前言
最近大家的朋友圈是不是都被佩奇刷屏啦？是不是朋友圈瞬间变“猪圈”啦
临近猪年春节的最后半个月，一个名为“啥是佩奇”的短视频火了，视频带给我们的是爱、是温暖、是感动，更有着浓浓乡土气息背后深深的思索。
爷爷的精神令我们感动，带着不解带着疑惑去问遍左邻右舍、翻山越岭不懈追求、在不停的反馈中多次尝试与挑战，最终超乎意料做出了超级佩奇。2018已经过去，身为科研人的我们看到这个短片或许也已经不由自主注入了满满的科研动力；做科研就是要抱有爷爷的那股精神，不断获取新知、获得反馈、重复实验，最后总结归纳。相信在2019年注入合适的反馈学习方法以及锲而不舍的科研热情，一定能在2019年获得一个科研好成果。就像下面这个既朋克又硬核的佩奇。
对于科研工作者，满满的热情和合适的方法对于科研取得好成果来说缺一不可。对于我们组学研究者同样如此，就拿组学研究来说，之前大家可能更多的是只关注基因、蛋白或代谢单个方面的研究。但根据近几年发文情况显示，将多种组学的研究相结合已经成为一个趋势，多层组学整合研究也将为组学科研者提供从“本源追溯-机制探索-表型结果”全过程的系统研究方案。
从基因、转录到蛋白、代谢；多层组学整合配齐，更全面的研究方法，让你的组学科研无忧~
多层组学研究的文章也相对更容易获得高分，不信？下面请看一篇影响因子为37.205分的经典多层组学案例~
材料：胃癌组织
主要技术：LC-MS/MS, 非标定量
期刊：Nat. Commun.
影响因子：12.353
过去的二十年中，在“组学”技术不断驱使下，确定遗传学，分子通路以及整体表型之间关系的分析能力越来越强大。然而尽管取得了上述进展，影响复杂性状的大多数遗传因素仍不清楚。
文章以肝脏线粒体复杂分子复合物装配为例，作为电子传递链中的一个重要组成部分，目前对此的认识极为有限。为探究复杂性状下的分子机制，文章联合转录组，蛋白质组，代谢组以及各组学之间的数据综合分析。80组共386只不同性状的BXD小鼠的研究共检测到25136条转录本，2622种蛋白，981种代谢物。在检测到的2600中转录-蛋白对中，85%有定量信息的性状位点是由转录组学或蛋白质组学检测得到；基因型和性状之间的复杂关联通过多组学数据综合构建。
最新的质谱技术扩大了蛋白质组学和代谢组学测量的范围和可靠性。这些工具现在能够识别成千上万不同的因素驱动的分子途径，机制，以及由此产生的表型，从而大大有助于理解复杂系统。另外通过多层面的组学研究更有利于揭示基因型和性状之间的复杂关系，单一组学研究具终有局限性。另外，文章中最突出部分在于数据整合与分析。分析结果完整，新颖，可信度高。以上是文章能够获得高分的主要因素。
Evan G. Williams. et al., Systems proteomics of liver mitochondria function. 2016, Science.
希望上面这篇文章为您2019年的组学研究工作提供了更为清晰的科研思路，鹿明生物也将在2019年不断成长沉淀为支持我们的广大客户助力多层组学研究。
啥是佩奇？多层组学配齐，请认准鹿明牌(＾－＾)
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