多組學(xué)整合分析隨著高通量技術(shù)的廣泛應(yīng)用而生，研究人員可以從基因組、轉(zhuǎn)錄組、蛋白質(zhì)組、交互組、表觀基因組、代謝組、脂質(zhì)體和微生物組等不同分子層面大規(guī)模獲取組學(xué)數(shù)據(jù)，多組學(xué)整合數(shù)據(jù)分析使得生物學(xué)發(fā)生了革命性的變化，促進我們對生物過程和分子機制的深刻理解。隨著高通量組學(xué)方法在生物樣品分析中的使用，每天都生成萬億到千兆字節(jié)大小的數(shù)據(jù)文件。從層面上的研究逐步走向完善，從部分到整體也是一種必然的趨勢。多組學(xué)整合數(shù)據(jù)分析不僅僅是數(shù)據(jù)的拼接，更是對生物學(xué)解釋的深入研究，為基礎(chǔ)生物學(xué)以及疾病研究提供新思路。

多組學(xué)整合分析技術(shù)優(yōu)勢：

單一組學(xué)分析方法可以提供不同生命進程或者疾病組與正常組相比差異的生物學(xué)過程的信息。但是，這些分析往往有局限性。多組學(xué)方法整合幾個組學(xué)水平的信息，為生物機制提供了更多證據(jù)，從深層次挖掘候選關(guān)鍵因子；通過將基因、mRNA、調(diào)控因子、蛋白、代謝等不同層面之間信息進行整合，構(gòu)建基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)，深層次理解各個分子之間的調(diào)控及因果關(guān)系，從而更深入的認識生物進程和疾病過程中復(fù)雜性狀的分子機理和遺傳基礎(chǔ)。

多組學(xué)整合分析應(yīng)用領(lǐng)域：

農(nóng)林領(lǐng)域：生長發(fā)育研究、脅迫和非脅迫機制、作物育種、珍稀物種保護研究、藥用植物研究等；
畜牧業(yè)：生長發(fā)育研究、畜禽重要經(jīng)濟性狀功能基因的挖掘、致病機理研究、牧草生物斜坡和逆境轉(zhuǎn)錄因子挖掘等；
海洋水產(chǎn)：生長發(fā)育研究、生物進化研究、毒理學(xué)和水產(chǎn)品安全等；
生物醫(yī)藥：生物標(biāo)志物、疾病機理機制、藥物靶標(biāo)、疾病分型、個性化治療等；
微生物：致病機理、耐藥機制、病原體-宿主相互作用研究等；
環(huán)境科學(xué)：發(fā)酵過程優(yōu)化、生物燃料生產(chǎn)、環(huán)境危害風(fēng)險評估研究等；