OMIA生信分析平台：应用和展望

2023-08-25 12:54:54, Untangled

背景介绍

BACKGROUND

生物医药正处于“大数据”时代，随着高通量检测技术的普及，我们能够在更大规模、更深层次上探索生命的奥秘。从基因组、转录组、蛋白质组到代谢组，生物大数据不断涌现，为推动生物医学研究与临床实践的进步提供了前所未有的机遇，同时数据维度的提升也带来了巨大的挑战。如何有效地处理、分析、整合与解读海量数据，帮助疾病预测和诊断，已经成为了一个迫切需要解决的问题，研究者需要借助强大且易用的生物信息学工具，以突破数据处理的瓶颈，进一步解锁生物医学大数据的潜力和价值。

为此，氨探生物构建了的OMIA（Omics In All）生信分析平台（https://omia.untangledbio.com/），为研究者们提供了一站式的组学数据分析解决方案，这个平台整合了多个前沿的分析流程，包括批次矫正流程OBC（Omics Batch Correct）, 多组学整合分析流程OIA（Omics Interactive Analysis）以及机器学习流程OML（Omics Machine Learning）等，可以从数据质量控制，多组学整合分析，标志物挖掘深度分析的全流程处理，极大地助力生物医学研究；同时OMIA平台也会上线一些常用的数据分析app，如聚类分析Mfuzz工具、富集分析工具等，研究者可以更高效地进行数据挖掘。

OBC - Omics Batch Correct
Untangled，公众号：氨探生物您的质谱组学数据中存在批次效应吗？——氨探生物OBC工具助您全方位评估和校正

OBC为用户提供了组学大数据清洗与质控的一站式解决方案。提供了数据质量评估、缺失值处理、批次矫正等实用功能。OBC能够方便地帮助用户了解数据质量，提升数据准确性，为后续的分析和挖掘工作铺平道路。

OIA - Omics Integrate Analysis
Untangled，公众号：氨探生物Omics Integrate Analysis——一站式多组学数据整合分析

OIA旨在解决组学数据整合与深度挖掘的问题。全面分析蛋白质组学、代谢组学和脂质组学等多组学数据，并且可以结合临床检测指标，分析临床信息与组学数据的关联，揭示潜在的关联性和生物学意义。

OML - Omics Machine Learning
Untangled，公众号：氨探生物流程发布 | 一站式生物标志物挖掘的在线机器学习工具——OML

OML是专为组学数据挖掘设计的机器学习工具。它包含了多种有监督的学习算法，如线性回归、随机森林、支持向量机等，可以进行回归和分类分析。利用OML，揭开机器学习建模的黑盒子，让用户能真正参与到模型构建，用户可以轻松找出疾病相关的生物标志物，并建立相应的预测模型。

展望

未来，OMIA会持续提供更丰富、更强大的生物信息分析流程，以适应生物医学研究的不断进步。在扩展现有分析流程和辅助工具的同时，OMIA平台也计划集成更多的研究工具。我们计划上线自有的质谱数据库，例如人血浆蛋白质组学和代谢组学的数据库、细胞蛋白质组数据库等，这将使得用户能够更方便地获取和利用质谱数据，从而提供更为丰富和精准的信息供生物医药研究使用。

我们将始终关注生物医药领域的最新进展和需求，以确保我们的服务始保持高标准、高质量。我们也将积极寻找与其他研究团队和机构的合作机会，共享资源，以共同推动生物医药研究的发展。期待在未来，OMIA能与更多的研究者和用户一起，推动蛋白质组学和代谢组学在生物标志物开发和药物开发的更广泛的应用。

Untangled Biosciences

解构健康奥秘、探寻生命答案，氨探生物以一流的分子表型组平台和成熟的临床转化应用体系，为优秀的研究团队进行技术和数据赋能，致力于实现分子表型水平的精准诊疗。