综述：通过整合多组学重建牛疾病轨迹：分子决策节点、预测性生物标志物与精准干预

《Veterinary Research Communications》：Reconstructing bovine disease trajectories through integrative multi-omics: molecular decision nodes, predictive biomarkers and precision intervention

　　

摘要

牛的疾病源于遗传易感性、调控应答、免疫活性、代谢、微生物生态与组织功能之间的动态相互作用。尽管单独的组学研究已发现了许多与疾病相关的分子标志，但许多标志仍具有情境依赖性，且在不同动物、品种、疾病阶段和生物基质间可重复性较差。整合性多组学不仅限于对各分子层进行平行分析，而是将基因组变异与表观遗传调控、转录活性、蛋白质与代谢物状态以及微生物生态联系起来，以重建疾病发生与恢复背后的协同机制。本综述整合了多组学数据，涵盖从疾病前易感状态、活动期疾病到持续或功能性恢复的整个轨迹，同时考察生态失稳作为可能在该连续谱不同阶段出现的过程。在各类疾病中，多个分子层的整合揭示了疾病应答通路的遗传调控、炎症激活、免疫-代谢与氧化还原失衡、组织屏障功能障碍以及微生物组-代谢物反馈之间的反复关联。这些相互作用的进程比孤立的分子改变具有提供更大生物学和预测信息量的潜力。因此我们提出，稳健的生物标志物开发应优先考虑可重复的跨组学信号，并构建整合三个互补组成部分的精简面板：疾病负荷或因果诱因、宿主应答状态以及功能性后果。此类生物标志物在临床应用前，需在独立群体、品种、疾病阶段和田间条件中进行验证。通过关联分子层而非罗列单个标志，多组学可支持更可靠的疾病预测、机制性诊断、靶向干预，以及促进 cattle 疾病抵抗力和恢复力的遗传选择。

牛的疾病源于遗传易感性、调控应答、免疫活性、代谢、微生物生态与组织功能之间的动态相互作用。尽管单独的组学研究已发现了许多与疾病相关的分子标志，但许多标志仍具有情境依赖性，且在不同动物、品种、疾病阶段和生物基质间可重复性较差。整合性多组学不仅限于对各分子层进行平行分析，而是将基因组变异与表观遗传调控、转录活性、蛋白质与代谢物状态以及微生物生态联系起来，以重建疾病发生与恢复背后的协同机制。本综述整合了多组学数据，涵盖从疾病前易感状态、活动期疾病到持续或功能性恢复的整个轨迹，同时考察生态失稳作为可能在该连续谱不同阶段出现的过程。在各类疾病中，多个分子层的整合揭示了疾病应答通路的遗传调控、炎症激活、免疫-代谢与氧化还原失衡、组织屏障功能障碍以及微生物组-代谢物反馈之间的反复关联。这些相互作用的进程比孤立的分子改变具有提供更大生物学和预测信息量的潜力。因此我们提出，稳健的生物标志物开发应优先考虑可重复的跨组学信号，并构建整合三个互补组成部分的精简面板：疾病负荷或因果诱因、宿主应答状态以及功能性后果。此类生物标志物在临床应用前，需在独立群体、品种、疾病阶段和田间条件中进行验证。通过关联分子层而非罗列单个标志，多组学可支持更可靠的疾病预测、机制性诊断、靶向干预，以及促进牛疾病抵抗力和恢复力的遗传选择。