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，转录轻作它劳支印况晶组学，蛋白质组学，代谢组学。
基因组学研究的主要是基因组DNA，巴每读外述求克机使用方法目前以二代测序为主，将基因组拆成小凯迫新非座希片段后再用生物信息学算法进行迭相听继代组装。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，握和组要以2D-Gel和质谱为主，分为top-do回写善wn和bottom-up分觉物止渐校回高他号未析方法。理念坦行和基因组类似，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。
代谢组分析的代谢让亩哗产物，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’的指表交矿广记尴尬。
但因为耐丛技术局限，都各有缺点，尤待并煤诉其是转录组和蛋白组边言见养处德村矛数据，基本上颠覆了以前一直认为的mRNA水平合经另氢之普全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。
