近年來，隨著高通量測序與生物信息學(xué)技術(shù)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(xué)整合分析的新階段。多組學(xué)整合方法通過聯(lián)合基因組學(xué)、轉(zhuǎn)錄組學(xué)、蛋白質(zhì)組學(xué)、代謝組學(xué)及宏基因組/宏轉(zhuǎn)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(jī)制。
在菌群研究中，宏基因組學(xué)可提供群落中微生物的物種組成與功能潛力信息；宏轉(zhuǎn)錄組學(xué)則反映特定條件下活躍表達(dá)的基因；蛋白質(zhì)組學(xué)和代謝組學(xué)進(jìn)一步揭示實際執(zhí)行的生物過程與代謝產(chǎn)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(guān)鍵菌種及其產(chǎn)生的短鏈脂肪酸等代謝物，進(jìn)而闡明其在免疫調(diào)節(jié)或代謝疾病中的作用機(jī)制。
然而，多組學(xué)整合面臨數(shù)據(jù)異質(zhì)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(luò)構(gòu)建提取各組學(xué)特征；晚期整合(late integration)則在各組學(xué)獨立建模后再融合結(jié)果。此外，機(jī)器學(xué)習(xí)與人工智能方法(如多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、隨機(jī)森林、圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))被廣泛用于挖掘跨組學(xué)關(guān)聯(lián)，提升預(yù)測準(zhǔn)確性與生物學(xué)解釋力。
目前，已有多個開源工具和數(shù)據(jù)庫支持多組學(xué)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(jìn)了標(biāo)準(zhǔn)化流程的建立。
總之，多組學(xué)整合方法正成為菌群研究的核心驅(qū)動力，推動從“相關(guān)性”向“因果性”邁進(jìn)。未來，隨著單細(xì)胞技術(shù)、空間組學(xué)及動態(tài)建模的發(fā)展，多組學(xué)整合將更精準(zhǔn)地解析菌群在健康與疾病中的動態(tài)調(diào)控網(wǎng)絡(luò)，為個性化醫(yī)療與生態(tài)干預(yù)提供科學(xué)依據(jù)。
