這篇評論探討生理學研究如何因應Omic技術的進步而轉向分子生理學，特別是蛋白質質譜分析和下一代DNA測序（NGS）。雖然這些技術提供了豐富的基因、mRNA和蛋白質數據，但要全面理解生理過程仍然困難。評論提到三種整合Omic數據與傳統研究的方法：開發線上資源、使用貝葉斯方法結合不同數據，以及應用自然語言處理技術分析文獻。此外，還提到大型語言模型（如ChatGPT）在知識整合中的角色及其局限性。 PubMed DOI

多組學研究是一種創新的生物科學方法，結合基因組學、轉錄組學、蛋白質組學和代謝組學等數據，幫助我們全面理解生物系統。這篇綜述強調數據整合的重要性，揭示生物過程中的複雜互動。 我們討論了深度學習、圖神經網絡和生成對抗網絡等計算技術的最新進展，這些技術提升了多組學數據的分析能力。同時，文章也探討了數據異質性和模型可解釋性等挑戰。 此外，大型語言模型在特徵提取和知識整合方面的潛力也被提及。儘管多組學有很大潛力，但所需的計算資源和模型調整的複雜性仍需持續創新與合作。 PubMed DOI

這項研究分析了超過80,000篇文獻，深入探討代謝組學領域。作者利用PubMedBERT將摘要轉換為768維的嵌入向量，並透過t-SNE降維，揭示了在化學、植物生物學、藥理學及臨床診斷等領域的聚類現象。結合GPT-4o mini的主題建模，研究分為20個主題，如「植物壓力反應機制」及「COVID-19代謝組學」。時間分析顯示，自2015年後深度學習的應用增加，且對生物標記的重視持續。研究團隊還提供互動式網頁應用，方便探索這些見解，為研究人員和政策制定者提供有價值的框架。 PubMed DOI

能量代謝與運輸過程對腎臟近端小管細胞的功能非常重要。最近的研究利用代謝組學和轉錄組學，揭示了單細胞轉錄組特徵變化與腎臟發育及疾病的能量代謝之間的關聯。研究發現，近端小管細胞可依脂肪酸氧化酶的mRNA水平分為高低兩群，慢性腎病患者的低氧化能力細胞比例較高，且與鈉運輸蛋白水平降低有關。這些發現有助於理解不同代謝能力如何影響患者的疾病特徵，為腎臟科的精準醫療提供依據。 PubMed DOI

Omics技術大幅推進了腎臟病學的發展，讓我們更深入了解腎臟疾病的分子機制。這些技術幫助開發更準確的診斷工具和治療策略，並提供預後標記。整合多層次的omics數據，包括大規模、單細胞和空間omics，讓我們能全面理解腎臟的健康與疾病狀態。 本篇綜述探討了整合不同omics層次（如轉錄組、表觀基因組和空間數據）的方法與挑戰，並強調這對於研究糖尿病腎病和多囊腎等疾病的重要性。這種整合方法正在改變腎臟病學的診斷與治療，對改善病人結果至關重要。 PubMed DOI

全球超過8.5億人受腎臟病影響，早期發現很重要。腎臟病常會造成脂質代謝異常。質譜影像（像MALDI、DESI MSI）能幫助研究人員在腎臟特定區域觀察脂質變化，深入了解疾病機制。結合空間代謝體學和其他技術，有機會帶來新的臨床應用。 PubMed DOI

近十年質譜影像技術大躍進，能在組織切片中高解析度地描繪數百種代謝物和蛋白質分布，特別在腎臟等器官研究上很有幫助。這些成果仰賴跨領域合作，但資料分析和標準化還有待加強。隨著技術和品質控管進步，未來應用會更普及，對複雜疾病的理解也會更深入。 PubMed DOI

研究發現，細胞膜膽固醇會影響GLP-1受體（GLP-1R）功能，進而影響血糖和胰島素分泌。膽固醇過高會讓GLP-1R活性下降，但用降膽固醇藥（如simvastatin）能改善其功能。分子模擬顯示，膽固醇會和GLP-1R特定位置結合，若將Val229突變，能提升胰島素分泌。這有助未來開發調控GLP-1R的新藥。 PubMed DOI

CKM疾病彼此影響，需整合式管理。新療法如GLP-1 RAs、SGLT2抑制劑和finerenone，能同時保護多個器官。照護上也要處理脂肪肝、睡眠呼吸中止症、肥胖等共病，並評估衰弱程度，多專科合作很重要。未來應強調早期、個人化介入，特別針對高風險族群，並善用數位健康和AI，但也要注意倫理和法規問題。 PubMed DOI

Ontolomics-P 是一款操作簡單的網頁工具，專門分析蛋白質體學資料。它用 LDA 主題建模、GO 語意相似度和 GPT-4o 再註解，能把複雜的生物功能整理成清楚易懂的主題，還整合 10 種癌症的蛋白質資料，讓分析更全面、結果更好懂，幫助推動蛋白質體學研究。 PubMed DOI