生信分析服务MR孟德尔随机化单细胞测序转录组数据分析网络药理学

最新推荐文章于 2025-06-17 10:39:59 发布

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将孟德尔随机化（MR）、单细胞测序、转录组数据分析和网络药理学结合，是当前生物信息学领域的前沿方法，尤其在疾病机制解析、靶点发现和药物研发中展现出巨大潜力。以下从技术逻辑、应用场景和服务流程三个维度展开说明：

孟德尔随机化（MR）
- 核心作用：通过遗传变异作为工具变量，推断暴露因素（如肠道菌群、代谢物）与疾病之间的因果关系，减少混杂因素干扰。
- 数据需求：全基因组关联研究（GWAS）数据、暴露因素与疾病的遗传关联数据。
- 优势：提供高因果推断能力，为后续机制研究提供可靠假设。
单细胞测序
- 核心作用：解析细胞异质性，定位关键细胞亚群及其基因表达特征。
- 数据需求：单细胞RNA测序（scRNA-seq）数据。
- 优势：揭示疾病中细胞亚群的动态变化，发现潜在治疗靶点。
转录组数据分析
- 核心作用：通过差异表达分析、基因集富集分析（GSEA）等，揭示疾病发生发展的分子机制。
- 数据需求：bulk RNA-seq数据或单细胞转录组数据。
- 优势：定位关键基因和通路，为靶点验证提供依据。