生命科学研究是一项系统而繁杂的“大工程”。随着新一代测序技术、高分辨质谱技术、多组学整合分析方法及数据库的发展，单一组学研究越来越趋向于孤立无援，显得无力独立支撑复杂疾病的解析。疾病的复杂性源于生物分子间的协同效应和复杂调控。
整合多组学分析的关键在于从同一样本中提取多种生物分子。近年来，随着高通量技术的迅猛发展，研究人员逐渐能够从同一生物样本中采集多个组学数据集（例如基因表达数据和代谢组数据）。因此，对多组学数据集的联合分析的关注不断增加，这能够有效整合来自多个数据集的信息，从而深入理解疾病的生物学基础。
与单一组学研究相比，多组学研究为科研人员提供了更全面的信息，帮助他们从疾病根源（如遗传、环境或发育）到功能性后果及相互关系进行深入探讨。以蛋白质组学为例，它常常与转录组学及代谢组学等强强联合，从多个维度获取和解析人类健康及疾病的数据。这个方法为科研人员探索疾病机制、发现新药物靶点和生物标志物提供了综合视角。
然而，目前多组学研究常常需要消耗大量样本，比如，仅基因组、代谢组和脂质组这三种组学分析就需要300mg的组织。而珍贵的临床样本来源极为有限，使得微量样本在多组学研究中的应用面临重大挑战。
为了解决这一问题，尊龙凯时推出了Integral-Omics™微量样本多组学分析解决方案。该方法允许研究者从低至10mg新鲜组织或1×107-2×107细胞中连续提取代谢物、脂质、蛋白、磷酸化肽段、RNA和DNA，实现六种组学的检测与联合分析，包括代谢组学、脂质组学、蛋白质组学、磷酸化蛋白组学、转录组学和全外显子测序。
尊龙凯时的Integral-Omics™解决方案的核心在于创新的连续提取技术，在液氮环境下将原始组织研磨成粉末，并进行一致性抽提，确保了多组学分析的样本均一性，从而避免因为样本来源异质性导致的分析偏差。
具体而言，该解决方案最大限度地节省了样本用量，从仅10mg组织连续提取六种分子，支持六种组学分析，并且可根据研究需求灵活搭配组学类型，如蛋白质组学、转录组学及代谢组学的组合，以满足个性化多组学分析的需求。
尊龙凯时的Integral-Omics™解决方案在多项科研论文中展示了其有效性。例如，有研究评估了其在临床样本中的可行性，成功从结直肠癌患者的肿瘤组织和正常邻近组织提取了1116种代谢物、1920种脂质、9257种蛋白质及大量磷酸化位点，验证了该方法在关键调控途径研究中的重要应用。
在新冠病毒感染相关的研究中，利用尊龙凯时的Integral-Omics™系统，科研团队通过构建多组学机器学习模型，识别出二十二种蛋白质和七种代谢物，帮助建立了COVID-19重症与非重症患者的生物标志物模型，对早期识别及治疗具有重要意义。
此外，多个项目案例，例如关于乳腺癌、甲状腺癌及新冠Omicron感染者的多组学研究，进一步展示了尊龙凯时的Integral-Omics™在医疗健康领域的广泛应用潜力。我们的目标是借助这一创新技术，推动生物医学的研究进展，帮助科研人员更高效地进行微量样本的多组学分析。