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06月28 利用百邁客云挖掘海量公共測(cè)序數(shù)據(jù)的價(jià)值

近年來(lái)，隨著測(cè)序技術(shù)的不斷升級(jí)，測(cè)序通量越來(lái)越高，同時(shí)測(cè)序成本直線下降，高通量測(cè)序技術(shù)逐漸應(yīng)用在科研、醫(yī)療、健康等各個(gè)研究領(lǐng)域。伴隨著大數(shù)據(jù)處理關(guān)鍵技術(shù)的突破和數(shù)據(jù)共享等契機(jī)的發(fā)展，大數(shù)據(jù)將在促進(jìn)生物學(xué)發(fā)展中發(fā)揮重要的作用。

測(cè)序技術(shù)在生物學(xué)研究中的發(fā)展分成三個(gè)階段：

第一個(gè)階段：Genome Center唱獨(dú)角戲。在這個(gè)方向剛興起的初期，人才儲(chǔ)備較少，產(chǎn)出數(shù)據(jù)的成本也很大，只有少量的國(guó)家支持的Genome Center可以從事這方面的系統(tǒng)研究，做生物信息開(kāi)發(fā)的目的也比較明確，就是為了完成基因組中心所承擔(dān)的一些重大國(guó)家科研課題。

第二個(gè)階段：高通量測(cè)序技術(shù)的進(jìn)步和基因科技服務(wù)公司的崛起。當(dāng)很多科學(xué)家看到了有那么多空白的山頭待開(kāi)發(fā)，同時(shí)數(shù)據(jù)產(chǎn)出的成本也大幅降低情況下，科學(xué)家們對(duì)組學(xué)研究都躍躍欲試，科技服務(wù)的市場(chǎng)需求就出現(xiàn)了，同時(shí)經(jīng)過(guò)多年的人才儲(chǔ)備，也有了一定數(shù)量的技術(shù)人員，為科技服務(wù)公司的出現(xiàn)打下了人力基礎(chǔ)。這個(gè)階段生物信息開(kāi)發(fā)注重的是“pipeline”，這樣能提高服務(wù)的效率，讓公司能更好的發(fā)展。

第三個(gè)階段：大數(shù)據(jù)的積累和豐富多樣的個(gè)性化分析需求。隨著NGS技術(shù)的不斷發(fā)展，測(cè)序成本不斷降低，數(shù)據(jù)積累也越來(lái)越快，同時(shí)隨著科學(xué)家對(duì)數(shù)據(jù)理解的深入，科學(xué)家的思路大大開(kāi)拓，各種個(gè)性化的數(shù)據(jù)分析想法大量涌入腦海，“personalized”成為了這個(gè)階段的生物信息開(kāi)發(fā)要滿足的關(guān)鍵需求。目前，測(cè)序技術(shù)在生物學(xué)研究中的應(yīng)用已經(jīng)逐漸進(jìn)入了第三個(gè)階段，基因大數(shù)據(jù)的價(jià)值已經(jīng)在很多方面超越了自己新測(cè)序項(xiàng)目的產(chǎn)出，同時(shí)傳統(tǒng)基因科技服務(wù)公司提供的“pipeline”的分析結(jié)果已越來(lái)越難滿足科研工作者的需求，一方面是分析工具和個(gè)性化的分析需求得不到滿足；另一方面，孤立的單個(gè)項(xiàng)目的數(shù)據(jù)分析形式越來(lái)越不能滿足科研的需要。能不能利用可視化的分析工具進(jìn)行基因大數(shù)據(jù)的深入挖掘成為了能否在基因研究2.0時(shí)代成為佼佼者的關(guān)鍵因素。

測(cè)序數(shù)據(jù)量呈指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)

Nature Reviews Genetics報(bào)道稱，目前已發(fā)表的高通量測(cè)序數(shù)據(jù)利用率不足20%，很多有價(jià)值的信息被研究者所忽略，基于公共數(shù)據(jù)挖掘和分析將成為科學(xué)研究發(fā)展的趨勢(shì)。例如，2015年?Nature Genetics發(fā)表的文章通過(guò)分析正常組織和各種常見(jiàn)類型癌癥組織7256個(gè)轉(zhuǎn)錄組測(cè)序樣本，43T轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)中鑒定得到58000個(gè)lncRNA；發(fā)現(xiàn)上千種lncRNAs 在癌癥組織中特異表達(dá)，可以作為新的腫瘤標(biāo)記物。2014年?Genome Biology 發(fā)表的文章通過(guò)研究13種組織和30個(gè)玉米轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)中LncRNAs的表達(dá)，鑒定出了20163個(gè)推測(cè)的LncRNAs，?并對(duì)LncRNAs的組織特異性的表達(dá)調(diào)控網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行了解析。最有代表性的是最大的癌癥基因信息的數(shù)據(jù)庫(kù)，Cancer Genome Atlas/TCGA蘊(yùn)藏著難以想象的寶貴信息，圍繞TCGA已經(jīng)有很多重量級(jí)文章出現(xiàn)，PubMed收錄的利用其進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘發(fā)表的文章已經(jīng)超過(guò)1500篇，而且對(duì)它的使用必然愈發(fā)重要。可以說(shuō)，已經(jīng)公開(kāi)的高通量測(cè)序數(shù)據(jù)如同“金礦”一般，具有極高的學(xué)術(shù)價(jià)值。然而，科研工作者一方面不方便獲取符合自己需求的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)的整合、分類、下載也會(huì)耗費(fèi)較多的精力；另一個(gè)方面，缺少一個(gè)高效、易用的數(shù)據(jù)分析平臺(tái)，自主搭建一個(gè)大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)，無(wú)論是硬件、軟件，還是人力、財(cái)力都是巨大的挑戰(zhàn)。這兩個(gè)因素導(dǎo)致大量的基因數(shù)據(jù)沉睡在哪里，不能很好的挖掘出其中的價(jià)值。

圖1. 整合6503個(gè)來(lái)源18個(gè)器官的人類RNA-seq公共數(shù)據(jù)集，分開(kāi)組裝->混合組裝（Meta-assembly）->merge后得到384,066個(gè)高可信度人類轉(zhuǎn)錄本，用于后續(xù)功能分析。

Iyer MK et al. The landscape of long noncoding RNAs in the human transcriptome. ??Nat Genet. ?2015

圖2. 整合171個(gè)棉屬RNA-seq公共數(shù)據(jù)集，基于海島棉基因組進(jìn)行棉屬轉(zhuǎn)錄本重構(gòu)，基于重構(gòu)的轉(zhuǎn)錄本序列信息，從中鑒定得到35,268個(gè)lncRNA，用于后續(xù)棉纖維發(fā)育相關(guān)lncRNA鑒定。

Wang M et al. ?Long noncoding RNAs and their proposed functions in fibre development of cotton (Gossypium spp.). ?New Phytol. 2015

2016年3月，作為BMKCloud公共數(shù)據(jù)庫(kù)項(xiàng)目的一部分，涵蓋動(dòng)物、植物、微生物的高通量測(cè)序數(shù)據(jù)庫(kù)正式上線。百邁客云的合作伙伴現(xiàn)在可以在BMKCloud上免費(fèi)訪問(wèn)該數(shù)據(jù)庫(kù)了。在BMKCloud上將數(shù)10PB規(guī)模的高通量測(cè)序數(shù)據(jù)作為共享資源，用戶無(wú)需下載數(shù)據(jù)，直接在BMKCloud上利用分析平臺(tái)進(jìn)行分析，加速了利用公共數(shù)據(jù)進(jìn)行研究和探索的步伐。BMKCloud公共數(shù)據(jù)庫(kù)項(xiàng)目的目標(biāo)是建立植物、動(dòng)物、細(xì)胞系、微生物、宏基因組、疾病高通量測(cè)序數(shù)據(jù)庫(kù)以及腫瘤高通量測(cè)序數(shù)據(jù)庫(kù)。目前，動(dòng)物、植物、微生物高通量測(cè)序數(shù)據(jù)庫(kù)正式上線。每個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)中都收集和整理了全世界公開(kāi)發(fā)表的各個(gè)物種高通量測(cè)序的原始數(shù)據(jù)及相關(guān)論文，為開(kāi)展各個(gè)領(lǐng)域的研究提供準(zhǔn)確、全面、最新的測(cè)序原始數(shù)據(jù)和相應(yīng)文獻(xiàn)的整合檢索平臺(tái)，并與各項(xiàng)可視化分析流程無(wú)縫對(duì)接。BMKCloud公共數(shù)據(jù)庫(kù)項(xiàng)目的數(shù)據(jù)來(lái)源是NCBI的SRA、GEO等高通量測(cè)序的公共數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)來(lái)源可靠，涵蓋重測(cè)序、轉(zhuǎn)錄組等各個(gè)研究領(lǐng)域（以水稻為例，目前已收錄的基因組數(shù)據(jù)集29910個(gè)，轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)集2100個(gè)）。

圖3. BMKCloud公共數(shù)據(jù)庫(kù)中常見(jiàn)研究物種數(shù)據(jù)收錄

BMKCloud公共數(shù)據(jù)庫(kù)項(xiàng)目建立的目的也是讓科研工作者更高效、更快速的利用公共數(shù)據(jù)，提高公共數(shù)據(jù)的利用效率。使大數(shù)據(jù)的挖掘不僅僅局限于癌癥的研究，而能夠在動(dòng)物、植物、微生物等研究中都得到很好的利用。科研工作者可以根據(jù)物種、類型、研究性狀、研究結(jié)果、測(cè)序方法等設(shè)置快速檢索感興趣的數(shù)據(jù)，所有數(shù)據(jù)均可一鍵導(dǎo)入平臺(tái)中“我的數(shù)據(jù)”中保存。然后利用百邁客云提供的20大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)和100多款工具進(jìn)行數(shù)據(jù)的可視化深度挖掘，高效、快速的挖掘基因大數(shù)據(jù)。

圖4. 公共數(shù)據(jù)分析傳統(tǒng)方案 vs BMKCloud解決方案

百邁客云（BMKCloud）是一個(gè)基于基因大數(shù)據(jù)的挖掘，管理和科研協(xié)作的整合平臺(tái)?？梢允共痪邆渖镄畔⒎治龌A(chǔ)的用戶，快速掌握獨(dú)立的生物信息分析能力，實(shí)現(xiàn)高通量數(shù)據(jù)的深度解讀。百邁客云提供：20大生物信息分析平臺(tái)（重測(cè)序、外顯子、轉(zhuǎn)錄組、非編碼RNA等），基本分析+個(gè)性化分析，輕松實(shí)現(xiàn)原始數(shù)據(jù)到生物學(xué)問(wèn)題準(zhǔn)確解讀的轉(zhuǎn)化；100多款數(shù)據(jù)分析工具，涵蓋數(shù)據(jù)處理、文件操作、序列比對(duì)、基因注釋、進(jìn)化分析和圖表制作等，滿足個(gè)性化數(shù)據(jù)分析需求。百邁客生物云平臺(tái)，用戶定位是非生物信息背景的生物學(xué)家，從2014年5月開(kāi)始開(kāi)放試用到2015年10月份正式商用。對(duì)于廣大的科研用戶而言，百邁客生物云是一個(gè)完整的交鑰匙(Turn-Key)解決方案，用戶只需要開(kāi)通云平臺(tái)賬號(hào)，就擁有了屬于自己的生物信息分析平臺(tái)，百邁客云已經(jīng)成為“基因科技服務(wù)2.0時(shí)代”（基因大數(shù)據(jù)可視化即時(shí)自主分析的時(shí)代）科研工作者受歡迎的生物云平臺(tái)。

 

附1公共數(shù)據(jù)整合分析經(jīng)典思路總結(jié)部分文獻(xiàn)

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發(fā)育調(diào)控研究中，利用公共數(shù)據(jù)完善取樣時(shí)間點(diǎn)或取樣部位

1. YU C ?et al. Transcriptome dynamics of developing maize leaves and genomewide prediction of cis elements and their cognate transcription factors. Proc Natl Acad Sci. 2015
2. Patil G. ?et al. Soybean (Glycine max) SWEET gene family: insights through comparative genomics, transcriptome profiling and whole genome re-sequence analysis. BMC Genomics.2015

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比較轉(zhuǎn)錄組分析中，補(bǔ)充其他物種、組織部位、發(fā)育時(shí)間點(diǎn)等相關(guān)數(shù)據(jù)

3. Fu Y et al. ?Dissection of early transcriptional responses to water stress in Arundo donax L. by unigene-based RNA-seq. ?Biotechnol Biofuels. 2016
4. Lynch VJ ?et al. Ancient transposable elements transformed the uterine regulatory landscape and transcriptome during the evolution of mammalian pregnancy. Cell Rep. 2015
5. Analysis of Bos taurus and Sus scrofa X and Y chromosome transcriptome highlights reproductive driver genes. ??Oncotarget. 2017

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ncRNR-mRNA聯(lián)合分析中，補(bǔ)充mRNA或者ncRNA數(shù)據(jù)

6. Xu W ?et al. ?Genomic DNA Methylation Analyses Reveal the Distinct Profiles in Castor Bean Seeds with Persistent Endosperms. Plant Physiol. 2016
7. Liu X et al. ??MicroRNA-mRNA regulatory networking fine-tunes the porcine muscle fiber type, muscular mitochondrial respiratory and metabolic enzyme activities. ?BMC Genomics. 2016

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轉(zhuǎn)錄本構(gòu)建項(xiàng)目中，整合大量公共數(shù)據(jù)，構(gòu)建較為全面的物種轉(zhuǎn)錄本序列文庫(kù)

8. Wang M et al. ?Long noncoding RNAs and their proposed functions in fibre development of cotton (Gossypium spp.). ?New Phytol. 2015
9. Iyer MK et al. ???The landscape of long noncoding RNAs in the human transcriptome. ??Nat Genet. ?2015

 

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