【摘要】 科学指南针研选生物组学平台提供RNA-seq、蛋白组、代谢组与多组学整合分析，结合通路机制研究与生信分析，助力科研人员精准解码生命活动规律。

一、平台概述：从分子到系统的科研数据中枢

科学指南针研选生物组学与分子机制研究平台，是科学指南针科研服务矩阵中最具数据整合能力的核心板块之一。

平台以多组学检测为核心，结合生物信息学与通路机制研究，帮助科研人员精准揭示生命活动的内在规律，推动药物研发、疾病机理研究和材料生物学应用的系统化探索。

依托科学指南针服务平台，研选生物组学平台已累计为 600+所高校与科研机构 提供多维数据支持服务，覆盖转录组、蛋白组、代谢组、通路组学、免疫组学等多个方向。

 

二、核心研究体系：多维组学 + 分子通路分析

1️⃣ 转录组研究（RNA-Seq）

通过高通量测序技术对细胞或组织的全转录本进行定量与差异分析，用于研究基因表达调控、药物响应机制与疾病标志物筛选。

  • 应用场景：药物作用靶点发现、细胞信号通路激活机制分析、肿瘤免疫微环境研究。

2️⃣ 蛋白质组分析（Proteomics）

采用 LC-MS/MS、Label-free 或 TMT 定量技术，系统解析样品中蛋白质的表达谱与修饰状态，揭示生物过程中的调控机制。

  • 应用方向：信号通路验证、药效机制分析、生物标志物发现。

3️⃣ 代谢组研究（Metabolomics）

结合 GC-MS 与 LC-MS 技术，解析细胞或动物体内代谢产物的组成与变化，用于研究代谢紊乱、毒理机制及能量代谢调控。

  • 应用场景：药代动力学研究、材料代谢安全性验证。

4️⃣ 多组学整合分析（Multi-Omics Integration）

通过整合转录组、蛋白组与代谢组数据，平台可建立系统级调控网络与信号通路模型，揭示生理变化与药物干预的多层关联。

  • 特点：提供从原始数据处理 → 差异分析 → 通路富集 → 网络构建的完整分析报告，可直接用于论文发表。

 

三、生信分析能力：让科研数据更有洞察力

研选生物组学平台配置高性能计算服务器与自研生信算法，具备从数据质控到结果解读的全流程能力。

  • 差异表达与聚类分析（DESeq2 / edgeR）

  • 通路富集分析（KEGG / GO / Reactome）

  • 网络分析与可视化（Cytoscape / STRING）

  • 临床数据交叉验证与可视化报告

通过标准化数据处理与多维可视化，平台能够帮助科研人员快速从大量数据中提取关键科学结论，实现“数据—机制—功能”的闭环研究。

 

四、服务优势：科学可信、数据可溯

  • 标准化生信分析报告：提供符合期刊发表标准的数据可视化与统计说明。

  • 专家陪伴式指导：科研顾问从实验设计、数据分析到论文撰写提供技术支持。

  • 多领域交叉整合：支持与电镜平台、生物验证平台协同，实现表征与机制的闭环研究。

  • 数据安全体系：全程加密存储、客户专属服务器，保障科研数据隐私。

 

六、未来展望：从数据到智能科研

“数据不是终点，而是科研洞察的起点。”

未来，科学指南针组学平台将继续强化AI算法在科研数据分析中的应用，通过引入机器学习模型实现自动化通路预测、蛋白互作分析与分子机制建模，打造面向生命科学与药物研发领域的智能化科研数据引擎。