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Profiler：一个用于多组学分析的开放网络平台

已有 572 次阅读 2026-1-9 20:42 |个人分类:科普|系统分类:科普集锦

Profiler：一个用于多组学分析的开放网络平台

高通量技术的出现，如下一代测序（NGS）、质谱（MS）和微阵列，彻底改变了生物医学研究。这些平台生成大规模、多维度的数据集，统称为组学数据，包括基因组学、转录组学、蛋白质组学和代谢组学。这些数据集在阐明生物机制、发现疾病生物标志物和确定新的治疗靶点方面具有巨大潜力。然而，组学数据的复杂性、异质性和体量带来了巨大的计算和分析挑战。

传统的组学数据分析通常需要生物信息学、统计学和编程的专业知识，这对于许多实验生物学家和临床医生来说往往难以企及。此外，许多现有工具在应用范围上存在局限，通常针对特定的组学类型或单步分析，并且常常局限于命令行环境，这阻碍了其可访问性、互操作性和可重复性。研究人员经常被迫在多个软件包之间切换，导致工作流程碎片化，从而造成效率低下、学习曲线陡峭和可重复性难题。

针对这些局限性，对于集成化、用户友好且视觉直观的平台的需求日益增长，这些平台需要兼具分析稳健性和易用性。例如 Galaxy，MetaboAnalyst 和 Perseus 在解决特定领域的组学分析方面取得了重要进展。然而，很少有平台能提供真正全面、端到端的解决方案，涵盖多种组学模式，结合先进的机器学习和深度学习方法，并在统一环境中实现交互式数据可视化和解释。

为解决这些关键差距，Zirem等人推出了 Profiler（图1，https://prism-profiler.univ-lille.fr/），这是一个模块化、基于网络的软件应用，旨在使多组学数据分析民主化。该软件使用 Python 语言和 Streamlit 框架开发，提供无缝集成的分析流程，涵盖分析的关键阶段：数据导入和转换、预处理（包括清洗、标准化、插补、批次效应校正）、可视化、统计分析、机器学习、深度学习、生物标志物发现、通路富集分析以及生存分析。该平台设计具有可扩展性、模块化和可扩展性，能够随着新兴研究需求和分析创新而发展。

图1 端到端 Profiler 分析流程、模块化架构，通过 8 个相互连接的组件实现流畅的流程

值得注意的是，Profiler 专为新手和专家用户设计。它为计算经验有限的用户提供引导式、以工作流为导向的界面，而其灵活的架构则支持经验丰富的用户进行定制和高级分析工作流。Profiler 兼容多种数据格式，结合高效的后台处理，即使在处理高维数据集时也能确保稳健性能。通过降低技术门槛，Profiler 旨在为科学界提供一个易于访问、透明且全面的分析生态系统，该系统促进可重复性，加速发现，并赋予现代生命科学研究中的数据驱动决策能力。

参考文献

[1] Yanis Zirem, Léa Ledoux, Isabelle Fournier, Michel Salzet, Profiler: an open web platform for multi-omics analysis, Bioinformatics, 2025;, btaf644, https://doi.org/10.1093/bioinformatics/btaf644

以往推荐如下：

1. 分子生物标志物数据库MarkerDB

2. 细胞标志物数据库CellMarker 2.0

3. 细胞发育轨迹数据库CellTracer

4. 人类细胞互作数据库：CITEdb

5. EMT标记物数据库：EMTome

6. EMT基因数据库：dbEMT

7. EMT基因调控数据库：EMTRegulome

8. RNA与疾病关系数据库：RNADisease v4.0

9. RNA修饰关联的读出、擦除、写入蛋白靶标数据库：RM2Target

10. 非编码RNA与免疫关系数据库：RNA2Immune

11. 值得关注的宝藏数据库：CNCB-NGDC