组学omics，研究的是整体. 按照分析目标不同主要分为
基因组学，转录组学，
蛋白质组学，代谢组学。
基因组学研究的主要是基因组DNA，使用方法目前以二代测序为主，将基因组拆成小片段后再用
生物信息学算法进行迭代组装。当然这仅仅是第一步，随后还有繁琐的基因注释等
数据分析工作。
转录组学研究的是某个时间点的mRNA总和，可以用芯片，也可以用测序。芯片是用已知的基因探针，测序则有可能发现新的mRNA,
蛋白组学针对的是全体蛋白，组要以2D-Gel和质谱为主，分为top-down和bottom-up分析方法。理念和基因组类似，将蛋白用特定的物料化学手段分解成小肽段，在通过质量反推蛋白序列，最后进行搜索，标识已知未知的蛋白序列。
代谢组分析的代谢产物，是大分子和小分子的混合物，主要也是用液相和质谱。
总而言之，这些技术都想从全局找变量，都是一种top-down的
研究方法，原因很简单：避免‘只缘身在此山中’的尴尬。
但因为技术局限，都各有缺点，尤其是转录组和蛋白组数据，基本上颠覆了以前一直认为的mRNA水平能代表蛋白水平的观念，因为这两组数据的重合度太低。
所以目前很多研究都开始使用
交叉验证方法。
无论如何，都需要对数据进行分析，有经验的分析往往能化腐朽为神奇。