近年來，隨著高通量測序與生物信息學技術的飛速發(fā)展，菌群研究已從單一的16S rRNA基因測序邁向多組學整合分析的新階段。多組學整合方法通過聯(lián)合基因組學、轉錄組學、蛋白質組學、代謝組學及宏基因組/宏轉錄組等多層次數(shù)據(jù)，全面揭示微生物群落的組成、功能及其與宿主或環(huán)境的互作機制。
在菌群研究中，宏基因組學可提供群落中微生物的物種組成與功能潛力信息；宏轉錄組學則反映特定條件下活躍表達的基因；蛋白質組學和代謝組學進一步揭示實際執(zhí)行的生物過程與代謝產物。例如，在腸道菌群與宿主健康的研究中，整合宏基因組與代謝組數(shù)據(jù)可識別關鍵菌種及其產生的短鏈脂肪酸等代謝物，進而闡明其在免疫調節(jié)或代謝疾病中的作用機制。
然而，多組學整合面臨數(shù)據(jù)異質性高、維度大、樣本量小等挑戰(zhàn)。為此，研究者開發(fā)了多種整合策略：早期整合(early integration)將原始數(shù)據(jù)拼接后統(tǒng)一分析；中期整合(intermediate integration)通過降維或網(wǎng)絡構建提取各組學特征；晚期整合(late integration)則在各組學獨立建模后再融合結果。此外，機器學習與人工智能方法(如多層神經網(wǎng)絡、隨機森林、圖神經網(wǎng)絡)被廣泛用于挖掘跨組學關聯(lián)，提升預測準確性與生物學解釋力。
目前，已有多個開源工具和數(shù)據(jù)庫支持多組學整合分析，如QIIME 2、MetaPhlAn、HUMAnN、MixMC及Multi-Omics Factor Analysis(MOFA)等。這些工具不僅提高了分析效率，也促進了標準化流程的建立。
總之，多組學整合方法正成為菌群研究的核心驅動力，推動從“相關性”向“因果性”邁進。未來，隨著單細胞技術、空間組學及動態(tài)建模的發(fā)展，多組學整合將更精準地解析菌群在健康與疾病中的動態(tài)調控網(wǎng)絡，為個性化醫(yī)療與生態(tài)干預提供科學依據(jù)。
