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11月30 數(shù)據(jù)淘金——公共數(shù)據(jù)再利用
高通量測序技術(shù)的出現(xiàn)，使全世界產(chǎn)出的測序數(shù)據(jù)出現(xiàn)了爆炸式增長，這些數(shù)據(jù)存放在或大或小的數(shù)據(jù)庫中，區(qū)域性的大數(shù)據(jù)庫包括NCBI、ENA/EBI、DDBJ等，今天我們重點給大家介紹下NCBI的SRA數(shù)據(jù)庫。
Part 1?|?SRA數(shù)據(jù)庫介紹
SRA(Sequence Read Archive)是NCBI中專門用于存放原始高通量測序數(shù)據(jù)的一個子庫，收錄了各種二代、三代測序儀產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，與ENA/EBI、DDBJ間共享原始測序數(shù)據(jù)。
INSDC（International Nucleotide Sequence Database Collaboration）成員間共享測序數(shù)據(jù)
有過數(shù)據(jù)上傳經(jīng)歷的童鞋應(yīng)該對SRA并不陌生，上傳數(shù)據(jù)前我們一般要創(chuàng)建BioProject、BioSample，用于詳細(xì)說明項目信息、樣品信息；并通過SRA的Experiment、RUN描述建庫測序相關(guān)信息，如建庫類型、測序儀器、單雙端等；下圖概括出了幾者之間的關(guān)系。
https://www.ncbi.nlm.nih.gov/sra/docs/submitmeta/
SRA上傳和檢索數(shù)據(jù)時，我們會遇到各種各樣的編號，這些編號間的對應(yīng)關(guān)系通過下表我們可以理清。項目和樣品信息首先會存放在BioProject和BioSample數(shù)據(jù)庫中，得到類似PRJNA和SAMN的編號；在SRA數(shù)據(jù)庫中也會對項目和樣品進行編號，分別以SRP和SRS作為前綴，并與BioProject和BioSample中對應(yīng)；其余SR開頭的編號都屬于SRA數(shù)據(jù)庫。
SRA數(shù)據(jù)庫中各種編號對應(yīng)表
SRA數(shù)據(jù)庫中存儲的是高度壓縮后的sra格式數(shù)據(jù)，截止到目前，SRA中已經(jīng)累計存儲了超過20P堿基數(shù)據(jù)，而且每年仍在以極快的速度增長。
SRA數(shù)據(jù)量增長圖（縱坐標(biāo)代表sra格式文件大小，單位TB；橫坐標(biāo)代表年；藍線代表總數(shù)據(jù)量）
Part 2?|?SRA數(shù)據(jù)庫中疾病相關(guān)數(shù)據(jù)統(tǒng)計
https://www.ncbi.nlm.nih.gov/sra/docs/
既然已經(jīng)有如此多的公共數(shù)據(jù)，我們應(yīng)該充分挖掘，不僅可以產(chǎn)出新發(fā)現(xiàn)，也可以有效降低科研成本。俗話說的好，知己知彼，百戰(zhàn)不殆。要想充分利用這些公共數(shù)據(jù)，我們首先需要對這些數(shù)據(jù)有更加深刻的認(rèn)識，于是我們針對熱點研究疾病，統(tǒng)計了不同測序類型的數(shù)據(jù)量，以及項目數(shù)和樣品數(shù)，想了解其他疾病數(shù)據(jù)量情況的童鞋可以文末留言，我們統(tǒng)計好之后發(fā)送給您。
熱點研究疾病數(shù)據(jù)統(tǒng)計（單位:Gbase）
熱點癌癥數(shù)據(jù)統(tǒng)計（單位:Gbase）
Part 3 |?公共數(shù)據(jù)使用策略
如此多的數(shù)據(jù)，該怎樣去利用，我們整理了一些思路，供大家參考。
策略一：數(shù)據(jù)整合，增大樣本量
以研究疾病相關(guān)基因表達為例，可以整合多個項目中的RNA-Seq數(shù)據(jù)（也可以結(jié)合自己的數(shù)據(jù)，增大樣本量），計算基因表達量，并篩選疾病組織和正常組織間差異表達的基因；
再針對差異表達基因進行共表達分析，獲得共表達基因集；然后進一步對這些基因的功能、所屬通路進行分析，從而更完整的描述出疾病發(fā)生的機理。
策略二：多種疾病間橫向比較
以研究肺癌患者中S100A4基因的差異表達為例，通過下載其他類型癌癥如：胸腺癌、惡性間皮瘤的RNA-Seq數(shù)據(jù)，并分析該基因在這兩種癌癥中的差異表達情況，如果與肺癌中有相同的差異表達趨勢，則可以增強我們結(jié)論的說服力。
策略三：不同水平間橫向比較
分析不同水平的數(shù)據(jù)，如：細(xì)胞水平、組織水平、動物模型上目標(biāo)基因的差異表達情況，增強分析結(jié)論的說服力。
策略四：不同類型數(shù)據(jù)間聯(lián)合分析
我們只自測了mRNA數(shù)據(jù)，但是想了解miRNA對于mRNA的調(diào)控，那我們可以下載對應(yīng)疾病的miRNA類型的數(shù)據(jù)，通過兩者的聯(lián)合分析，更深入的了解疾病發(fā)生的機理。
Part 4 |?結(jié)語
公共數(shù)據(jù)使用看似很困難，需要下載、轉(zhuǎn)換格式、生信分析，目前百邁客云（m.taixingren.com.cn）已經(jīng)集成了SRA數(shù)據(jù)檢索、下載、轉(zhuǎn)換和分析，我們錄制了一個短視頻，展示了如何通過簡單的鼠標(biāo)點擊高效完成以上所有工作，詳情：http://live.biocloud.net/open/course/10
參考文獻：
[1]????Chun-Ping Yu et al.?Transcriptome dynamics of developing maize leaves andgenomewide prediction of cis elements and their cognate transcription factors.Proc Natl Acad Sci . 2015
[2]????Iyer MK et al. The landscape oflong noncoding RNAs in the human transcriptome. Nat Genet. 2015
[3]????Patil G. et al. Soybean(Glycine max) SWEET gene family: insights through comparative genomics,transcriptome profiling and whole genome re-sequence analysis. BMC Genomics.2015
[4]????Matthijs M. et al. Profiling ofthe Early Nitrogen Stress Response in the Diatom Phaeodactylum tricornutumReveals a Novel Family of RING-Domain Transcription Factors. Plant Physiol.2016
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