用途：协调并整合多个组学数据集，进行系统生物学分析，包括跨组学相关性、多组学聚类、通路级整合与统一解读。
主要能力：按八阶段流程工作——数据加载与质控、样本匹配、特征映射（CpG→基因、CNV→基因、代谢物→酶）、跨组学相关（RNA vs 蛋白、甲基化 vs 表达、CNV vs 表达、eQTL vs 表达）、多组学聚类（MOFA+、NMF、SNF）、通路级整合、生物标志物发现、整合报告。支持转录组（CSV/TSV、HDF5、h5ad）、蛋白质组（MaxQuant、Spectronaut、DIA-NN）、甲基化（IDAT、beta 矩阵）、基因组（VCF、SEG）、代谢组（峰表）。
使用方式：需至少 2 个组学数据集、跨组学至少 10 个共同样本；计算 Pearson/Spearman 相关，至少用一种聚类方法，通路整合需带多组学证据评分。可协调 tooluniverse-rnaseq-deseq2、tooluniverse-epigenomics、tooluniverse-variant-analysis、tooluniverse-protein-interactions、tooluniverse-gene-enrichment、tooluniverse-expression-data-retrieval、tooluniverse-target-research 等技能。
适用场景：癌症多组学（TCGA RNA-seq+蛋白+甲基化+CNV）、eQTL+表达+甲基化调控链、药物反应多组学预测。
限制：建议样本量 n≥20；样本不全时用成对整合；不同平台需谨慎归一化；大数据集可能占用大量内存；结果需领域专家验证。具体代码与实现见 phase_details.md。