2025-05-10
在單細胞組學研究領域，富集分析是評估差異基因或基因集（包括特定信號通路與功能基因類別）在特定生物條件下顯著性富集的常用分析方法。該方法能夠精(jing)準(zhun)識別在特定生物學過程中發揮核心作用的基因和通路，有效揭示細胞(bao)或組織在不同生理狀態下的功能異質性與分(fen)子調控機制。作為生物信息學研究的核心工(gong)具，富集分析是(shi)解讀單細(xi)胞轉錄(lu)組(zu)數據(ju)中蘊(yun)含的(de)生物學價值的(de)科學有效方案。
派森諾單細胞云(yun)平臺最(zui)新升(sheng)級(ji)的(de)富(fu)集(ji)(ji)(ji)分(fen)析(xi)模(mo)塊(kuai)，基(ji)于客戶(hu)體驗和(he)業內經驗，創新性(xing)的(de)實現了富(fu)集(ji)(ji)(ji)分(fen)析(xi)功(gong)能的(de)全面提升(sheng)：該(gai)模(mo)塊(kuai)不僅可(ke)以一鍵(jian)式無縫對(dui)接項目(mu)數(shu)據流的(de)差(cha)異富(fu)集(ji)(ji)(ji)分(fen)析(xi)，更拓展了自定義(yi)基(ji)因(yin)列表(biao)上傳與個性(xing)化富(fu)集(ji)(ji)(ji)背景基(ji)因(yin)集(ji)(ji)(ji)的(de)功(gong)能，顯著增強了分(fen)析(xi)的(de)靈活性(xing)與適用(yong)性(xing)。結果展示采用(yong)圖(tu)(tu)表(biao)動(dong)態交互(hu)模(mo)塊(kuai)，配合自研的(de)專業化圖(tu)(tu)像調整系統，支持(chi)用(yong)戶(hu)精細調整圖(tu)(tu)表(biao)呈現效果。該(gai)模(mo)塊(kuai)既適用(yong)于差(cha)異基(ji)因(yin)的(de)生物學解釋，也可(ke)滿足(zu)研究者對(dui)自定義(yi)功(gong)能基(ji)因(yin)集(ji)(ji)(ji)的(de)深(shen)入分(fen)析(xi)需求。
當您完成差異分析或者Marker分析后，本專題將正式帶您進入基因藏寶圖，通過富集(ji)分析這把金鑰匙，揭秘單(dan)細(xi)胞數據潛(qian)在的生物學機制和功能，為科(ke)研發現(xian)提供堅實的數據支(zhi)撐。
1、模(mo)塊功(gong)能簡介
當我們登錄派森諾單細(xi)胞轉錄組(zu)云(yun)平(ping)臺后，用戶可(ke)在界面左側導航欄訪問分(fen)析(xi)(xi)(xi)模塊(kuai)，展(zhan)開二級菜單即可(ke)瀏(liu)覽富集(ji)分(fen)析(xi)(xi)(xi)功能選(xuan)項。選(xuan)擇"新建(jian)分(fen)析(xi)(xi)(xi)記錄"按鈕，系統將創(chuang)建(jian)一個新的(de)定制化(hua)富集(ji)分(fen)析(xi)(xi)(xi)任務，如圖1所示。該界面下方同步展(zhan)示了歷史分(fen)析(xi)(xi)(xi)記錄列表(biao)，包含用戶自定義的(de)分(fen)析(xi)(xi)(xi)名稱、所選(xuan)用的(de)基(ji)因(yin)集(ji)類(lei)型(平(ping)臺預存物(wu)種特異性GO/KEGG背(bei)景基(ji)因(yin)集(ji))、基(ji)因(yin)來(lai)源信息(xi)以及結果管(guan)理選(xuan)項。此設計不僅便于研究者(zhe)追(zhui)溯過(guo)往分(fen)析(xi)(xi)(xi)歷程，同時有助于系統化(hua)掌(zhang)握(wo)不同分(fen)析(xi)(xi)(xi)類(lei)型及其數據(ju)流向，有效提高分(fen)析(xi)(xi)(xi)效率并避免重復性工作。
圖1 富集分析菜單
點擊(ji)“新建分析(xi)記(ji)錄(lu)”按鈕(niu)后，頁面會進(jin)入(ru)詳細(xi)的富集分析(xi)流(liu)程（詳見圖2）。整體操作(zuo)流(liu)程如下：
圖(tu)2 新建(jian)分析記(ji)錄界面
a)分析命名(ming)規范：
在"分(fen)析記錄名稱"字段中錄入具(ju)有描述性的(de)分(fen)析標(biao)識符，建議采用項目縮(suo)寫+分(fen)析類型(xing)的(de)命名格式；
b)數據庫配置：
支持該物種的(de)GO（Gene Ontology）或KEGG（Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes）標準(zhun)基因(yin)集富集分析；
允(yun)許上傳自(zi)定義基因集文(wen)(wen)件（需符合TSV格式），文(wen)(wen)件必須包(bao)含ID、Gene及Term等三列(lie)核心要素(su)（示例見表1）；
表1 自定義富集(ji)基因集(ji)
c)參數閾值設定：
設定統計顯(xian)著性閾(yu)值，包含p-value校正方法選擇；
配置通路基因數(shu)范(fan)圍（最小/最大值）；
圖(tu)2展示的(de)是平(ping)臺(tai)推薦的(de)默認(ren)閾值(zhi)參數(shu)組合。
d)差異基因數據選擇(ze)：
支持選擇平臺(tai)已(yi)完(wan)成的差(cha)異分析結果(guo)（歷史差(cha)異或Marker分析的全套(tao)結果(guo)）；
提供精細化過濾選項，允許基于(yu)特定實驗(yan)組進行二次(ci)過濾篩選，確(que)保富集分析輸入數(shu)據的精確(que)可靠；
圖3 富集基因列(lie)表設置
如果(guo)您有(you)云平臺(tai)下載的差異結果(guo)自(zi)行調整的新結果(guo)，也可以通過(guo)標準化上傳功能(neng)導入自(zi)定(ding)義基因列(lie)表，見圖4。
圖4 自定義基因列(lie)表上傳
這(zhe)里需要確保上傳的(de)文件每列與標準差異表達分析結果文件的(de)表頭(tou)完全一(yi)致；如(ru)果有自己關注的(de)一(yi)組(zu)基(ji)因，也可以整理為表2第(di)一(yi)列的(de)格式(shi)，靈活(huo)定義研(yan)究的(de)焦點基(ji)因。示(shi)例見表2:
表2 上傳自(zi)定義基(ji)因列表
完成所有參數配置后，點擊(ji)"提(ti)交分(fen)(fen)(fen)析"即可提(ti)交分(fen)(fen)(fen)析流程。分(fen)(fen)(fen)析完成后，用(yong)戶(hu)可導(dao)航至分(fen)(fen)(fen)析記錄(lu)模塊查看項目狀(zhuang)態，通過點擊(ji)對應記錄(lu)訪問可視(shi)化分(fen)(fen)(fen)析結果（詳見圖5）。
圖5 富(fu)集分析的記錄
2、模塊結果展(zhan)示
富集分(fen)析(xi)(xi)(xi)結果(guo)(guo)(guo)通常通過可視化圖(tu)表(biao)呈現，如氣(qi)泡(pao)圖(tu)、條形(xing)圖(tu)和(he)富集分(fen)析(xi)(xi)(xi)表(biao)格(ge)等。分(fen)析(xi)(xi)(xi)完成后，用戶可通過圖(tu)6所示的導航入口或左側菜單欄的"富集分(fen)析(xi)(xi)(xi)"模塊(kuai)訪問已完成的分(fen)析(xi)(xi)(xi)結果(guo)(guo)(guo)。左上方的分(fen)析(xi)(xi)(xi)記(ji)錄選擇分(fen)析(xi)(xi)(xi)記(ji)錄名(ming)稱(cheng)后，系統(tong)將(jiang)自動加載(zai)對應的可視化結果(guo)(guo)(guo)，并(bing)根據(ju)用戶自定(ding)義的分(fen)組(zu)設置和(he)數(shu)據(ju)展示類型呈現富集分(fen)析(xi)(xi)(xi)結果(guo)(guo)(guo)。
圖6 富集(ji)分析結果展示
右側工具欄包含三個功(gong)能(neng)(neng)模塊：圖(tu)(tu)(tu)表說明(ming)、分(fen)析(xi)設置(zhi)(zhi)和圖(tu)(tu)(tu)表調(diao)整(zheng)。其中，分(fen)析(xi)設置(zhi)(zhi)與圖(tu)(tu)(tu)表調(diao)整(zheng)為(wei)派森諾(nuo)云(yun)平臺特有的交互式圖(tu)(tu)(tu)形編輯(ji)器，支持用戶基于現有數(shu)據進行高度靈活的調(diao)整(zheng)，主要功(gong)能(neng)(neng)包括：
1.自定義閾值過濾機制，確保富集信息的精確性與可信度
2.可視化(hua)條目自由組合與選擇，實(shi)現特定(ding)富(fu)集(ji)信(xin)息的精準定(ding)位(wei)
3.交互式(shi)圖(tu)表(biao)支(zhi)持(chi)數據動態(tai)展(zhan)示，全面覆(fu)蓋差異富集信息(xi)
4.多樣化配色方(fang)案、字體(ti)樣式及版式布局(ju)可(ke)選，實(shi)現(xian)一鍵式圖表優化
繪圖(tu)結果示(shi)例如下圖(tu)7：
圖7 富集分析(xi)結果展示
這些可視化(hua)圖表(biao)不僅具備專(zhuan)業美(mei)感，更承載著豐富(fu)的(de)生物(wu)(wu)學信息內(nei)涵。每個顯著富(fu)集的(de)通(tong)路或條目均可能對應(ying)特定的(de)生物(wu)(wu)學機制或代謝(xie)通(tong)路，為(wei)后續(xu)實驗研究提供有(you)價值的(de)線(xian)索。無論是(shi)解析疾病(bing)發(fa)生發(fa)展的(de)分子(zi)機制，還是(shi)闡(chan)明細(xi)胞(bao)(bao)分化(hua)和發(fa)育(yu)的(de)調控網絡，富(fu)集分析都(dou)能為(wei)研究者提供關鍵視角，協助從單細(xi)胞(bao)(bao)基因(yin)表(biao)達數據(ju)中識(shi)別(bie)具有(you)生物(wu)(wu)學意義的(de)信號，有(you)效(xiao)促進從原始(shi)數據(ju)到科學認知(zhi)的(de)轉化(hua)過(guo)程。
結(jie) 語(yu)
派森諾(nuo)單細胞云平臺的富集分析(xi)不僅僅是一種(zhong)分析(xi)方法，更是一種(zhong)將單細胞數(shu)據(ju)轉(zhuan)化為生物(wu)學(xue)洞(dong)見(jian)的藝(yi)術。它將冰冷的單細胞數(shu)據(ju)轉(zhuan)化為溫暖和生動的生物(wu)學(xue)語(yu)言(yan)，讓(rang)我們能夠在海量數(shu)據(ju)中識別出那些隱(yin)藏的生物(wu)學(xue)寶藏，為生命科學(xue)研(yan)究開啟新維(wei)度新篇章(zhang)。
