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gcbi 扔一個基因進(jìn)去，給你出來一篇文章？沒準(zhǔn)還真可以！

2021-03-18 財經(jīng) gcbi,基因,轉(zhuǎn)錄,文獻(xiàn),因子

做科研的痛苦有三種，一種是自己腦袋空空沒有想法，一種是努力沒有結(jié)果，第三種是別人很容易發(fā)表文章。今天，我們來談?wù)劦谝环N痛苦。我們選擇了基因研究作為主題。為什么？信仰之火，大數(shù)據(jù)之火，離不開基因。

所以你的日常生活可能是這樣的:

1測試序列花了不少錢，篩選了一堆讓人目瞪口呆的基因。接下來怎么辦？

數(shù)據(jù)挖出來分析了很久，還是有一堆基因看不出所以然。接下來呢？

文獻(xiàn)中有一個有趣的基因，可以研究一下這個嗎？

總結(jié)兩個問題:1。如何確定一個基因可以研究；2.基因確定后，如何研究。

這兩個問題也是老生常談，但攻略干貨看似簡單，要來回翻文獻(xiàn)和數(shù)據(jù)庫才能回到實際問題。你必須說:好吧，告訴我！大家都知道！但是，文章那么多，哪里可以查到？有沒有什么工具可以通過任何基因直接表達(dá)文章的思想？

在這里，我發(fā)現(xiàn)了一個神器:基因雷達(dá)(圖1)，非常適合文獻(xiàn)和數(shù)據(jù)庫都對付不了的家長。只需輸入你感興趣的基因，基因的研究熱情，相關(guān)疾病，調(diào)控網(wǎng)絡(luò)，在癌癥中的表達(dá)價值，全部都會出來，可以幫助你快速理清思路?？磥砟銖拇丝梢詳[脫痛苦了(激動)！

圖1:單基因雷達(dá)頁面

如何節(jié)省時間和精力來確定一個基因能做什么

先看微分表達(dá)式。比如你翻看文獻(xiàn)，看到一個好的基因CCL5 (PMID:17914389，乳腺癌)，你也想研究一下，但是你沒有數(shù)據(jù)，你也不知道這個基因的病是什么。

不用轉(zhuǎn)TCGA，就可以在遺傳雷達(dá)中檢查CCL5在33種腫瘤的正常組織和癌組織中的表達(dá)。在搜索框中輸入CCL5，選擇表達(dá)大致情況，可以得到如下結(jié)果。

圖2:單基因雷達(dá)-表達(dá)豐度圖頁面

CCL5在乳腺癌轉(zhuǎn)移中起重要作用。根據(jù)以下數(shù)據(jù)，可以推斷CCL5在一些腫瘤中高度表達(dá)，例如膀胱尿路上皮癌(BLCA)。

看調(diào)研調(diào)查。有數(shù)據(jù)依據(jù)，那么別人對CCL5研究到什么程度呢？這時候你可以通過工具里的研究熱情來看。根據(jù)數(shù)據(jù)庫中基因的注釋，從相關(guān)文獻(xiàn)、途徑、功能、已驗證的靶向miRNA、疾病五個方面對基因的研究現(xiàn)狀進(jìn)行統(tǒng)計和評價。

圖3:單基因雷達(dá)-全景雷達(dá)地圖頁面

綠點:CCL5參與者數(shù)量在信號路徑級別的相對位置，

灰點(中值):參與信號通路的數(shù)量水平中間水平的基因位置。

1.相關(guān)文獻(xiàn):文獻(xiàn)報道的總次數(shù)；

2.途徑:根據(jù)KEGG數(shù)據(jù)庫統(tǒng)計基因參與的途徑數(shù)；

3.功能:根據(jù)GO數(shù)據(jù)庫統(tǒng)計基因參與的功能(生物過程)數(shù)量。

4.已驗證的靶向miRNA:已發(fā)表文獻(xiàn)驗證的miRNA數(shù)量。

5.疾病:文獻(xiàn)中發(fā)表的疾病數(shù)量。

從上圖中綠色被灰色包圍的情況來看，這個CCL5也是一個熱門的研究課題。點擊相應(yīng)的內(nèi)容，可以進(jìn)入相應(yīng)的數(shù)據(jù)界面了解更詳細(xì)的信息，從而追溯數(shù)據(jù)來源，找到原始文檔。

CCL5在哪些疾病中被研究過？點擊“疾病”跳轉(zhuǎn)到相關(guān)疾病界面，“神器”統(tǒng)計基因研究最多的前20種疾病。我們關(guān)注CCL5在癌癥轉(zhuǎn)移方面的研究，找到“癌癥轉(zhuǎn)移”，并不過分。點擊進(jìn)入文獻(xiàn)詳細(xì)信息頁面。

圖4:單基因雷達(dá)-疾病雷達(dá)圖頁面

基因確定后如何快速確定下一步做什么

a基因通過b途徑在c疾病中發(fā)揮d功能。在第一步中，通過全景雷達(dá)圖和疾病雷達(dá)圖來識別A基因和C疾病，然后搜索B通路以找出CCL5基因是如何調(diào)節(jié)疾病的

基因雷達(dá)從基因相關(guān)轉(zhuǎn)錄因子、miRNA、lncRNA和上下游相關(guān)基因四個角度(基本相同的機(jī)制涵蓋)展示了基因之間的關(guān)系。

同樣的，你可以直接點擊某個基因，看看它們之間具體的調(diào)控關(guān)系(比如CCL5和CCR6)。

圖5:單基因雷達(dá)-監(jiān)管網(wǎng)絡(luò)地圖頁面

1.轉(zhuǎn)錄因子:文獻(xiàn)報道的相關(guān)轉(zhuǎn)錄因子；

2.微小核糖核酸:文獻(xiàn)中報道過的相關(guān)微小核糖核酸；

3.lncRNA:根據(jù)文獻(xiàn)挖掘可能的相關(guān)lnc RNA；(精確度較低)

4.上下游相關(guān)基因:根據(jù)KEGG數(shù)據(jù)庫中基因的上下游關(guān)系。

我覺得之前看了幾十篇文獻(xiàn)，發(fā)現(xiàn)都不如這張圖。現(xiàn)在查文檔省了我很多時間，不禁感嘆:工具方便人類！

按照A基因通過B途徑在C疾病中發(fā)揮D功能的思路去獲取一個基因并進(jìn)行研究是經(jīng)典的。但是，“知識點！知識點！(敲黑板)”我們也可以創(chuàng)新，用“神器”研究這個基因上游尋找轉(zhuǎn)錄因子。

基因雷達(dá)可以根據(jù)每個基因的轉(zhuǎn)錄本(Ensembl數(shù)據(jù)庫的GRCh38版本)預(yù)測起始位點上游2000bp和下游500bp的轉(zhuǎn)錄因子，獲得與相應(yīng)轉(zhuǎn)錄本相關(guān)的轉(zhuǎn)錄因子結(jié)果。

看下圖，直接給出預(yù)測的轉(zhuǎn)錄因子+可能的甲基化位點+SNP位點！

圖6:單基因雷達(dá)-轉(zhuǎn)錄因子預(yù)測圖頁面

1.預(yù)測得分:基于Transfac數(shù)據(jù)庫的兩個預(yù)測得分后的綜合得分。(分?jǐn)?shù)越接近1，可靠性越高。)

2.區(qū)域內(nèi)是否有甲基化位點:基于COSMIC數(shù)據(jù)庫的甲基化信息對轉(zhuǎn)錄因子的預(yù)測結(jié)合區(qū)域進(jìn)行標(biāo)注，判斷結(jié)合區(qū)域內(nèi)是否有甲基化位點。

3.區(qū)域內(nèi)是否有SNP位點:根據(jù)dbSNP數(shù)據(jù)庫中的SNP信息對轉(zhuǎn)錄因子的預(yù)測結(jié)合區(qū)域進(jìn)行標(biāo)注，判斷結(jié)合區(qū)域內(nèi)是否有SNP位點。

4.推薦度:根據(jù)Transfac數(shù)據(jù)庫的預(yù)測得分以及COSMIC數(shù)據(jù)庫和dbSNP數(shù)據(jù)庫中是否有對應(yīng)的標(biāo)注信息，整合推薦度；預(yù)測轉(zhuǎn)錄因子的科研價值用推薦度來表示，推薦度越高越好。

看了單基因雷達(dá)的功能，有沒有想投一個基因，感覺一篇文章出來了？

另外我還發(fā)現(xiàn)了升級后的功能——多基因雷達(dá)(圖7)，可以同時查詢多個基因之間的研究情況，最多可以同時查詢500個基因！

舉個例子，你手里有很多基因，你不知道這些基因是否與你自己的學(xué)科相關(guān)，也不知道它們是如何相關(guān)的，但是不用擔(dān)心，把它們?nèi)舆M(jìn)去，它會給你返回五個層面的信息:相關(guān)疾病、核心網(wǎng)絡(luò)、關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)、相關(guān)miRNA、相關(guān)轉(zhuǎn)錄因子。

圖7:多基因雷達(dá)頁面

你怎么能得到這樣的“神器”？搜索GCBI，進(jìn)入官方網(wǎng)站(圖8)，你可以在線使用

圖8: GCBI官網(wǎng)

基因雷達(dá)如此強(qiáng)大，以至于我對GCBI產(chǎn)生了濃厚的興趣。在網(wǎng)上搜了一下，發(fā)現(xiàn)他們都是專門做醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)庫的，各方面資質(zhì)都不錯。

GCBI平臺擁有醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)檢索、基因雷達(dá)、數(shù)據(jù)+(樣本信息庫)和分析實驗室四大板塊，擁有2900多萬醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)(文獻(xiàn)和NCBI同步更新)、170萬樣本數(shù)據(jù)、50多個標(biāo)注數(shù)據(jù)庫和眾多分析模塊，滿足用戶的綜合臨床應(yīng)用和科研需求。

沒錯！GCBI的文檔搜索功能也很智能，系統(tǒng)可以自動提取每個文檔中包含的相關(guān)基因。找文獻(xiàn)，讀文獻(xiàn)，省去了很多時間，可以快速啟動一個項目！

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