1. 多组学的意义

多组学是将基因组学、转录组学、蛋白质组学和代谢组学等多维度数据整合分析的方法，能够全面揭示生物体系的复杂机制。

2. 数据分析流程

数据预处理：清洗异常值和缺失值，确保数据质量。

特征选择：筛选与目标变量相关的生物标志物。

模型构建：使用机器学习或统计学方法挖掘隐藏规律。

3. 常用工具

R语言：结合Bioconductor包进行生物信息学分析。

Python：利用Pandas、Scikit-learn等库实现数据处理和建模。

Cytoscape：用于可视化网络关系和通路分析。

4. 应用案例

某药物研发公司通过多组学分析发现了与疾病相关的新型生物标志物，为精准医疗提供了重要依据。