高效便捷的基因表达与遗传变异数据分析可视化工具 ——exvar 的研发与应用

RNA 测序数据分析流程复杂，需多种技能和工具。研究人员开发了名为 “exvar” 的 R 包，用于基因表达分析和遗传变异检测，可分析多种物种数据，为生物学家和临床医生提供了便捷的基因组数据分析工具。

　　在生命科学和医学研究的广阔领域中，基因表达和遗传变异的研究一直是探索生命奥秘、攻克疾病难题的关键所在。随着高通量测序技术的蓬勃发展，海量的 RNA 测序数据如潮水般涌现，为我们深入了解生命过程和疾病机制带来了前所未有的机遇。然而，这些数据的处理流程却如同迷宫一般复杂，从原始的 Fastq 文件到挖掘出具有生物学意义的信息，需要运用多种技能，借助各种不同的工具，这无疑给众多科研工作者带来了巨大的挑战。

目前，虽然已经存在不少用于基因表达和遗传变异分析的 R 包，但它们往往各有优劣。有的专注于特定领域，如 geneHummus 聚焦基因家族分析；有的虽广泛应用于某些方面，却在其他功能上存在短板，而且大多数都无法提供一个集成化、操作简便的完整解决方案。这就如同在拼图游戏中，虽有众多零散的拼图块，但难以拼成一幅完整、清晰的画面，使得科研人员在数据分析的道路上困难重重。

为了突破这些困境，来自突尼斯突尼斯艾尔玛纳尔大学科学学院（Faculty of Sciences of Tunis, University of Tunis El Manar）、南非开普敦大学健康科学学院（Faculty of Health Sciences, University of Cape Town）、突尼斯马努巴大学西迪萨比特高等生物技术学院（Higher Institute of Biotechnology Sidi Thabet, Manouba University）、尼日利亚伊巴丹大学计算机科学系（Department of Computer Science, University of Ibadan）以及非洲生物信息学和计算生物学学会（African Society for Bioinformatics and Computational Biology）的研究人员携手开展了一项极具意义的研究。他们致力于开发一个全新的 R 包，期望能为生物学家和临床医生提供一款简单易用、功能强大的基因组数据分析与可视化工具。

经过不懈努力，他们成功开发出了名为 “exvar” 的 R 包，并将研究成果发表在《Scientific Reports》上。这一成果意义非凡，它为众多科研人员提供了一个高效便捷的分析平台，有望推动基因表达和遗传变异研究迈向新的高度。

研究人员在开发 exvar 包时，运用了多种关键技术方法。首先，利用 “devtools” 和 “Roxygen2” 包进行开发和文档编写。在数据预处理阶段，借助 “rfastp” 包进行质量控制，“gmapR” 包用于创建参考基因组并进行序列比对。基因表达分析依赖 “GenomicAlignments” 和 “DESeq2” 包；变异检测则运用 “VariantTools”“VariantAnnotation” 等包；数据可视化通过 “shiny”“ggplot2” 等包实现。同时，使用公开数据集对分析流程进行验证，确保了该工具的可靠性。

下面来详细了解一下 exvar 包的研究结果：

1. 数据预处理：processfastq()函数以 Fastq 文件为输入，借助 “rfastp” 包进行质量控制，生成 JSON 报告文件和 CSV 格式的质量总结。它会对长度超过 200 碱基的读取进行修剪，并利用 “gmapR” 包将处理后的 Fastq 文件与参考基因组进行比对，最终生成索引 BAM 文件。这一过程就像是为后续的分析工作搭建了一个坚实的基石，确保了数据的质量和可用性。
2. 基因表达分析：expression()函数从processfastq()函数创建的目录中查找 BAM 文件，利用 “GenomicAlignments” 包提取基因计数，再通过 “DESeq2” 包创建 DESeq 对象进行差异表达分析，并将结果输出为 CSV 文件。counts()函数与expression()函数类似，但仅提取基因计数并输出 CSV 文件。这两个函数为研究人员提供了深入探究基因表达变化的有力工具，帮助他们发现潜在的生物标志物和治疗靶点。
3. 变异检测：callsnp()函数使用 “VariantTools” 包，以 “gmapR” 创建的参考基因组为参照，对 BAM 文件进行处理，生成包含 SNP 信息的 VCF 文件，并借助 “VariantAnnotation” 包注入相应的 dbSNP ID。callindel()函数与callsnp()类似，通过改变 “VariantTools” 包的参数来调用 Indel，输出仅包含 Indel 的 VCF 文件。callcnv()函数利用 “tracklayer” 包从 TxDb 对象创建 bed 文件，借助 “panelcn.mops” 包估计拷贝数变异，输出包含基因组区域拷贝数状态的 CSV 文件。这些变异检测函数为揭示遗传变异的奥秘提供了关键的技术支持，有助于研究人员了解疾病的发生、发展机制。
4. 数据可视化：vizexp()函数以 CSV 格式的基因计数数据和元数据文件为输入，利用 “DESeq2” 包进行表达分析，根据用户定义的 P 值（或调整后的 P 值）和 LogFC 值确定差异表达基因，并通过 “ggplot2” 包绘制 MA 图、PCA 图和火山图进行可视化展示。同时，运用 “AnnotationDbi” 和 “ClusterProfiler” 包进行基因本体（GO）富集分析，使用 “Enrichplot” 包将结果以柱状图、点图和网络关系图等形式呈现。vizsnp()函数解析包含变异数据 VCF 文件的目录，识别两组样本间不同的 SNP，并将其分布以柱状图展示，还能找出与参考基因组相比仅存在于患者或对照组样本中的 SNP。vizcnv()函数以变异数据 CSV 文件为输入，根据用户定义的目标染色体和显著 P 值确定复发 CNV 区域，利用 “CNVRanger” 包进行分析，并通过 “GenomicRanges” 包查找 CNV 与功能基因组区域的重叠情况，以 oncoPrint 图展示结果，同时进行重叠置换检验并可视化。这些可视化函数使得复杂的数据变得直观易懂，帮助科研人员更高效地解读数据背后的生物学意义。
5. 支持物种与验证：exvar 包旨在支持人类（Homo sapiens）、小鼠（Mus musculus）、拟南芥（Arabidopsis thaliana）、果蝇（Drosophila melanogaster）、斑马鱼（Danio rerio）、大鼠（Rattus norvegicus）、秀丽隐杆线虫（Caenorhabditis elegans）和酿酒酵母（Saccharomyces cerevisiae）等八个物种的数据。研究人员利用 SRA 数据库中的公开数据集对除vizcnv()函数外的所有函数进行了验证，对于vizcnv()函数，则使用模拟数据对除人类外的其他物种进行验证，确保了该包在不同物种数据上的可靠性。
6. 安装与使用：exvar 包可通过 “devtools::install_github (“omicscodeathon/exvar/Package”)” 命令从 GitHub 仓库安装，也提供了 Docker 容器，可使用 “docker pull imraandixon/exvar” 命令拉取。此外，包中还包含requirement()函数用于安装所需依赖，为用户提供了极大的便利。

研究结论和讨论部分进一步凸显了 exvar 包的重要意义。它整合了基因表达分析和遗传变异检测的多个流程，将复杂的数据分析任务简化为仅需运行最多 10 行代码的操作，大大减少了用户在分析步骤之间的干预。与其他常用工具相比，如 GATK，exvar 包不仅集成了差异表达分析工具，还具备数据可视化功能，且不局限于特定疾病的分析，可用于多种物种的数据研究。这使得 exvar 包成为一个更通用、更高效的基因组数据分析平台，为生命科学和医学研究提供了强有力的支持。

然而，exvar 包也存在一些局限性。由于不同生物之间存在固有的生物学差异，且当前框架中缺乏针对某些生物的专用物种特异性包，并非所有函数都能完美适用于所有物种，callcnv()和vizcnv()函数在部分物种上的应用受到限制。此外，部分数据分析函数依赖 Linux 操作系统，不过可视化函数则具有平台独立性。尽管存在这些不足，但 exvar 包作为一个开源工具，为全球科研人员提供了一个可协作、可拓展的平台，随着不断的改进和完善，有望在未来的研究中发挥更大的作用，助力我们更深入地探索生命科学和健康医学领域的未知奥秘。