第一届多组学论坛成功开幕：中科生信云平台首发亮相

2019年8月8日，本站讯——首届全国多组学技术及应用高端论坛在沪成功举行，本届论坛由上海中科新生命生物科技有限公司主办，中国生物器材网作为合作媒体全程参与了此次活动。据悉，随着科学实验技术的全面发展，获取稳定可靠、数据量大的基因组、转录组、蛋白组和代谢组等高通量组学数据已经变得越来越普遍，而对这些组学数据的深入分析和解释则变得越来越重要，尤其是利用大数据和人工智能的方法对不同生物分子层次数据的整合分析成为未来发展的趋势。此次高端论坛吸引了来自不同领域的研究员，教授，及其它科研人员近200人共同探讨多组学的新技术和新思路，以及大数据背景下的组学发展方向和未来。  
论坛特邀嘉宾中国科学院上海生命科学研究院副院长廖侃研究员在开幕辞中回顾了中科新生命15年来的成长发展历程，从不足十人的小团队壮大到现今近三百人的精英队伍，已建立科技服务（多组学应用） 、生物医药表征确证和精准医疗三大服务平台，年销售额过亿。廖侃研究员在致辞中提到：“我们一步步见证了中科新生命的蓬勃发展，可喜可贺。我预祝本次全国多组学技术及应用高端论坛顺利召开，并取得圆满成功，各参会人员都能有所收获。”  
“随着系统生物学与多组学技术的快速发展，恰逢中科新生命成立15周年之际，特别举办本次多组学技术及应用高端论坛暨中科新生命生信培训班，旨在为各领域的行业专家提供一个交流平台。最后，预祝本次大会能圆满成功，祝前来参加的各位老师能有所思、有所获、有所感。”中科新生命副总经理谢永明博士在随后的致辞中对与会的各位领导、专家和其它同仁们表示了热烈的欢迎并预祝此次活动圆满成功。
 
北美华人质谱学会主席、普渡大学终身教授陶纬国博士首先为带来了题为《Functional Proteomics：from Lab to Clinic》的现场报告。陶教授的课题组以磷酸化组学结合生物学信息技术为核心，研究方向横跨植物和临床医学领域的重要课题，开拓性的研发了以番茄为模式生物的植物磷酸化分析、蛋白质富集方法技术，以及将磷酸化组学检测和外泌体研究相结合，在基于外泌体中蛋白质磷酸化组变化的肿瘤生物标志物的检测和分析方向取得突破性进展。
 
“与基因组学和蛋白质组学相同，代谢组学在生物医学研究中主要应用于生物标志物的发现和提供相关病理研究的分子机制。” 来自中国科学院上海营养健康研究院博士生导师尹慧勇研究员在其题为《代谢组学与心血管疾病》的报告指出，“而不同于其它组学，代谢组学阐明的我们身体内已经发生的故事，所研究的代谢物的化学结构千差万别，同时甚至有高达10个数量级的代谢物丰度差异。” 在此基础上，尹慧勇研究员介绍了课题组在血浆胆固醇脂氧化产物的靶向脂质组学和心血管相关其它代谢类疾病的分子机制探索等方向上的进展。
郑州大学第一附属医院肝病研究中心的高洁博士报告的主题为《蛋白质组学及代谢组学联合分析肝癌发生发展机制》。高博士首先从课题研究背景入手，介绍了原发性肝癌主要指肝细胞癌，是常见的恶性肿瘤之一，具有恶性度高、进展快、侵袭性强、预后差和死亡率高等特点。肝癌的致病原因多样，目前针对肝癌有多种治疗手段，但疗效提高有限，受制于未能全面认识肝癌。随着理论及检测手段的快速发展，在基因组学基础上衍生的多种组学的联合研究使更深层次地认识、理解多种疾病的发生、发展乃至生物进化成为可能。高洁博士课题组发现了同型半胱氨酸在细胞内的代谢途径中的关键性BHMT蛋白与基因表观遗传学上的甲基化改变乃至肿瘤的形成高度相关。
 
“出生缺陷是导致全世界范围内产儿和婴幼儿死亡和儿童残疾的主要原因，而我国的新生儿出生缺陷近年来有上升趋势，其中有80%为发育畸形，需要终生治疗。产前早期诊断在新生儿出生缺陷的防治方面具有重要意义。” 盛京医院卫生部先天畸形重点实验室博士生导师袁正伟教授在其题为《多组学技术在出生缺陷早期诊断分子标志物筛查的应用》的报告中指出。袁教授接着介绍了无创产前诊断DNA、RNA和蛋白质分子标志物进行筛查的案例，并展望了产前诊断分子标志物研究领域的未来发展趋势在于各种组学技术系统筛选不同层次分子标志物，生物信息学技术对各种组学检测结果进行贯通交互分析；在大规模、多中心的队列中能验证分子标志物，利用人工智能技术可对分子标志物优化、筛选并建立计算机预警与诊断模型三个主要发展方向。  
随后在与会的各位组学研究的专家和领导的共同见证下，隆重举行了“中科新生命云平台”正式发布会，将整场活动的氛围推向了一个小的高潮。该平台解决方案通过丰富的分析工具接入与精心打磨的交互式分析界面，有效降低科研项目生物信息学分析的难度，提升科研效率，助力研究项目进度稳定推进。
伴随着基因组学、蛋白组学等多组学技术产生的爆炸式数据量增长，中科生信云平台的产生满足了研究者们的高通量生物信息学数据挖掘和分析，安全智能的大数据管理，界面友好简单易用的操作模式三大方面的需求。中科新生命生物信息学平台负责人尚婧女士在现场演示“中科生物信息学云分析平台”时介绍道，“整个平台的操作过程只需通过选择方法、上传数据和配置参数三个步骤，即可返回运算结果。”平台现阶段覆盖了火山图、层次聚类热图、相关性热图、箱线图等主流工具。展望未来，中科生信云平台将从生物信息数据分析工具、多组学分析流程、多组学数据整合挖掘和开源式用户自定义分析流程四大方向着力提升科研效率。
 
下午的报告开始前，所有与会者共同见证了中科新生命联合扬州大学农学院小麦遗传及分子育种实验室举行战略合作签约仪式。此次协议的签署将作为一个新起点，双方将在小麦分子遗传育种方向上利用基因组学、转录组学、蛋白组学及代谢组学等定制化多组学技术进行更深入的战略性合作及创新。
 
随后，来自福建农林大学蛋白质组学研究中心主任的陈伟教授在其主旨演讲《A multilevel investigation to reveal the mechanism of salt tolerance in mangrove Kandelia candel》中指出，作为一种重要的海岸线植物，秋茄的耐盐机制以往一直停留在生理生化水平，而陈教授课题组的研究从通过从基因组学、转录组学、蛋白组学和代谢组学多层次上探索和揭示红树林秋茄(Kandelia candel)耐盐机制。  
中科新生命产品部经理严峻博士带来题为《组学技术梳理与应用推荐》的精彩报告。作为国内最早的蛋白质组分析与服务平台，严峻博士梳理了15年来平台实验技术发展历程，从经典的蛋白质二维电泳，到同位素标记和非标记蛋白质组学，非靶向代谢组、靶向代谢组、脂质组学、多组学联合分析，直到最新的DIA全扫描定量蛋白质组分析和质谱组学。从应用层面，严峻博士描述了多组学技术在植物转录组结合代谢组或修饰组乃至多组学联合，在临床领域的标志物筛选或疾病的分型及机理研究，在碳循环能量代谢中的调控机理或代谢类型，在神经科学方向的磷酸化组或脂质组，以及肠道微生物的多组学联合等领域的深入应用。
 
扬州大学农学院的博士生导师李韬教授在他的题为《转录和蛋白组学在小麦抗病遗传中的应用》提出了混池转录组学的概念及其在小麦光谱抗性基因定位中的应用，该研究综合应用混池转录组学测序（BSR-Seq），SNP芯片以及参考基因组信息，提高图位克隆的效率，为候选基因的分析和功能研究奠定了基础。另外，在与被称为“小麦的癌症”赤霉病的研究课题中，李教授团队首次利用组学技术应用于小麦-赤霉菌相互作用，并利用Label-free技术筛选小麦抗赤霉病相关基因。

最后一场报告为重庆医科大学附属第一医院精神科主治医师周新雨副研究员带来的《代谢组学在抑郁症研究中的应用》。抑郁症是一种严重影响公共健康的重大精神疾病，截止到2017年，抑郁障碍已成为全球第一疾病负担，全球有3.22亿患者。抑郁症诊断与治疗存在诊断困难，缺乏客观指标，机制不明、病因不清，无法寻找新的治疗靶点等难点。而新兴的代谢组学是继基因组学，蛋白质组学之后，从整体的角度，通过研究生物体、器官或组织的内源性代谢物质的代谢途径及其所受内在环境因素影响及随时间变化规律的一门学科。代谢组学应用在抑郁症研究方面，主要在于寻找诊断抑郁症的客观诊断标志物、寻找抑郁症治疗的新靶点和揭示抑郁症发生发展的生物学机制。通过构建抑郁模式动物的构建，并进行成年抑郁症患者血浆联合神经递质靶向代谢组研究发现有四种代谢产物组成的生物标志物组，为疾病的诊断和预后试验奠定基础。