2023-06-27 18:06:21, Untangled
背景介绍
BACKGROUND
在对生命科学的研究中,蛋白质组学、代谢组学和脂质组学等多组学技术的广泛应用为我们深入了解生命的奥秘提供了强有力的工具。然而,面对庞大而复杂的多组学数据,如何进行高效的整合和分析,是摆在研究者面前的一道难题。
为此,氨探生物开发了一款基于蛋白质组学、代谢组学和脂质组学检测结果的多组学分析流程Omics Integrate Analysis (OIA),它不仅允许用户上传自己的数据,还提供了多样的数据整合工具和方法,从而全面分析蛋白质组学、代谢组学和脂质组学等多组学数据,并且可以结合临床检测指标,分析临床信息与组学数据的关联,揭示潜在的关联性和生物学意义。
未来,该工具还将整合基因组、转录组等多组学的数据,实现更全面的多组学整合分析。
图1:网站首页展示
网站功能一览
1. 上传数据(Data Loading)
●选择使用内置的示例数据(已发表文章的公开数据集Covid-19)或者上传自己的数据,并进行预览
●在蛋白、代谢、脂质和临床信息中选择想要分析的数据类型
●对选中数据进行初步的预处理,包括生成差异统计表格,表达模式聚类分析(Mfuzz)所需文件等
图2. Data Loading界面展示图
2. 统计分析(Statistics)
●Statistics页面包含三种分析方法,差异分析、Mufuzz聚类和PCA分析
●差异分析的火山图可以根据用户的输入数据进行交互式调整,提供数据表格的同时帮助用户找到显著差异的分子及其具体信息。
●表达模式聚类分析的方法(Mfuzz analysis),用户可定义的聚类数量,计算并展示数据的聚类划分结果
●PCA分析,通过绘制单组学或多组学的交互式PCA图,直观展现样品的分布状态。
3. 相关性分析(Correlation)
OIA根据Statistics页面的计算结果,提供基于差异和基于Mfuzz聚类分组的相关性分析结果,包括具体的分子信息和相关性信息表格。
在交互式相关性网络图中,可以选择查看感兴趣的分子,
图3. 相关性分析界面展示图
4. 临床关联性分析(Clinic)
用户可以进行组学数据与临床信息的线性回归计算,通过计算结果表格和和弦图,直观地了解组学数据与临床指标之间的关联。
图4. 临床关联性分析界面展示图
总结
多组学整合分析网站OIA提供了一套灵活的数据分析方案,它强大的功能将助力高效整合、分析和解读庞大的多组学数据,助力多组学数据的深度挖掘。
您可以访问此网址:https://omia.untangledbio.com/oia/,进行数据分析;如果您使用过程中遇到技术问题,或者改进的建议,可以与我们的开发人员yan.li@qlife-lab.com联系。
参考文献
1.Overmyer, K. A, et al. Large-Scale Multi-omic Analysis of COVID-19 Severity. Cell Syst 2021, 12, (1), 23-40 e7.
2.Arif M, et al. iNetModels 2.0: an interactive visualization and database of multi-omics data. Nucleic Acids Res. 2021 Jul 2;49(W1):W271-W276.
Untangled Biosciences
解构健康奥秘、探寻生命答案,氨探生物以一流的分子表型组平台和成熟的临床转化应用体系,为优秀的研究团队进行技术和数据赋能,致力于实现分子表型水平的精准诊疗。
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