一、普拉特泽-公司简介

湖南普拉特网络科技有限公司（简称U平台）成立于2017年，公司坐落在长沙麓谷高新技术产业开发区，是一家致力于生物医学领域资源共享，服务互助，平台共建的互联网+生物高科技企业。公司以“资源互联、极速响应”为宗旨，致力于推动生物医学及相关科研领域的交叉合作与发展，为临床和科研用户提供资源交流、信息共享的服务台；通过专业权威的实验服务、丰富全面的数据信息、标准化高质量的资源产品，让U平台覆盖生物医学领域的万千用户，打造国内首家一站式的移动服务平台。

二、多组学+实验主要内容

基础科研中，困扰我们最大的不是不会研究套路，也不是不会实验技能，而是如何筛选并确定出有意义、有价值，又兼具原创性的研究对象，这是所有研究论著发表和标书申报的核心要求。

以下是国家自然科学基金-医学科学部对通讯评审的评阅要求——

医学科学部将科学研究的原创性、真实可靠性、科学意义和价值作为项目评价的主要原则和标准，遴选出具有真正创新思想的研究项目和优秀人才，鼓励研究人员潜心探究、攻克具有挑战性和变革意义的疑难科学问题，培育并形成十年磨一剑的学术氛围。

准确、快速、批量地获取可供研究的对象，并科学合理地对其筛选、验证和深入探索，是在学术工作中“卷”过他人的核心法宝。

多组学分析是一种综合利用多个高通量技术（例如基因组学、转录组学、蛋白质组学、代谢组学等）进行细胞、组织或生物体的全面分析的方法。它能够提供更全面、系统性的数据，帮助我们更好地理解生物系统的复杂性和相互关系。以下是多组学分析的几个重要意义：

1.多维度、多层面整合数据库，系统性认识生物系统。

2.分析基因、蛋白质或代谢物的表达谱变化，发现新的生物标志物和潜在药物靶点。

3.整合基因组学、转录组学和表型数据，研究基因与表型之间的关联。

4.比较不同时间点或条件下的分子表达谱，追踪并探索生物系统的动态变化。

5.多层面整合分子数据库，研究复杂疾病的发病机制。

实验验证是科学方法的核心步骤，用于证实或证伪科学假设或理论，为进一步的研究提供新方向。以下是实验验证的几个重要意义：

1.控制变量，更好地理解特定因素对实验结果的影响。

2.检验科学假的有效性，确认或修正理论假设。

3.帮助发现新的现象或关系，推动研究深入开展。

三、“多组学+实验验证”研究思路

目标：探索冰山（疾病表型）下面的秘密（分子机制）

临床可见症状，分子机制未知。Visible clinical symptoms, with unrevealed molecular mechanisms.

四、“多组学+实验”流程

基因组（DNA)一一一转录组（RNA）一一一蛋白质组（蛋白质）一一一代谢组（细胞、组织）一一一生物信息学分析（锁定目标）一一一实验验证（目标检验）

五、多组学研究思路-总纲

六、组学和实验结合的文章案例分析

案例一：

单组学+实验验证（脂质代谢+铁死亡）

Highlights:

IKE is a potent, selective, and metabolically stable System xc inhibitor.

IKE inhibited tumor growth in a diffuse large B cell lymphoma mouse model.

Untargeted lipidomic profiling revealed lipid metabolism features of ferroptosis.

PEG-PLGA nanoparticles have reduced toxicity in a mouse xenograft model.

全文研究思路：

研究结果图（部分）：

文献题目：lmidazole ketone erastin induces ferroptosis and slows tumorgrowth in a mouse lymphoma model

文献来源：Cell Chem Biol.2019 May 16;26(5):623-633.e9.doi:10.1016/j.chembiol.2019.01.008.

蓝色字体部分为组学手段

案例二：

多学组+实验验证（转录组+蛋白质组+乳腺癌转移相关翻译调控机制）

Highlights:

作者使用核糖体分析来比较低转移性和高转移性乳腺癌细胞和患者来源的异种移植物的全基因组翻译效率，并开发了专门的基于回归的方法来分析核糖体分析和替代聚腺苷化数据。

本文确定了异质核核糖核蛋白C (HNRNPC)在高转移细胞中下调，是特定mRNA调控子的翻译控制器，这导致HNRNPC结合的mRNA经历3’-UTR区延长，随后发生翻译抑制。此外，研究团队在异种移植小鼠模型中，验证了通过调节HNRNPC的表达会影响乳腺癌细胞的转移能力。进一步通过生信分析也发现，HNRNPC及其调控基因的表达降低与乳腺癌患者较差的预后有关。

全文研究思路：

研究结果图（部分）：

文献题目：An mRNA processing pathway suppresses metastasis by governing translational control from the nucleus

文献来源：Nat Cell Biol. 2023 Jun;25(6):892-903. doi: 10.1038/s41556-023-01141-9. Epub 2023 May 8.

肿瘤生物学一一一 神经生物学一一一发育生物学一一一干细胞研究一一一细胞免疫学一一一植物学

研究结果图：

单细胞转录组分析内容展示——案例来自普拉特泽官方联合实验室-华智医学检验

2.单细胞-ATAC分析结果展示



3.单细胞-免疫组分析结果展示

七、常见生信分析+实验验证服务

基础分析：

基因组：序列质量控制、序列比对、变异检测、基因注释、基因表达分析、元基因组分析。

转录组：质量控制、序列比对和定量、差异表达分析、基因富集分析、转录本注释和可变剪接分析。

蛋白质组：蛋白质提取和纯化、蛋白质鉴定、差异蛋白质分析、蛋白质修饰分析。

代谢组：样品准备和处理、代谢物分离和定性、代谢物定量分析、代谢通路分析。

单细胞测序：数据质量控制、原始数据过滤、序列比对及结果统计、表达基因定量、主成分分析、聚类分析、差异表达分析、基因集富集分析（GO、KEGG）、基因表达分布。

高级分析：

基因组：变异解读和功能预测、基因调控网络分析、系统生物学建模、基因组重测序和重组装、群体遗传学分析、癌症基因组学分析。

转录组：表达模式聚类和可视化、WGCNA（加权基因共表达网络分析）、功能富集分析、可变剪接事件分析、lncRNA和miRNA分析。

蛋白质组：蛋白质互作网络分析、蛋白质结构预测和模拟、蛋白质定量分析、蛋白质组学数据分析、蛋白质组学与转录组学、基因组学的整合分析。

代谢组：代谢物组分析、代谢物标志物发现、代谢物互作网络分析、代谢物与基因表达的整合分析、代谢物与疾病/药物响应的关联分析。

单细胞测序：肿瘤拷贝数变异分析、配体受体相互作用分析、转录因子活性分析、拟时序分析、RNA速率分析、其他一对一定制分析。

八、组学分析结果和实验验证示例

	差异表达筛选	差异表达验证
单个或多个数据集中差异表达基因的筛选及验证并做实验验证。	火山图	QPCR、WB、免疫组化 (IHC) 验证

单个或多个数据集中差异表达基因的筛选及验证并做实验验证。	热图                         韦恩图	细胞、动物模型验证

	GSEA 分析	WB检测验证

	KEGG通路分析

非编码RNA与基因组的关联性分析并做实验验证。	冲击图（桑基图）

基因共表达网络分析，找到潜在的调节靶点并进行实验验证。	WGCNA

蛋白质修饰位点分析及实验验证。

氨基酸位点、碱基序列分析，找到潜在的结合基序并做实验验证。