近年来，随着高通量测序与生物信息学技术的飞速发展，菌群研究已从单一的16S rRNA基因测序迈向多组学整合分析的新阶段。多组学整合方法通过联合基因组学、转录组学、蛋白质组学、代谢组学及宏基因组/宏转录组等多层次数据，全面揭示微生物群落的组成、功能及其与宿主或环境的互作机制。
在菌群研究中，宏基因组学可提供群落中微生物的物种组成与功能潜力信息；宏转录组学则反映特定条件下活跃表达的基因；蛋白质组学和代谢组学进一步揭示实际执行的生物过程与代谢产物。例如，在肠道菌群与宿主健康的研究中，整合宏基因组与代谢组数据可识别关键菌种及其产生的短链脂肪酸等代谢物，进而阐明其在免疫调节或代谢疾病中的作用机制。
然而，多组学整合面临数据异质性高、维度大、样本量小等挑战。为此，研究者开发了多种整合策略：早期整合(early integration)将原始数据拼接后统一分析；中期整合(intermediate integration)通过降维或网络构建提取各组学特征；晚期整合(late integration)则在各组学独立建模后再融合结果。此外，机器学习与人工智能方法(如多层神经网络、随机森林、图神经网络)被广泛用于挖掘跨组学关联，提升预测准确性与生物学解释力。
目前，已有多个开源工具和数据库支持多组学整合分析，如QIIME 2、MetaPhlAn、HUMAnN、MixMC及Multi-Omics Factor Analysis(MOFA)等。这些工具不仅提高了分析效率，也促进了标准化流程的建立。
总之，多组学整合方法正成为菌群研究的核心驱动力，推动从“相关性”向“因果性”迈进。未来，随着单细胞技术、空间组学及动态建模的发展，多组学整合将更精准地解析菌群在健康与疾病中的动态调控网络，为个性化医疗与生态干预提供科学依据。
