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简述信息一览：

首先，多组学联合分析能够提供更全面的数据集。通过整合基因组学、转录组学、蛋白质组学、代谢组学等多个层次的生物学数据，可以更全面地揭示生物体在不同条件下的多层次响应机制，从而获得更完整、更深入的生物学信息。其次，多组学联合分析能够揭示复杂的生物学网络。

随着科技的进步，单一组学分析的局限性促使多组学联合分析崭露头角。在疾病研究中，涉及的组学数据繁多，如基因组、外显子组、转录组、表观组、蛋白组或代谢组等。通过这些数据的互补和关联，可以更精确地定位研究焦点，找到潜在的关键基因。尽管单组学分析已相当成熟，但多组学的联合分析仍需深入理解。

经过两年精心打磨，诺米代谢完成多组学分析全面升级，包括转录组-蛋白质组、转录组-代谢组、蛋白质组-代谢组以及16S-代谢组四份联合分析。升级内容与联合分析思路如下：转录组-蛋白质组联合分析：结合转录组与蛋白质组数据，利用两个组学的互补性和差异性，精确研究基因表达模式。

研究发现，CHI3L1通过TNF-α/TNF- r1信号传导，由骨骼肌上调分泌，保护肌肉细胞免受炎症损伤。同时，CHI3L1通过促进脂质过氧化和脂肪酸氧化，扰乱脂质代谢，促进HCC进展。最后，实验发现抗氧化剂α-生育酚处理能抑制肿瘤细胞的增殖、侵袭和迁移，削弱CHI3L1的促癌作用。

结论揭示：《Plant Cell》新研究通过多组学联合分析，深入探讨了玉米细胞内的自噬过程如何对代谢调控产生关键影响。在固定碳源缺乏的条件下，自噬在氨基酸、核苷酸和碳水化合物代谢中起着显著作用，影响淀粉和蛋白质的代谢，以及植物对氮素分配的调控【5】。

本文聚焦于多组学联合分析方法，尤其是表观组学和转录组学的结合应用。多组学联合分析已成为揭示生命活动复杂性、挖掘深层次分子机制的关键工具。通过整合基因组学、表观组学、转录组学、蛋白质组学和代谢组学等数据，科学家们能从多个维度深入理解生命过程的奥秘。

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