ERSAtool：基于R/Shiny的交互式转录组学分析教育平台——降低生物信息学门槛的创新工具

本文介绍了一款面向教育领域的交互式RNA测序（RNA-seq）分析工具ERSAtool，该工具通过R/Shiny平台整合Bioconductor标准流程（如DESeq2、clusterProfiler），提供从数据归一化、差异表达分析（log2FC、FDR校正）到功能注释（GO/GSEA）的全流程可视化解决方案，显著降低了生物医学研究者开展转录组学分析的技术门槛。

　　

ABSTRACT

ERSAtool作为基于R/Shiny开发的交互式分析平台，针对RNA-seq数据分析中的技术壁垒提出创新解决方案。该工具整合了DESeq2差异表达分析框架与clusterProfiler功能注释模块，支持原始计数矩阵和STAR比对结果输入，并能通过Gene Expression Omnibus（GEO）数据库自动获取样本元数据。其核心优势在于将复杂的命令行操作转化为图形化工作流，涵盖数据标准化、主成分分析（PCA）、热图聚类、差异基因筛选（阈值可调：|log₂FC|≥1.5，FDR<0.05）以及GO/GSEA功能解读等全流程。

1 Introduction

当前RNA-seq技术虽已普及，但生物信息学技能缺失仍阻碍其广泛应用。相比现有工具如Galaxy、GenePattern存在的隐私风险或功能局限，ERSAtool采用本地化部署策略，通过模块化设计（ui/server分离架构）实现：

• •

  动态元数据编辑器

• •

  交互式质量控制图（箱线图/PCA双标图）

• •

  多因素实验设计支持

• •

  一键生成含可重复代码的HTML报告

2 Methods

2.1 架构设计

采用R 4.1+环境构建，核心功能层包含：

• •

  数据处理：自动过滤低表达基因（CPM>1）

• •

  可视化引擎：ggplot2生成出版级图表

• •

  分析模块：DESeq2实现负二项分布模型拟合

2.2 工作流特色

1. 1.

   数据加载：支持GEO accession编号直接解析

2. 2.

   差异分析：智能生成设计矩阵，规避手动编码错误

3. 3.

   教育功能：

   • •

     实时代码显示/隐藏开关

   • •

     每个步骤嵌入科学解释文本框

   • •

     结果可导出至EnrichR、STRING等第三方平台

2.4 性能基准测试

使用GSE72759数据集（96个样本）验证：

• •

  Mac/Windows平台均能在8分钟内完成全流程

• •

  48样本以下分析可在135秒内完成

3 Use Cases

以脂肪前体细胞（APCs）高脂饮食（HFD）响应研究为例：

1. 1.

   质量控制：发现VWAT样本的PC2维度分离（解释18.4%变异）

2. 2.

   差异分析：鉴定1,374个VWAT特异性上调基因（vs SWAT）

3. 3.

   功能挖掘：

   • •

     细胞周期通路显著富集（p<0.001）

   • •

     联合GeneVenn分析揭示408个HFD特异性基因

   • •

     EnrichR提示CDK4/6-E2F调控网络激活

4 Discussion

该工具通过"分析-解释-导出"三位一体设计，有效解决了：

• •

  教育场景中的理论-实践脱节问题

• •

  临床研究者对计算方法的"黑箱"焦虑

• •

  多组学数据整合的入门障碍

作者贡献

Suzuki实验室（德州农工大学）主导开发，TAMU团队完成软件测试与案例验证，突出体现了工具在跨学科人才培养中的桥梁作用。