llumina Connected Multiomics最新版本发布拓展多组学发现与研究证据挖掘能力Illumina Connected Multiomics v1.3版本新增功能助力科研团队在更加一体化的发现工作流中完成配对多组学分析、Correlation Engine证据挖掘、私有分子特征留存以及受管控的研究项目访问权限管理。#MOFA #SNF #亚型发现 #自然语言查询 #元分析 #相关性 #受控协作 #多组学整合分析 #分子特征 #云平台多组学研究能够揭示仅依靠单一数据类型难以检出的模式。但当研究者整合转录组、蛋白质组、甲基化组及其他分子层面数据时解析工作往往会被割裂在相互独立的分析工具、证据来源和研究记录中。Illumina Connected Multiomics v1.3将更多研究工作流整合至同一环境以此解决上述碎片化问题。研究者可挖掘整合后的分子模式将分子特征与经过整理的Correlation Engine证据进行比对保存私有结果供后续复用并管理共享团队的研究项目访问权限无需将上述各项操作作为独立步骤分别执行。在多组学层面挖掘生物学模式当分子差异分布于多个组学层面而非集中于单一检测实验时整合亚型发现可发挥最大效用。仅在RNA数据中区分度较弱的亚型在联合分析基因组、转录组、蛋白质组、甲基化组模式时会变得更加显著。Illumina Connected Multiomics现已支持通过Multi‑Omics Factor Analysis (MOFA)与Similarity Network Fusion (SNF)实现整合亚型发现允许研究者在同一研究内对配对组学数据层开展联合分析。将基因组、转录组、蛋白质组、甲基化组数据联合查看时研究团队可探究在单一组学层面表现微弱的模式在配对多组学图谱中是否具备更高参考价值例如蛋白质组模式能否优化基于甲基化的样本分组或是揭示跨多个分子层的潜在关联。MOFA可整合同一研究中的项或更多组学检测数据识别能够解释共有变异与检测实验特有变异的潜在因子。上排第列维散点图坐标轴展示样本‑因子矩阵的前个潜在因子上排第列每项检测均包含特征权重可用于识别驱动因子变异的特征结果以热图呈现下排第列热图展示各因子在每项检测中解释的方差占比下排右侧SNF将多项检测得到的样本相似性网络融合为统一网络图中为样本‑样本相似性矩阵热图。使用自然语言将分子特征与Correlation Engine证据比对得到分子特征仅是研究的开端。在确定进一步探究哪些结果前研究者通常需要确认同类模式是否已在其他研究、生物学场景、扰动实验或疾病模型中被报道。依托增强的Correlation Engine集成能力研究者可通过种互补途径挖掘外部证据。在v1.2版本引入的图谱分析任务基础上v1.3新增自然语言查询、元分析、数据集‑数据集相关性任务拓展相关生物学场景、数据集、分子特征及经过整理的Correlation Engine证据的检索方式。研究者可将自身分子特征与经过整理的Correlation Engine证据比对并基于比对结果指导结果解析或后续分析。为核心实验室、CRO及共享研究团队提供受控协作能力现代多组学项目常涉及多名研究者、多个团队与服务机构协同开展相关研究。但宽泛的工作组访问权限或研究副本重复创建会提升研究项目参与人员管理、监督及工作连续性维护的难度。该版本新增受控的研究项目级访问控制拓展协作能力。大型核心实验室、CRO与共享研究团队可在同一工作组内开展工作同时借助研究项目隔离机制管控特定研究的参与人员。承接多项科研项目的服务实验室可在同一操作环境下工作同时对研究参与权限设置更清晰的边界。该版本实现的能力对于开展大规模多组学项目的科研团队v1.3版本的价值并不局限于某一项分析步骤。该版本打通亚型发现、证据挖掘、机构知识复用与受控协作环节使研究结果能够更顺畅地从初步分析过渡到广度解析。团队无需将特征比对、证据检索、研究访问管理与历史结果处理作为独立任务可在统一环境下完成上述工作让多组学研究具备更强的连通性、可复用性与协作能力。仅用于研究用途不可用于诊断流程。M‑GL‑04761详细总结思维导图核心新增功能总览参考Latest Release of Illumina Connected Multiomics Expands Multiomic Discovery and Research Evidence Explorationhttps://developer.illumina.com/news-updates/latest-release-of-illumina-connected-multiomics-expands-multiomic-discovery-and-research-evidence-exploration注AI辅助创作如有不当欢迎指出。内容仅供参考不构成任何建议。
