二、多组学整合分析策略

（1）松散的整合（Loose Integration）
- 分别分析各组学数据
- 比较不同组学层面的结果，寻找一致性
- 例如：比较差异物种和差异代谢物，寻找相关性
（2）统计学整合（Statistical Integration）
- 使用多变量统计方法整合多个数据矩阵
- CCA（Canonical Correlation Analysis）：寻找两个数据集之间的最大相关
- sPLS（sparse Partial Least Squares）：寻找预测关系的同时进行变量选择
- MCIA（Multiple Co-Inertia Analysis）：整合多个组学数据集
- MOFA（Multi-Omics Factor Analysis）：分解共享和特异的变异源
（3）网络整合（Network Integration）
- 构建跨组学的关联网络
- 例如：物种-代谢物关联网络、基因-代谢物关联网络
- 识别网络中的关键节点（hub）
（4）机器学习整合
- 将多组学特征作为输入，训练预测模型
- 使用特征选择识别最重要的预测因子