转录组生信如何挖掘数据库❓
今天给大家带来的内容非常干，一起来了解一下转录组学是什么？转录组学挖掘公共数据库的步骤；转录组学的推荐工具
⭕转录组学（Transcriptomics）：从基因表达角度出发，研究在不同时间、空间或生理条件下，细胞中所有RNA分子的表达情况，包括mRNA、lncRNA、miRNA、circRNA等。它能揭示基因的活跃程度、转录起始与剪接机制，并通过单细胞转录组、时序与空间转录组等技术深入揭示组织或器官中不同细胞类型的表达特征及其动态变化。
🧬 公共数据库转录组数据分析的常见流程
在数据获取与预处理阶段
首先从多个数据库下载相关数据，包括RNA-seq原始数据可通过NCBI SRA（使用prefetch或fasterq-dump）、ENA、TCGA（通过GDC或UCSC Xena）获取，处理后的表达矩阵则可从GEO（使用GEOquery R包）、GTEx、ArrayExpress等平台下载，同时提取样本的表型信息，如疾病状态和处理条件。
数据格式转换方面
使用fasterq-dump（SRA Toolkit）将SRA格式转换为FASTQ格式，对于微阵列数据，使用oligo R包处理Affymetrix平台的CEL文件。
质量控制和去污染步骤中
RNA-seq数据可使用FastQC进行质量评估，Trimmomatic或Cutadapt去除接头序列和低质量碱基，Bowtie2可用于比对宿主基因组后过滤宿主污染；微阵列数据则通过arrayQualityMetrics R包进行质控，过滤低信号探针。
数据标准化与批次效应校正方面
RNA-seq数据可使用DESeq2（基于负二项分布的标准化）、edgeR（TMM标准化）、Salmon/kallisto（TPM/FPKM计算），微阵列数据则使用limma R包（RMA算法、分位数标准化），批次效应校正可采用ComBat（基于线性模型）、Harmony、sva R包，并通过PCA图或UMAP降维图进行可视化验证。差异表达分析阶段，RNA-seq数据可使用DESeq2、edgeR、limma-voom进行分析，微阵列数据则使用limma（线性模型+经验贝叶斯校正），跨平台数据整合时需统一基因名（通过biomaRt）并进行表达值分位数对齐。
功能注释与通路分析方面
使用clusterProfiler（GO/KEGG）、GSEA（预排序基因列表）等工具进行基因集富集分析，数据库包括MSigDB、Reactome、WikiPathways；网络分析可使用WGCNA（加权基因共表达网络）、STRING、Cytoscape进行蛋白互作网络分析，驱动基因预测工具包括OncodriveCLUST（癌症数据）、VIPER（调控网络推断）。
结果验证与临床关联方面
采用从同一数据库下载独立队列数据进行验证（如GEO多数据集交叉验证），生存分析可使用survival R包、KM-plotter（癌症数据），多组学整合可结合DNA甲基化、拷贝数变异，使用MOFA、iCluster进行分析。
可视化与报告阶段
基础可视化工具包括heatmap、ComplexHeatmap（热图）、ggplot2、EnhancedVolcano（火山图/MA图），交互式可视化工具有Shiny（构建交互式网页）、UCSC Xena（公共数据探索），可重复性报告工具包括Jupyter Notebook、R Markdown。
关键挑战与优化策略方面
需注意数据异质性，不同平台（RNA-seq vs 微阵列）、不同建库方法（polyA vs ribo-depletion）需谨慎整合；样本量不足时，可合并多个研究数据，利用meta-analysis（如metafor R包）；批次效应方面，实验设计阶段尽量统一实验条件，或使用统计方法校正。
📌 常用工具总结包括：
| 步骤 | 推荐工具 |
|---|---|
| 数据下载 | SRA Toolkit、GEOquery |
| RNA-seq标准化 | DESeq2、edgeR、Salmon |
| 微阵列分析 | limma、oligo |
| 批次校正 | ComBat、sva |
| 功能富集 | clusterProfiler、GSEA |
| 可视化 | ggplot2、pheatmap、Cytoscape |
🔬 典型应用场景包括：
生物标志物发现（如从公共数据中挖掘疾病相关基因，如癌症差异基因）、药物重定位（通过差异表达模式关联药物抗动数据库，如CMap、LINCS）、跨物种比较（比较不同物种的保守调控通路，如GTEx与Mouse ENCODE）。
