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如何更好地整合各種組學(xué)數(shù)據(jù)仍然是生物界面臨的重大挑戰(zhàn)，有時(shí)還面臨不完善的實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)和不同實(shí)驗(yàn)平臺(tái)數(shù)據(jù)的整合。常用的方法有代謝途徑水平分析、生物網(wǎng)絡(luò)分析、經(jīng)驗(yàn)相關(guān)分析等。有些軟件或網(wǎng)站提供整合多個(gè)組學(xué)數(shù)據(jù)的即用型分析。例如，代謝途徑富集分析包括：IMPaLA網(wǎng)站，使用來(lái)自11個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)的3000多個(gè)代謝途徑的信息，可用于整合多個(gè)組學(xué)分析；另外還有iPEAP軟件、MetaboAnalyst網(wǎng)站等，可以提供代謝途徑富集分析。提供生物網(wǎng)絡(luò)分析包括：SAMNetWeb網(wǎng)站、可提供腹肌通路分析以及轉(zhuǎn)錄組和蛋白質(zhì)組的網(wǎng)絡(luò)分析； pwOmics包，是一個(gè)R軟件包，可以根據(jù)隨時(shí)間變化的轉(zhuǎn)錄組和蛋白質(zhì)組信息構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)；類(lèi)似的軟件還有MetaMapR（R包，帶用戶(hù)界面）、MetScape（Cytoscape插件）、Grinn（R包）等。可以進(jìn)行經(jīng)驗(yàn)相關(guān)性分析：WGCNA（R軟件包），可以基于相關(guān)性和網(wǎng)絡(luò)拓?fù)鋪?lái)整合和分析多種組學(xué)數(shù)據(jù)；其他 R 軟件包包括 MixOmic、DiffCorr、qpgraph 和巨大。類(lèi)似的軟件還有MetaMapR（R包，帶用戶(hù)界面）、MetScape（Cytoscape插件）、Grinn（R包）等?？梢赃M(jìn)行經(jīng)驗(yàn)相關(guān)性分析：WGCNA（R軟件包），可以基于相關(guān)性和網(wǎng)絡(luò)拓?fù)鋪?lái)整合和分析多種組學(xué)數(shù)據(jù)；其他 R 軟件包包括 MixOmic、DiffCorr、qpgraph 和巨大。類(lèi)似的軟件還有MetaMapR（R包，帶用戶(hù)界面）、MetScape（Cytoscape插件）、Grinn（R包）等。可以進(jìn)行經(jīng)驗(yàn)相關(guān)性分析：WGCNA（R軟件包），可以基于相關(guān)性和網(wǎng)絡(luò)拓?fù)鋪?lái)整合和分析多種組學(xué)數(shù)據(jù)；其他 R 軟件包包括 MixOmic、DiffCorr、qpgraph 和巨大。