OralExplorer:教你如何简单制作自己的网页工具

前言

口腔炎症(oral inflammatory disease),指口腔软组织和硬组织的感染,包括牙周炎、种植体周围炎和龋齿。若不及时治疗,可能会导致颌面部和系统部位的并发症,例如心血管疾病、消化系统疾病、糖尿病、肺部疾病和神经系统疾病。尽管公开数据库中(GEO等)存储着丰富的口腔炎症数据集,但由于缺乏合适的数据分析工具,没有编程背景的牙科研究人员常常难以充分利用已知数据。

2024年3月15日,南方医科大学口腔医学院刘楚峰、珠江医院罗鹏团队在 Journal of Translational Medicine (IF=7.4) 杂志上发表了题为 “OralExplorer: a web server for exploring the mechanisms of oral inflammatory diseases” 的文章。研究者收集整理了 35 个人类口腔炎症数据集 (Bulk RNA-seq 和 scRNA-seq),并开发了口腔炎症的网络分析平台 OralExplorer (https://smuonco.shinyapps.io/OralExplorer/)。该平台提供多种生物信息分析功能,可在线交互使用。作者基于OralExplorer 筛选出 6 种潜在口腔炎症标志物,并通过 qPCR 和 IHC 实验中进行了验证。

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结果解读

OralExplorer 是一款专为口腔疾病研究而设计的网络工具,由五个主要分析功能模块组成:差异基因表达分析、免疫浸润分析、相关性分析、通路富集分析和单细胞分析。这些模块允许用户自定义分析参数以满足个性化需求。此外,该网站还提供详细的分析结果和高分辨率的图像,用户可以轻松访问与本地下载。

1.数据概览

OralExplorer 包含 35 个人类口腔炎症数据集,总共有 901 个样本,囊括 6 种主要口腔疾病:种植体周围炎、牙周炎、牙髓炎、龋齿、颞下颌关节骨关节炎和牙龈炎。数据集中有 27 个 bulk RNA-seq 数据集,8 个 single-cell RNA-seq 数据集。

图1 数据处理概览与 OralExplorer 分析模块
2.差异基因表达分析

对于疾病组样本和正常组样本之间差异基因表达分析的结果,OralExplorer 为用户提供了两种可视化选项:火山图和热图。默认情况下,差异分析结果显示 10 个显着上调和下调的基因名称,并在可视化结果中进行注释。用户还可以根据自己的需求调整阈值和基因名称注释。另外,用户可以在线查看完整的差异表达分析结果,并将结果保存至本地。

图2 差异表达分析
3.免疫浸润分析

免疫细胞的组成和比例在疾病消退中发挥着重要作用。为了表征免疫细胞在口腔疾病中的组成和比例,OralExplorer 提供了六种先进的免疫细胞算法:TIMER、xCell、CIBERSORT、EPIC、quanTIseq 和 MCPcounter。通过分析识别出不同组别之间免疫浸润的差异,最终结果以热图或箱线图进行可视化。


图3 免疫浸润分析
4.相关性分析

OralExplorer 提供对基因、免疫细胞和通路的相关性分析的功能。用户可以方便地搜索他们感兴趣的特定疾病类型和基因集,过滤样本,选择目标基因、免疫细胞或通路。平台提供两种相关性分析算法(Spearman 和 Pearson)以及各种可视化选项,例如散点图、弦图和热图。


图4 免疫浸润分析
5.富集分析

OralExplorer 提供两种常用的通路富集算法:GSEA 和 ssGSEA,以及来自 MSigDB 数据库的 13,661 个常用通路基因集。用户可以选择三种可视化方法,即气泡图和 GSEA 通路富集图等多种形式,来呈现通路富集分析的结果。


图5 基因富集分析
6.单细胞分析

在 OralExplorer 中,单细胞分析可视化包括聚类图 (cluster plot)、特征图 (feature plot) 和热图 (heatmap)。聚类分析可视化显示了降维聚类后的口腔单细胞数据,使用户能够轻松查看细胞聚类的结果。此外,作者计算了单个细胞和簇的 ssGSEA 分数,以便在特征图和热图中进行可视化。用户可以在特征图中选择感兴趣的基因或通路在不同细胞中的表达。同样,用户能够在热图中轻松查看不同簇中各种基因和通路的表达。

图6 单细胞分析
7.实验验证

作者使用 OralExplorer 对与牙周炎相关的多个数据集进行在线差异基因表达分析。分析结果显示,在所有 6 个牙周炎相关数据集中,IL1β、SRGN、CXCR1、FGR、ARHGEF2 和 PTAFR 同时显著上调。为了验证这些基因的表达水平,作者对人类牙周炎患者样本和正常人类牙周样本进行了 qPCR 实验验证。除 FGR 外,其他 5 个基因在牙周炎组中均表现出显着的上调。此外,作者还进行了免疫组织化学分析,与 mRNA 表达结果类似,在牙周炎患者组中也观察到 IL1β、SRGN、CXCR1和 PTAFR 的蛋白表达增强。

图7 实验验证

说在最后

文章主要思路:
  1. 首先,作者从 GEO 数据库整理了Bulk RNA-seq 和 Single-cell RNA-seq的数据集,进行了统一的质控过滤。
  2. 接着,在整合已有数据的基础上,作者基于R语言进行网站平台 OralExplorer 的开发,使用Shiny包实现了网页设计与交互。
  3. 进一步,分别介绍了OralExplorer 的分析五大模块 (差异基因表达分析、免疫浸润分析、相关性分析、通路富集分析和单细胞分析) 的功能。
  4. 最后,以牙周炎为例进行分析应用,筛选出潜在标志基因,并通过实验进行验证。
总结:

作者整合了 35 个人类口腔炎症的相关数据集,开发出在线平台 OralExplorer,提供了简单直观的可视化界面以及人性化的交互操作,使牙科医学研究者更有效地探索口腔疾病数据。

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