科研职员构建出多物种转录图谱综合数据库

起源：北京基因组所 2021-11-09 08:18

跟着高通量测序技术的倒退，转录组测序（RNA-seq）已成为体系研讨基因转录及转录后程度调控状态的惯例办法，并在多个物种中获得普遍利用。海量转录组数据曩昔所未有的速率发生，以数据驱动为导向的年夜规模数据整合、挖掘与解析面对挑战。为更充沛展示转录组数据蕴含的丰厚信息，服务生物医学根底研讨畛域需求，构建尺度化数据阐发流程和构造化元信息审编模

跟着高通量测序技术的倒退，转录组测序（RNA-seq）已成为体系研讨基因转录及转录后程度调控状态的惯例办法，并在多个物种中获得普遍利用。海量转录组数据曩昔所未有的速率发生，以数据驱动为导向的年夜规模数据整合、挖掘与解析面对挑战。为更充沛展示转录组数据蕴含的丰厚信息，服务生物医学畛域需求，构建尺度化数据阐发流程和构造化元信息审编模子，树立面向多物种基因转录特征的数据集成与治理资本非常需要。

近日，中国迷信院北京基因组研讨所（国度生物信息中间）国度基因组迷信数据中间在Nucleic Acids Research上，颁发了题为Gene Expression Nebulas (GEN)： a comprehensive data portal integrating transcriptomic profiles across multiple species at both bulk and single-cell levels的论文，树立了基于惯例转录组测序（Bulk RNA-seq）和单细胞转录组测序（scRNA-seq）数据挖掘解析的多物种转录图谱整合型数据库——Gene Expression Nebulas（GEN）。GEN利用构造化审编模子和尺度化数据处置流程，对组织和细胞程度转录组测序数据集进行同一阐发，完成了多物种多层面转录调控程度信息的体系整合。今朝，GEN整合了323个高质量转录组数据集，涵盖30个物种的50，500个样本和15，540，169个细胞，提供基准参考、遗传、表型、情况、光阴、空间六类生物学场景下的转录图谱，为生物医学畛域科研职员剖析基因调控构造和功效机制提供根底资本。

基于严厉的数据质控尺度，GEN审编来自GSA、GEO、ENA和DRA数据库的高质量原始转录组测序数据和具体元数据信息，并应用自立搭建的尺度化流程阐发处置响应数据，为用户提供包含基因/转录本表白、环形RNA表白、RNA选择性剪接和RNA编纂四个层面的转录图谱。同时，GEN为30个物种的1，191，846个基因提供丰厚的正文信息，包含根本正文（如基因组地位、生物类型、功效描写），以及基于基因表白数据的定量（分歧试验前提下的表白程度）和定性（差别表白所处的生物学场景）的增值正文。此外，为不便上游特性化阐发，GEN还为用户提供表白谱数据阐发及可视化的在线及离线对象，包含基于Bulk RNA-seq表白谱的差别表白阐发、加权基因共表白网络阐发、功效富集阐发和基因调控网络揣摸，以及基于scRNA-seq表白谱的质量节制、数据尺度化、缩放和回归、降维、基于图的聚类、细胞簇标志基因辨认、细胞标志、细胞轨迹揣摸和细胞类型正文等多项阐发功效。

GEN对用户收费开放，具有敌对的阅读、检索与可视化功效，不便用户摸索多生物学场景下基因/转录本的表白及转录特征。研讨团队将继续保护并按期更新GEN，以不时整合更多物种的转录图谱数据资本和集成更丰厚的数据阐发功效。(100yiyao.com）

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