多组学数据AI整合

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为什么需要多组学整合？

单一组学（如转录组）只能提供细胞状态的一个侧面。通过整合基因组（DNA）、转录组（RNA）、表观组（甲基化/染色质开放性）、蛋白组和代谢组数据，我们可以构建细胞的"全息图"，更全面地理解疾病机制。

整合策略

1. 早期融合 (Early Fusion)

将不同组学的特征直接拼接，输入模型。适用于样本量完全匹配的情况。

2. 晚期融合 (Late Fusion)

分别对每个组学训练模型，最后综合各模型的预测结果。灵活性高，但忽略了组学间的交互。

3. 中期融合 (Intermediate Fusion) - AI的主战场

利用深度学习学习各组学的共同潜在表示（Joint Latent Representation）。

        代表模型：MOFA+ (Multi-Omics Factor Analysis)

        MOFA使用贝叶斯因子分析，将多组学数据分解为一组潜在因子（Factors）。
        每个因子代表一种生物学驱动力（如细胞周期、炎症、技术噪音），并量化其对各组学的贡献。
    

单细胞多组学整合 (scMulti-omics)

随着CITE-seq（RNA+蛋白）和Multiome（RNA+ATAC）技术的普及，单细胞多组学整合成为热点。

Seurat v4 (WNN): 加权最近邻图，根据每个细胞在不同模态上的信息含量动态调整权重。
TotalVI: 基于VAE的概率模型，同时处理RNA和蛋白数据，处理缺失值和批次效应。
GLUE: 基于图神经网络，利用先验调控知识（如ATAC峰与基因的位置关系）整合非配对的多组学数据。

应用场景

精准肿瘤学：结合基因突变、表达谱和免疫微环境特征，预测免疫治疗响应。
生物标志物发现：识别跨组学的一致性特征，提高标志物的鲁棒性。