3.6 多组学数据整合策略与工具（如MOFA、iCluster）

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3.6 多组学数据整合策略与工具（如MOFA、iCluster） 3.6 多组学数据整合策略与工具：从异质性到协同解析在现代精准医学与靶标发现的研究范式中，单一组学数据的局限性日益凸显。基因组变异未必反映转录活性，表观修饰可能沉默潜在致病基因，而蛋白质丰度又受翻译后调控影响。面对这种多层次、高维度、异质性强的生物学现实，研究者逐渐意识到：唯有将基因组（Genomics）、转录组（Transcriptomics）、表观组（Epigenomics）、蛋白质组（Proteomics）及代谢组（Metabolomics）等多维数据统一建模，才能逼近复杂疾病的分子本质。于是，“多组学数据整合”不再是一个技术选择，而是靶标识别的必由之路。然而，整合并非简单拼接。