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多组学联合分析

癌症多组学

产品介绍

分析思路

项目案例

组合形式

  • 基因组+转录组+表观基因组

    从表观调控到基因组变异和转录表达，揭示癌症调控 网络与癌症组学特征。

  • 基因组+转录组+蛋白质组+磷酸化蛋白质组

    根据中心法则全面分析癌症样本各维度变异信息，助 力癌症临床分子诊疗应用。

技术优势

1.各组学数据可以自由组合， 研究方法更灵活
2.各组学之间的特征互为验 证，提高结果的可信度和重 要性
3.从多组学层面分子分型，为 精准靶向治疗提供基础
4.专人专项，仅需与同一技术同 事对接，即可获取方案信息

分析内容

基因组 转录组 表观基因组 蛋白质组 磷酸化蛋白质组
体细胞突变检测（Somatic SNV/Indel/CNV/SV）
高频突变基因分析
驱动基因筛选和预测
突变特征分析
CNV 分布和高频 CNV 分析
肿瘤纯度与倍性
新抗原预测
进化分析 		差异表达分析
功能富集分析
结构分析
免疫分析 		差异表达分析
功能富集分析
蛋白互作分析 		差异表达分析
功能富集分析
蛋白互作分析 		差异表达分析
功能富集分析
蛋白互作分析
Motif 分析
修饰位点分析 激酶分析


基因组 + 转录组 + 蛋白质组 基因组 + 转录组 + 蛋白质组 +磷酸化蛋白 质组 基因组 + 转录组 + 表观基因组 基因组 + 转录组 + 表观基 因组 + 蛋白质组 基因组 + 转录组 + 表观基因组 + 蛋 白质 + 磷酸化蛋白质组
eQTL
  1. SV-RNA 表达相关性分析（仅限 WGS）
  2. CNV 与 RNA 表达相关性分析
  3. mRNA-mRN 表达相关性分析
  4. 驱 动 / 高频基因突变在各组学传递
  5. 多组学新抗原预测
  6. 多组学协同与互斥分析
  7. 分子分型：亚型特征分析
  8. 临床数据整合分析
  9. 全转录组联合分析
    a.差异 lncRNA 靶基因 /circRNA 来源基因 /miRNA 分别与差异 mRNA 筛选共有基因
    b.ceRNA 网络构建


基因组 + 表观基因组
  1. 基因组突变与表观变异相关性分析
  2. 基因组进化和甲基化进化相关性分析（多肿瘤样本 / 病人）
  3. PMD 和 CIMP 相关性分析
  1. CNV- 蛋白表达相关性分析
  2. RNA- 蛋白表达相关性分析
  3. 蛋白 - 蛋白表达相关性分析
  4. mRNA-mRNA 与蛋白 - 蛋白质相关性比较
  5. mRNA 与蛋白功能富集比较
  1. CNV- 蛋白 / 磷酸化蛋白表达相关性分析
  2. RNA- 蛋白 / 磷酸化蛋白表达相关性分析
  3. 蛋白 - 蛋白表达相关性分析
  4. mRNA-mRNA 与蛋 白 - 蛋白质相关性比较
  5. mRNA 与蛋白功能富集比较
  6. 蛋白 - 磷酸化蛋白表达相关性
  7. 蛋白与磷酸化蛋白功能富集比较
 差异甲基化区域 与 RNA 表达相关性分析
  1. CNV- 蛋白表达相关性分析
  2. RNA- 蛋白表达相关性分析
  3. 蛋白 - 蛋白表达相关性分析
  4. mRNA-mRNA 与蛋白 -蛋白质相关性比较
  5. mRNA 与蛋白功能富集比较
  6. 差异甲基化区域与 RNA 表达相关性分析
  7. 差异甲基化区域与蛋白表达相关性分析
  1. CNV- 蛋白 / 磷酸化蛋白表达相 关性分析
  2. RNA- 蛋白 / 磷酸化蛋白表达相 关性分析
  3. 蛋白 - 蛋白表达相关性分析
  4. mRNA-mRNA 与蛋白 - 蛋白质相 关性比较
  5. mRNA 与蛋白功能富集比较
  6. 蛋白 - 磷酸化蛋白表达相关性
  7. 蛋白与磷酸化蛋白功能富集比较
  8. 差异甲基化区域与 RNA 表达相 关性分析
  9. 差异甲基化区域与蛋白表达相关 性分析

送样建议


研究样本 对照样本 推荐样本量
肿瘤组织 血液样本（DNA 对照，优先提供） ≥ 50 个患者
癌旁正常组织（DNA/DNA 甲基化 /RNA/ 蛋白）

DNA/RNA/ 蛋白质共提取：仅提取一份样本，同时满足基因组、转录组和蛋白质组三个组学测序。
样本类型 送样量 储存与运输
组织 20 mg -80℃保存，干冰运输
细胞 5×106 ~1×107 离心收集细胞沉淀，-80℃保存，干冰运输 离心收集细胞沉淀，-80℃保存，干冰运输

单组学提取：每个组学分别提供如下样本量提取。
样本类型 送样量 储存与运输
组织 ≥ 50 mg -80℃保存，干冰运输
血液 ≥ 1 mL
细胞 ≥ 1×107 离心收集细胞沉淀，-80℃保存，干冰运输

前台 :：020-89904491

客服 : 400-658-1585

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