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[技术前沿] 多组学关联和功能富集神器!LinkOmics使用指南

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今天我们继续分享一款好用的TCGA在线工具LinkOmics
http://linkedomics.org/login.php

LinkOmics中主要存放了来自TCGA的多组学数据、临床数据,以及来自CPTAC的蛋白质组学数据。整个门户以关联分析功能富集分析为主,用户通过自行选择不同类型的组学数据,从LinkFinder、LinkInterpreterLinkCompare三个数据分析模块进行数据分析,从而发现数据间的关联。

下面我们用两个示例,一起学习这款线上工具的使用方法。

Nucleic acids research, 2018)

一、账号注册

首先提醒一下,进入LinkOmics首页后,需要先Login,或者Enter as Guest。建议大家都注册后再登入使用,这样每次的分析结果都能够保存在个人账号中,方便随时调用。更重要一点,如果想要调用LinkCompare分析模块,是必须要登入才可以的。


二、探究RB1突变对膀胱癌mRNA表达的功能影响

在登入后,使用方法非常简单,根据指引提示在首页中按照以下五个步骤逐次选择。

STEP-1:Select Cancer Cohort

首先,选择需要研究的癌症类型,这里我们通过翻页或是直接Search,找到膀胱癌(BLCA)并选中。


STEP-2:Select Search Dataset

选中癌症后,会自动跳出下一步选项,即选择搜索的数据集。由于我们想要探究的是某个突变基因mRNA表达的影响,因此搜索数据集应该选择突变数据(Mutation)。相同类型的组学数据可能根据数据来源、平台等不同信息出现多个,大家按需选择即可。


STEP-3/4/5:Select Search Dataset Attribute→Select Target Dataset→Select Statistical Method

第三步,选择搜索数据集的属性,这里为输入我们想要探究的突变基因(RB1),根据搜索数据集数据类型的不同,属性选择也不同,比如搜索数据集为clinical,那么属性选择则是一些临床特征信息。

第四步,选择目标基因集,根据我们的研究目的,选择RNA-seq。

最后一步,选择统计方法,根据我们选择的两个组学数据集不同,会提供不同的统计分析方法,这里我们选择T-test。

完成五步选择后,直接点击Submit Query即可提交开始分析。


Association Result

提交分析后会直接跳转Association Result页面,所有提交过的分析都会在这个页面显示,用户也可以通过页面左侧栏目中的Analyzed Results随时进入。点击View下的按钮,即可展示分析结果。


LinkFinder

页面下滑,会出现两个数据分析模块,分别为LinkFinderLinkInterpreter。在LinkFinder模块,展示了与RB1突变相关联的基因,结果以列表和火山图的形式进行展现,相关性分析表格和图表都能下载到本地。


相关性强的基因页面还能以热图的形式进行展现(正相关与负相关两个热图)。


比如我们想要了解RB1突变和RB1基因表达水平间的关系,可以直接在Search处检索基因名,并点击View


结果以箱线图形式展现RB1突变与否对RB1表达水平的影响。不管是列表还是箱线图,我们能够看到RB1突变与RB1基因表达呈强负相关。


此外,RB1突变也显示出与CDKN2A和E2F1的强正相关,以及和CCND1的强负相关性。研究已知CDKN2A和CCND1的mRNA 表达与癌细胞中的RB1 失调有关,并且RB1 蛋白可以调节细胞周期蛋白,尤其是 E2F1 转录因子。


LinkInterpreter

接着使用LinkInterpreter模块进行功能富集分析。在首先在Enrichment Analysis中选择使用富集分析类型,支持ORAGSEA两类;在Enrichment Analysisi中选择使用的功能类别数据库,支持GO、KEGG、Panther、Reactome、WikiPathways,还支持Protein-Protein Interaction、MicroRNA Target、Transcription Factor Target以及Kinase Target。

这里我们想要对与RB1突变显著正相关的基因进行转录因子靶标富集分析,选择ORA,Database处选择Transcription Factor Target,Select Sign处选择正相关。


富集分析需要稍等片刻。完成后,在Enrichment Results中的Table里展示了富集结果(切换Bar chart和Vocano plot进行可视化展示),可以看到 E2F1的转录靶点在这些与RB1突变强正相关的基因中被显著富集,证实了RB1突变确实在调节E2F1介导的转录程序中起重要作用。


下翻会显示最显著富集的Gene set和overlap的基因,可在上方Select处自行输入其它感兴趣的Gene set进行查询。


三、探索卵巢癌(OV)不良预后与拷贝数和蛋白质间的关联

通过上一个案例,探索了如何选择数据,以及LinkFinder和LinkInterpreter这两个分析模块的使用方法。但还有一个分析模块LinkCompare似乎没有出现,我们通过下面这个案例来进行说明。

卵巢癌的特点是普遍存在拷贝数改变以及不良预后。但拷贝数的改变,并不一定会导致蛋白质水平的一致变化。如何找到拷贝数改变能导致蛋白水平一致变化并对预后造成不良影响的基因呢?

首先,我们按照上文的方法,分别选择ClinicalProteome,以及ClinicalSCNA数据进行关联分析(Clinical属性选择OS)。


分别点击View,在LinkFinder模块分别筛选导致卵巢癌不良预后的候选基因。


重新回到Association Result页面,在Select下同时勾选这两个分析后,点击下方Compare,即可进入第三个分析模块LinkCompare。


选择Venn plot可以直观查看比较结果。我们把阈值设定为0.01,基于两类组学数据(拷贝数变异和蛋白),发现了 12 个与不良预后显著相关的基因和 1 个与良好预后显著相关的基因(Overlap重叠区域)。


分别点击Overlap-Data选项,即可显示对应的基因名和列表。点击基因名可直接跳转NCBI中该基因页面。


在这些基因中,ACTN4和 AKT2是已知的卵巢癌不良预后的预测因子,且ACTN4 与各种癌症的侵袭性表型有关。我们重新分别回到这两个分析的LinkFinder模块,检索ACTN4,点击View,即可绘制KM生存曲线,分别展示高于和低于ACTN4拷贝数中位值患者的生存率(左)以及高于和低于ACTN4蛋白丰度中位值患者的生存率(右)。


好啦,今天的分享就到这里!

参考文献
Vasaikar S V, Straub P, Wang J, et al. LinkedOmics: analyzing multi-omics data within and across 32 cancer types[J]. Nucleic acids research, 2018, 46(D1): D956-D963.

本文作者:基迪奥-喵酱

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