关于转录组与蛋白质组数据的关联分析，除了常见的两者定量结果相关性分析外，还有更多分析内容如下：

1. 新增两类分析，让您的结果更易懂

1）GO/KEGG四维气泡图：一张图看出两个组学中关联数量、GO/KEGG富集情况、GO/KEGG注释情况。

图1 Y轴为各GO条目，括号中统计了该条目所关联的蛋白数量，气泡大小代表富集数量，颜色代表富集因子，圆圈代谢转录组（蛋白质组）P值大于等于0.05，钻石形代表转录组（蛋白质组）P值小于0.05

2）GO条目关联分类概率热图：一张图看出九类表达趋势的注释占比。

图2 Y轴为各GO条目，括号为该条目的关联数量；X轴为不同差异类型分布情况。热图颜色代表该类型在该GO条目关联上的蛋白中所占的比

2. 全新视角 —— 转录因子关联挖掘，助您深入揭示转录调控机制

转录因子在动植物的生长发育及其对外界环境的反应中起着重要的调控作用，它已经成为现在生物学研究领域的热点。通过转录因子关联挖掘筛选出关注生物学问题过程中起主要调控作用的一些转录因子。

图3 各组学在各转录因子家族转录因子鉴定个数及表达量分布

3. 多组学网络分析，实现网络层面数据整合

图4 差异基因及差异蛋白蛋白互作网络分析

近年来与肠道菌群相关的疾病研究迅速发展，有近90%的疾病都有可能与肠道菌群相关，主要包括消化道类疾病、代谢性疾病（包括肥胖、二型糖尿病等）、肝脏类疾病、免疫类疾病、肺部疾病、精神类疾病等。肠道菌群能够参与调节宿主的多个代谢途径，与宿主代谢相互作用、信号转导，形成肠道菌群-肠-脑轴。将代谢组学与微生物组学相结合，在系统生物学水平上建立宿主代谢与肠道菌群的关联模型，帮助我们探究微生物与疾病的因果关系。针对肠道样本宏基因组学和代谢组学研究，华大可以提供以下分析内容：

图5 宏基因组与代谢组关联分析思路

1. 微生物、代谢物与表型特征关联分析

图6 代谢物cluster、微生物MGS、微生物KEGG功能模块与表型关联

2. 微生物KEGG与代谢物Cluster关联分析

图7 微生物KEGG功能模块与代谢物相关性热图

3. 三种展示让您找到驱动物种和显著代谢物之间的隐藏关系

相关分析思路可参考华大基因发表过的Meta和代谢关联分析文章：Gut microbiome and serum metabolomealterations in obesity and after weight-loss intervention. Nat Med.2017 Jul;23(7):859-868.