表觀基因組和轉錄組數據分析新平臺

日期：2015-08-11 09:02:26

高通量測序，可提高我們進行全基因組研究的能力，從而徹底改變了生物學研究。然而，由于缺乏生物信息學專業知識，現代技術仍然超出了許多實驗室的能力范圍。八月七日在國際著名學術雜志《Genome Biology》發表的一項研究中，來自美國辛辛那提大學醫學院的研究人員，提出了一種BioWardrobe平臺，可讓用戶使用一種方便生物學家的Web界面，存儲、可視化和分析表觀基因組學和轉錄組學數據，而不需要專業的編程知識。

以新一代測序（NGS）為基礎，分析基因表達、染色質結構和蛋白質–DNA相互作用的方法飛速發展，為分子生物學打開了新的視野。這些方法包括RNA測序（RNA-seq）、染色質免疫沉淀測序（ChIP-seq）、DNase I測序（DNase-Seq）、微球菌核酸酶測序（MNase-SEQ）、易接近轉座酶染色質測序法（ATAC-Seq）等等。

在“濕實驗室（wet lab）”的一面，這些方法在很大程度上已被很好地確定，可以由有經驗的分子生物學家執行；但是，分析測序數據需要生物信息學專業知識，許多分子生物學家并不具備。重新利用已公布的數據集也具有挑戰性：雖然作者通常符合長期需求，將原始數據文件存放到數據庫，如Sequence Read Archive (SRA)或Gene Expression Omnibus (GEO)，但是，如果沒有專業知識，就不可能分析這些數據。

即使處理后的數據文件（例如，基因表達值）是可用的，但是，直接在數據集之間進行比較也是不明智的，因為不同的實驗室使用不同的方法（或不同的軟件版本）。這意味著，甚至連最簡單的任務，生物學家都需要生物信息學家的幫助，例如在一個基因組瀏覽器上查看自己的數據，從而讓許多實驗室難以企及這些令人興奮的技術。即使生物信息學家參與，但是合作優先權的差異，可能會導致誤解，不利于研究工作。為了減輕這些問題，一個最佳途徑是，開發容易使用的數據分析軟件，使生物學家即使沒有生物信息學家的幫助，也能執行最基本的基本任務。

多個獨立的程序和Web服務，可用于NGS數據分析。然而，大多數現有的可用工具都有一個命令行界面，執行一個特定的任務，并且通常需要它們之間的文件轉換。一些流行的軟件包，如HOMER或Tuxedo，被組織在一起，并包括能夠執行多個任務的組件，從而解決了互操作性問題。然而，這種優秀的工具仍然需要使用命令行，并具有有限的可視化選項。

商業程序GeneSpring、Partek和Golden Helix，可以在普通的臺式電腦上運行，并可分析基因表達或基因變異。然而，用戶必須手動加載數據并將其存儲在他們的臺式電腦中；考慮到NGS數據的數量龐大，這種設置使得數據分析變得復雜。

此外，這些工具不允許多個已發布或本地產生的數據集進行無縫整合。Illumina Basespace和Galaxy服務器，可對數據進行存儲和分析，并有完整的查看工具。然而，它們需要外部機構的數據傳輸，只能為用戶數據提供有限的存儲空間。雖然Galaxy提供了不使用命令行界面運行工具的機會，但是用戶仍然需要管理文件類型轉換，并且每次都要選擇詳細的參數，這需要深入了解每種工具和文件格式。沒有穩定的流程，可能會導致沒有經驗的用戶比較“蘋果和桔子”?？傊?，很少有可用的工具能夠為生物學家提供一個友好的界面，并且，沒有一種工具，能夠將這樣的界面與數據存儲、顯示和分析整合起來。

基于此，該研究小組開發了BioWardrobe，一種方便生物學家使用的平臺，將NGS數據采集、存儲、顯示和分析整合起來，主要旨在用于基因組學領域的研究。BioWardrobe功能包括：從核心設施或在線數據庫（例如，GEO）下載原始數據，讀取顯示在加利福尼亞大學本地實體、UCSC基因組瀏覽器上的映射和數據，質量控制和基本、先進的數據分析。

在基本分析中，自動化程序用于處理每個實驗。程序的選擇是基于生物學家友好的實驗參數（例如，RNA / ChIP-seq、雙/單、基因組、抗體）和其他研究機構開發的工具，結合自行開發的工具（例如，Bowtie、STAR、FASTX和MACS2），通過提供額外的信息提高原有軟件的輸出，提供有意義的質量控制，并在Web界面顯示結果。

在基本分析過程中產生的質量控制，被選擇來幫助進行實驗程序的故障排除?？啥ㄖ频南冗M分析可以結合多個實驗，并包括比較基因表達（DESeq1 / 2）和基因組占有（MAnorm）的工具，使用圖形用戶界面分析樣品或樣品組，并產生主成分分析圖、基因列表、平均標記密度分布和熱圖。

R編程語言的一個內置接口，可促進額外的自定義腳本合并。所有的預計算數據都存儲在一個SQL數據庫中，并可以通過一個方便的Web界面讓生物學家訪問。另一方面，生物信息學家可以使用一個提供的R庫或使用其他編程語言，訪問數據。BioWardrobe可以在Linux或MacOSX系統上運行。安裝包和說明可在GNU GPL v.2下使用。