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Your Good Partner in Biology Research

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轉錄組學數據,而不需要專業的編程知識。

 

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)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HOMERTuxedo,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GeneSpringPartekGolden 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 BasespaceGalaxy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”。總之,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,BowtieSTARFASTXMACS2),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。可定制的先進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LinuxMacOSX系統上運行。安裝包和說明可在GNU GPL v.2下使用。

 


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