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整合分析多组学数据筛选疾病靶点的精准医学策略
  • ISSN号:0253-9772
  • 期刊名称:《遗传》
  • 时间:0
  • 分类:Q78[生物学—分子生物学]
  • 作者机构:[1]中国科学院北京基因组研究所,中国科学院基因组科学与信息重点实验室,北京100101, [2]中国科学院大学,北京100049
  • 相关基金:中国科学院干细胞与再生医学研究战略性科技先导专项子课题(编号:XDA01040405); 国家自然科学基金面上项目(编号:31471115)和青年项目(编号:31401160)资助
中文摘要:

随着高通量测序技术的不断发展与完善,对于不同层次和类型的生物组学数据的获取及分析方法也日趋成熟与完善。基于单组学数据的疾病研究已经发现了诸多新的疾病相关因子,而整合多组学数据研究疾病靶点的工作方兴未艾。生命体是一个复杂的调控系统,疾病的发生与发展涉及基因变异、表观遗传改变、基因表达异常以及信号通路紊乱等诸多层次的复杂调控机制,利用单一组学数据分析致病因子的局限性愈发显著。通过对多种层次和来源的高通量组学数据的整合分析,系统地研究临床发病机理、确定最佳疾病靶点已经成为精准医学研究的重要发展方向,将为疾病研究提供新的思路,并对疾病的早期诊断、个体化治疗和指导用药等提供新的理论依据。本文详细介绍了基因组、转录组和表观组等系统组学研究在疾病靶点筛选方面出现的新技术手段和研究进展,并对它们之间的整合分析新策略和优势进行了讨论。

英文摘要:

With the development and improvement of high-throughput sequencing technologies, the acquisition and processing approaches of various biological omics data on different levels are becoming more mature. Despite several new disease-associated factors have been discovered based on single omics data analysis, identification of disease targets by integrative analysis of multi-omics data is still growing. Since life is a complex regulatory system in which the regulation of gene mutations, epigenetic alterations, abnormal gene expression as well as anomalous variations in signal pathway are related with the occurrence and development of diseases, it is obvious that finding therapeutic factors using single omics data analysis has its limitation. Systematical studies of clinical and pathological mechanisms and identification of optimal therapeutic targets through integrative analysis of multi-omics data from different levels and resources have become an important research direction of precision medicine, which would pro-vide innovative perspectives on disease study and new theoretical basis for early diagnosis, personalized treatment and medicine guide. In this review, we introduce new technologies and research progresses in screening therapeutic targets using systematic omics such as genomics, transcriptomics and epigenomics, and also discusse new strategies and advantages of integrative analysis among them.

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期刊信息
  • 《遗传》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中国科学院
  • 主办单位:中国遗传学会
  • 主编:张永清
  • 地址:北京朝阳区北辰西路1号院中国科学院遗传发育所
  • 邮编:100101
  • 邮箱:yczz@genetics.ac.cn
  • 电话:010-64807669
  • 国际标准刊号:ISSN:0253-9772
  • 国内统一刊号:ISSN:11-1913/R
  • 邮发代号:2-810
  • 获奖情况:
  • 中国自然科学核心期刊,《CAJ-CD》执行优秀奖,2008年12月获“中国精品科技期刊”证书和北京市印...
  • 国内外数据库收录:
  • 美国化学文摘(网络版),英国农业与生物科学研究中心文摘,荷兰文摘与引文数据库,美国生物医学检索系统,美国生物科学数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:23270