，黄色代表负相关，蓝色代表正相关。
（2）转录组与蛋白组GO Term 分析
2.1.2.1差异蛋白和差异mRNA GO条目对比示意图[3]
图中不同颜色分别为不同层级的GO条目及相应的占比，内环为差异mRNA的分布，外环为差异蛋白的分布。
2.微生物和代谢组/转录组联合分析
2.2.1 差异微生物与差异代谢物CCA分析
图中红色箭头代表不同的基因/代谢物，蓝色箭头代表不同物种。基因/代谢物之间的夹角为锐角时表示微生物与基因/代谢物之间呈正相关，钝角时呈负相关。物种与基因/代谢物之间的夹角代表物种与基因/代谢物间的正、负相关关系（锐角：正相关；钝角：负相关；直角：无相关性）基因/代谢物的射线越长，说明该基因/代谢物的影响程度越大。
3.Pathway分析增加color key
2.3.1 差异基因与差异代谢物pathway 图
图中方框代表基因，圆圈代表代谢物；颜色以红蓝渐变来显示基因的具体表达情况，红色表示上调，蓝色表示下调，以绿紫渐变来显示代谢物的具体表达情况，紫色表示上调，绿色表示下调。
4.转录/蛋白和代谢组增加KGML网络分析
KGML文件是KEGG数据库中的一个子库，既包含KEGG pathway中图形对象的关系，也包含了KEGG GENES数据库中直系同源基因的信息。通过这些信息可以得到基因产物和代谢物的网络关系，方便更加系统地研究转录组、蛋白组和代谢组之间的相互作用。
2.4.1差异基因、蛋白和代谢物 KGML 网络图
图中圆圈表示基因或基因产物，六边形表示代谢物，菱形表示通路名称。红色表示上调的基因、基因产物或者代谢物，绿色表示下调的基因、基因产物或者代谢物 。
5.ceRNA分析重新优化
由于原有的ceRNA[4-7] 分析算法参考文章对应的网站难以正常访问，所以对算法进行了替换，更改为MuTATE算法，该算法来源于cell杂志（Tay Y .etc 2011）[8]，主要强调了ceRNA结合的以下几个方面：
（1）mRNA上共享miRNA数量的多少；
（2）靶基因上每个miRNA 的MREs数量以及这些MREs的分布跨度；
（3）靶基因上每个miRNA的MREs分布密度；
（4）靶基因上MREs与miRNA数量的比值。
2.5.1 ceRNA调控关联网络图
图中红色为基因，绿色为lncRNA或者circRNA ，连线代表ceRNA关系对。
6. miRNA-转录组负调控关联分析
2.6.1 miRNA与mRNA/circRNA/lncRNA负调控关联网络图
图中miRNA为三角形，mRNA/circRNA/lncRNA为圆形，红色代表上调，绿色代表下调，图形越大说明与之相连的节点越多。
三、报告可读性增强
1.完善了所有表格和图片说明，报告文字描述及表头解释更加深入浅出。
2.可视化更美观，每部分增加了流程图，分析逻辑更加清晰。
3.原有word报告文档升级成网页版文档，视觉体验更加精彩。
看到这里，相信大家对欧易的多组学联合分析升级有了初步了解，感兴趣或有分析需求的老师，欢迎咨询当地销售~
文末彩蛋：围绕单细胞的多组学分析也在紧锣密鼓地进行，具体升级内容稍后揭晓，敬请期待！
参考文献
1. Su Wang, Hanfei Sun, Jian Ma, et al. Chongzhi Zang Target analysis by integration of transcriptome and ChIP-seq data with BETA[J]. Nature protocols, 2502-2515（2013).
2. Mun D, Bhin J,Kim S, et al. Proteogenomic Characterization of Human Early-Onset Gastric Cancer[J].Cancer Cell 35, 111–124(2019)
3. Wenting Dai, Quanjuan Wang, Fengqi Zhao, et al. Understanding the regulatory mechanisms of milk production using integrative transcriptomic and proteomic analyses: improving inefficient utilization of crop byproducts as forage in dairy industry. BMC Genomics,19:403 (2018)
4. Enright AJ, John B, Gaul U, et al. MicroRNA targets in Drosophila.Genome Biol5, doi: 10.1186/gb-2003-5-1-r1 (2003).
5. Das S, Ghosal S, Sen R, et al. lnCeDB: database of human long noncoding RNA acting as competing endogenous RNA.Plos one 9, e98965 (2014).
6. Liu K, Yan Z, Li Y, et al. Linc2GO: a human LincRNA function annotation resource based on ceRNA hypothesis.Bioinformatics 29, 2221-2222 (2013).
7. Salmena L, Poliseno L, Tay Y, et al. A ceRNA hypothesis: the Rosetta Stone of a hidden RNA language .Cell 146, 353-358 (2011).
8. Tay Y, Kats L, Salmena L, et al. Coding-independent regulation of the tumor suppressor PTEN by competing endogenous mRNAs. Cell 147, 344-357 (2011).
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本文系欧易生物原创
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