构建专属多组学数据库案例：核心模块与数据构成

随着高通量组学数据的爆炸式增长，目前针对同一物种的各类组学数据（如基因组、表观组、转录组、蛋白质组、代谢组等）散布于众多平台和文献之中。由于缺少统一的存储标准和整合机制，科研人员难以从海量已发表数据中高效提取有用信息。

为此，构建一个全面的多组学数据集中存储与分析数据库显得尤为重要。该数据库通过标准化整合海量数据资源，并配备便捷的访问接口和分析工具，为研究者提供一站式的数据获取与深度挖掘平台，从而显著加速科研从数据到新发现的进程。

案例1 胃部多组学系统整合数据库

1. 基因组模块：收录42套胃组织及胃癌相关基因组数据，每个基因组均提供高质量注释，包括结构变异（SV）、拷贝数变异（CNV）、基因结构等，支持下载FASTA / GFF3格式。

2. 转录组模块：整合超过980份胃组织转录组数据，提供基因表达矩阵、差异表达分析结果、加权基因共表达网络（WGCNA）及可视化工具。

3. 蛋白质组模块：收集了312份胃组织蛋白质组数据，涵盖TMT / iTRAQ定量蛋白组，磷酸化、乙酰化等蛋白修饰组，提供蛋白丰度图、蛋白互作网络及疾病相关标志物筛选功能。

4. 代谢组模块：包含158份胃组织及血清代谢组数据：支持特征代谢物查询与KEGG通路映射。

5. 在线工具模块：提供多种可视化及分析工具，包括：多组学关联分析，生存分析（Kaplan–Meier、Cox回归），单基因/多基因表达可视化差异表达、GO/KEGG富集分析，蛋白互作网络构建，代谢通路富集工具，微生物组差异分析及火山图绘制，工具均无需编程即可操作，适合科研用户快速探索数据。

 

案例2 鲤鱼物种多组学数据库

1. 基因组模块：收录了1320份鲤鱼全基因组数据，820份红鲤、锦鲤、镜鲤、草鲤的现代养殖品系，400份野生群体，提供高质量参考基因组、结构变异注释及群体比较数据。

2. 变异组模块：收录大规模鲤鱼遗传变异数据，包括2180万个SNPs与1120万个InDels，各品系专属变异标记，支持按基因、性状、驯化分群或染色体区域查询。

3. 转录组模块：整合了2430套鲤鱼转录组数据，来源于鳃、肝、脑、肌肉、肠道、生殖腺等不同组织，胚胎、稚鱼、幼鱼、成鱼不同发育阶段，提供标准化表达矩阵、差异表达结果和共表达网络。

4. 单细胞模块：收录了86500个单细胞的转录组数据，提供UMAP/t-SNE可视化、细胞簇marker基因搜索及细胞通讯分析。

5. 表型组模块：整合1520种鲤鱼表型数据，包含速度性状，肉质性状，抗病性状。

6. 在线工具平台：群体遗传结构分析，GWAS可视化，特定品系间基因组比较，生存分析，细胞通讯网络分析，所有工具均具有可视化输出，免代码操作。

 

 

案例3 单细胞m6A多组学数据库

1. 基因组模块：收录312套参考基因组与m6A修饰检测对应的基因注释数据，包括human、mouse、zebrafish、Arabidopsis等26种常用模式生物，提供m6A修饰相关基因的物种进化信息。

2. 变异组模块：收录1820万个与RNA修饰相关联的SNPs和InDels，支持按基因、疾病、motif、细胞类型检索m6A相关变异。

3. 转录组模块：整合了4120套bulk RNA-seq数据，可查询m6A上调导致表达升高/降低的基因集。

4. 单细胞模块：收录了超过310000个细胞的单细胞m6A修饰图谱。

5. 表观组模块：整合30套m6A-seq / MeRIP-seq数据集，支持关联查询：m6A修饰 → RBP结合 → 转录调控 → 染色质开放度 → 表达量。

6. 在线工具平台：单细胞m6A热图与差异修饰分析，m6A motif预测与可视化，修饰–RBP相互作用网络构建，全部免代码操作，结果可导出高质量图表。

 

 

通用的多组学数据库搭建框架

六大主要模块：Home、Data、JBrowse、Tools、Download、About

数据来源：基因组、变异组、转录组、表观组、蛋白组、代谢组等实验数据和公共数据。

数据检索：物种、样本数据类型、基因名、疾病信息、序列、功能注释、数据结果等搜索查询。

数据下载：提供FASTA、BED、CSV等多种格式数据下载。

分析工具：JBrowse和BLAST，通讯网络分析，GO和KEGG功能富集等。

可视化：基因组浏览器可展示基因结构、变异位点、基因序列等。

技术架构：数据库管理系统（MySQL）。

前端（HTML/CSS/JavaScript）和后端（Apache2+PHP-FPM）；Vue.js+D3.js可视化（如热图、网络图）。

 

 

翰佰尔生物已成功搭建多种定制化数据库，包含动植物多组学数据库、生态环境数据库、医学方向数据库、一键式数据分析平台，内容涵盖多类型生命组学数据及人工智能算法应用。