Überblick
Die Multi-Omics-Integration adressiert die Herausforderung, verschiedene molekulare Datentypen, Genom, Transkriptom, Proteom und Metabolom, zu kombinieren, um ein kohärentes Systembild eines biologischen Systems zu erstellen. Keine einzelne Omics-Ebene erfasst die volle Komplexität der zellulären Regulation; genomische Mutationen verändern möglicherweise nicht die Transkriptspiegel, die Transkripthäufigkeit korreliert oft nicht mit der Proteinhäufigkeit aufgrund posttranslationaler Regulation, und die Metabolitenspiegel spiegeln die integrierte Ausgabe aller vorgelagerten Ebenen wider. Integrationsstrategien zielen darauf ab, diese Lücken zu schließen und aufzuzeigen, wie sich Störungen über molekulare Skalen hinweg ausbreiten.
Methoden
Integrationsansätze fallen in drei Kategorien. Konkatenationsbasierte Methoden führen alle Omics-Merkmale in einer einzigen Matrix für eine gemeinsame Analyse durch Clustering oder Klassifikation zusammen. Transformationsbasierte Methoden wandeln jeden Omics-Datensatz in eine Zwischenrepräsentation um, wie eine Kernel-Matrix oder ein Netzwerk, bevor sie kombiniert werden. Modellbasierte Methoden verwenden probabilistische graphische Modelle oder Deep-Learning-Architekturen wie variationale Autoencoder, um gemeinsame latente Repräsentationen über Datentypen hinweg zu lernen. Werkzeuge wie MOFA (Multi-Omics Factor Analysis) und mixOmics identifizieren gemeinsame und datentypspezifische Variationsmuster. Die Datenvorverarbeitung ist kritisch: Batcheffekte, fehlende Werte und unterschiedliche Dynamikbereiche müssen vor der Integration behoben werden.
Anwendungen
Multi-Omics-Integration treibt die Präzisionsmedizin voran, indem Patienten basierend auf kombinierten genomischen, transkriptomischen und proteomischen Profilen in molekulare Subtypen stratifiziert werden. In der Krebsforschung verknüpft die integrierte Analyse Kopienzahlveränderungen aus DNA-Microarrays und Genexpression mit Proteinveränderungen, die mittels Proteomik und Massenspektrometrie gemessen werden, und bildet diese auf gestörte Stoffwechselwege ab. Integrative Ansätze decken auch regulatorische Mechanismen auf, indem sie epigenetische Markierungen mit Transkript- und Proteinhäufigkeiten korrelieren und so eine wirklich ganzheitliche Sicht der Zellfunktion liefern.
Praktisches Protokoll
Für die Multi-Omics-Integration mit MOFA (Multi-Omics Factor Analysis) beginnen Sie mit gepaarten Datenmatrizen aus zwei oder mehr Omics-Ebenen, die an denselben Proben gemessen wurden. Vorverarbeiten Sie jeden Omics-Datensatz unabhängig: für RNA-seq verwenden Sie varianzstabilisierte oder TPM-normalisierte Zählwerte; für Proteomik verwenden Sie log2-transformierte Intensitätswerte; für Methylierung verwenden Sie Beta-Werte. Entfernen Sie Merkmale mit geringer Varianz über Proben hinweg (z. B. behalten Sie die 5000 variabelsten Gene für die Transkriptomik). Erstellen Sie in R ein MOFA-Objekt: library(MOFA2); mofa <- create_mofa(list(RNA = rna_matrix, Protein = prot_matrix, Methylation = meth_matrix)). Definieren Sie Modelloptionen: model_opts <- get_default_model_options(mofa); model_opts$num_factors <- 10. Trainieren Sie das Modell: mofa <- run_mofa(mofa, mofa_opts). Untersuchen Sie die durch jeden Faktor erklärte Varianz über Omics-Ebenen hinweg mit plot_variance_explained(mofa), das zeigt, welche Faktoren gemeinsame versus datentypspezifische Variation erfassen. Die Faktorladungen (Gewichte) zeigen, welche Merkmale zu jedem Faktor beitragen: plot_weights(mofa, factor = 1, nfeatures = 10) zeigt die wichtigsten Gene und Proteine, die den ersten Faktor antreiben. Für den mixOmics-Ansatz mit DIABLO erstellen Sie eine Design-Matrix, die Verbindungen zwischen Omics-Ebenen spezifiziert: design <- matrix(c(0, 0.1, 0.1, 0, 0, 0.1, 0.1, 0, 0), nrow = 3). Optimieren Sie Parameter mit perf.diablo und wählen Sie Merkmale mit selectVar. Visualisieren Sie die Probentrennung in Faktor-1-gegen-Faktor-2-Score-Plots, die nach Phänotyp eingefärbt sind. Interpretation der Faktorladungen: Eine positive Ladung für ein Gen in einem bestimmten Faktor bedeutet, dass eine höhere Expression mit höheren Faktorwerten korreliert. Die Pathway-Anreicherung bei den Genen mit den höchsten Ladungen pro Faktor zeigt die biologischen Prozesse, die jeder Faktor repräsentiert. Vergleichen Sie Faktorwerte zwischen klinischen Gruppen mit Boxplots und testen Sie die Signifikanz mit ANOVA oder Wilcoxon-Tests.
