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多组学整合分析

出品：一诺一康生物医药科技有限公司 · 生物信息团队
数据版本：2025-10-20（整合代谢组、外泌体蛋白组与石蜡组织蛋白组的基础分析结果）

1. 项目背景与整合思路

  • 研究目标：在非同源样本前提下，从代谢组、外泌体蛋白组与石蜡组织蛋白组三层证据中，识别与 P53 异常型内膜癌相关的稳健通路与机制线索。
  • 整合策略：以“通路/功能模块”为枢纽对齐三组学，在 GO Biological Process（GO BP）、Hallmark 与 KEGG 三个本体/库中进行结果汇聚；以证据强度优先级呈现：代谢组 ≈ 外泌体蛋白组 > 石蜡组织蛋白组（探索性）。

2. 数据与分析范围

  • 代谢组：经全局 FDR<0.05 过滤的差异代谢物，用于定量指示代谢重编程方向与强度。
  • 外泌体蛋白组：FDR<0.05 的差异蛋白与通路富集结果，用于刻画免疫/应激与核相关主题。
  • 石蜡组织蛋白组：P<0.01 名义显著蛋白与通路注释，用作组织层探索性佐证与方向校验。

3. 结果要点（跨组学一致）

  • 免疫主题增强：
  • GO BP 多条免疫过程显著，包括“抗原加工与呈递”“淋巴细胞/白细胞增殖”等（多条 q≤0.01）。
  • KEGG（外泌体层）富集“NETosis”“Phagosome”“Antigen processing and presentation”等免疫/炎症相关通路。
  • 代谢重编程：
  • 代谢层胆碱显著上升（多峰一致），鞘氨醇升高、部分肉碱下降，指向“膜组成/信号增强与 β-氧化受限”的代谢特征。
  • GO BP 中“核苷酸/单羧酸/烟酰胺核苷酸”等代谢过程多条 q≤0.10；Hallmark 中 Heme metabolism 达显著（q≈0.016）。
  • 细胞外与核相关信号：外泌体富集染色质重塑与 NETosis，提示细胞外核物质与免疫微环境的交互增强。

4. 通路一致性与显著性（摘要）

  • GO BP（代表性过程）
  • 免疫：抗原加工与呈递、淋巴细胞/白细胞增殖、外源抗原呈递等（多条 q≤0.01）。
  • 代谢：核苷酸/单羧酸/烟酰胺核苷酸代谢、乙酰胆碱相关过程等（多条 q≤0.10）。
  • Hallmark（代表性基因集）
  • Heme metabolism 显著（q≈0.016）。
  • KEGG（代表性通路，外泌体层）
  • NETosis、Phagosome、Antigen processing and presentation 等免疫/炎症通路；
  • 结合代谢层线索，Cholinergic synapse 等与胆碱/胆碱能相关路径呈一致方向。

完整一致性矩阵与 Top-10 榜单见交付索引。

5. 机制线索（可视化与解读）

  • 机制 1｜胆碱/磷脂合成与膜脂负荷
  • 代谢层显示胆碱与鞘氨醇明显上升，肉碱类下降；
  • 通路层（GO/KEGG）指向膜磷脂合成、胆碱能相关与能量代谢耦合的重编程；
  • 解读：膜组成与信号需求上升，脂肪酸氧化受限制衡，支持 P53 异常型的膜脂负荷增大特征。
  • 机制 2｜染色质/NETosis 与免疫呈递
  • 外泌体层富集染色质重塑与 NETosis；
  • 组织层（探索性）与 GO 免疫过程相呼应，呈现“呈递/增殖”方向的免疫微环境重构；
  • 解读：核相关物质外排与抗原呈递通路活跃，支持免疫相关信号增强。

相应机制卡与网络图可在交付索引中查看。

6. 候选靶点（证据等级与说明）

  • CHKA（胆碱激酶 α）：中等证据
  • 代谢层强信号（胆碱显著升高）；GO 代谢过程与 KEGG 线索相互支撑；
  • 需结合组织层表达与磷酸胆碱定量作进一步确认。
  • HSP90 家族（重视亚型）：中-证据
  • 外泌体层 HSP90B1（ER 型）上调，提示应激与折叠素相关；
  • 建议关注亚型差异（α/β vs B1）。
  • S1P 轴（SphK/S1PR）：中-证据
  • 鞘氨醇升高与免疫/微环境过程一致，建议补充 S1P 与 SphK1/2 相关数据以提升置信度。

7. 可视化与交付索引

  • 一致性矩阵
  • GO BP：multiomics_integration/outputs/pathway_consistency_GO_BP.csv
  • Hallmark：multiomics_integration/outputs/pathway_consistency_HALLMARK.csv
  • KEGG（扩展）：multiomics_integration/outputs/pathway_consistency_KEGG_EXT.csv
  • Top-10 榜单
  • multiomics_integration/outputs/top10/top10_immune_go_bp.csv
  • multiomics_integration/outputs/top10/top10_metabolism_go_bp.csv
  • multiomics_integration/outputs/top10/top10_immune_hallmark.csv
  • multiomics_integration/outputs/top10/top10_metabolism_hallmark.csv
  • multiomics_integration/outputs/top10/top10_immune_kegg_ext.csv
  • multiomics_integration/outputs/top10/top10_metabolism_kegg_ext.csv
  • 机制卡与靶点档案
  • multiomics_integration/outputs/mechanism_cards/Mechanism1_Choline_Phospholipid.md
  • multiomics_integration/outputs/mechanism_cards/Mechanism2_Chromatin_NETosis_Immune.md
  • multiomics_integration/outputs/target_dossiers/CHKA_dossier.md
  • multiomics_integration/outputs/target_dossiers/HSP90_family_dossier.md
  • multiomics_integration/outputs/target_dossiers/S1P_axis_dossier.md
  • 网络文件
  • 节点：multiomics_integration/outputs/network_nodes.csv
  • 边：multiomics_integration/outputs/network_edges.csv

8. 小结

  • 以通路为枢纽的三层整合指向两条主线：
  • 免疫主题（呈递/增殖增强、NETosis/吞噬相关）；
  • 代谢重编程（胆碱/磷脂与鞘脂相关上升、β-氧化受限）。
  • 候选靶点以 CHKA、HSP90 家族与 S1P 轴为代表，证据等级清晰、路径可复核；
  • 组织层为探索性证据，建议作为方向性参考，与强证据层（代谢/外泌体）共同解读。