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ExpOmics：赋予生物学家强大多组学数据分析能力的全面网络平台

已有 455 次阅读 2024-9-2 12:47 |个人分类:科普|系统分类:科普集锦

ExpOmics：赋予生物学家强大多组学数据分析能力的全面网络平台

下一代测序和质谱等高通量技术产生的多组学数据是理解复杂生物系统的宝贵资源。然而，尽管这些数据具有潜力，但由于成本高、门槛高，挖掘和分析这些数据仍然具有挑战性。例如，多组学数据集的复杂性和多样性对缺乏生物信息学专业知识的生物学家在探索这些数据时提出了相当大的挑战，包括基因、信使RNA (mRNA)、长链非编码RNA (lncRNA)、微小RNA (miRNA)、环状RNA (circRNA)、PIWI相互作用RNA (piRNA)和蛋白质表达数据等。此外，解决特定的生物学问题通常需要可定制的数据分析，强调用户友好的网络平台的必要性，以实现对这些复杂多样的数据的有效调查，并推进生命科学研究。为了应对这些挑战，生物信息学家已经努力开发了几个网络平台来探索和分析多组学数据。

但是，仍然存在一些需要紧急处理的关键问题。例如，ExpressVis、eVITTA、PANDA-view、iDEP和TIMEOR主要关注特定物种(如人和模式生物)的基因和蛋白质表达数据。因此，它们缺乏处理非编码基因表达数据和来自其他生物的数据的能力，包括lncRNA、circRNA、miRNA和piRNA。此外，它们缺乏必要的分析能力，如加权基因共表达网络分析(WGCNA)、特征选择，以及与大型国际组学项目的整合，如癌症基因组图谱(TCGA)。此外，它们对差异表达和功能富集分析提供的功能相对有限，无法满足复杂分析的需求。

为了填补这些空白，Li等人提出了ExpOmics（图1，http://www.biomedical-web.com/expomics/），一个易于使用的网络平台，其应用程序旨在帮助生物学家有效地处理各种类型的表达数据，而不需要编程技能。ExpOmics提供强大的多组学数据分析和可视化功能，用于探索基因、mRNA、lncRNA、miRNA、circRNA、piRNA和蛋白质表达数据，涵盖差异表达、共表达、WGCNA、特征选择和功能富集分析的各个方面。ExpOmics允许用户上传来自不同资源的具有不同基因命名法的表达数据，并支持各种类型的表达值和生物体。此外，ExpOmics整合了来自TCGA的196种癌症亚型的22,427个转录组数据集。这种整合使生物学家能够彻底探索数据，从而促进癌症生物标志物和靶点的发现和验证。总之，ExpOmics作为一个有价值的网络平台，为全世界的生物学家提供强大的多组学数据分析能力。

图1 ExpOmics实现框架

在可预见的未来，作者们计划通过整合蛋白质-蛋白质相互作用网络分析功能来增强ExpOmics中的ProteinExplyzer模块。该网络平台将进行更新，以适应更大规模的表达数据，如单细胞和空间转录组，以及更多自定义参数，如图大小、图配色方案、用户定义的基因矩阵转置文件和NCBI GEO平台文件。作者们致力于持续维护和改进ExpOmics的分析和可视化功能，希望这些更新能够显著提高ExpOmics在多组学数据分析中的实用性。

参考文献

[1] Li D, Min Z, Guo J, Chen Y, Zhang W. ExpOmics: a comprehensive web platform empowering biologists with robust multi-omics data analysis capabilities. Bioinformatics. 2024:btae507. doi: 10.1093/bioinformatics/btae507.

以往推荐如下：

1. 分子生物标志物数据库MarkerDB

2. 细胞标志物数据库CellMarker 2.0

3. 细胞发育轨迹数据库CellTracer

4. 人类细胞互作数据库：CITEdb

5. EMT标记物数据库：EMTome

6. EMT基因数据库：dbEMT

7. EMT基因调控数据库：EMTRegulome

8. RNA与疾病关系数据库：RNADisease v4.0

9. RNA修饰关联的读出、擦除、写入蛋白靶标数据库：RM2Target

10. 非编码RNA与免疫关系数据库：RNA2Immune

11. 值得关注的宝藏数据库：CNCB-NGDC