華人學者Nature子刊：人類轉錄組跨平臺靶向分析

　　來自普林斯頓大學等處的研究人員發表了題為“Targeted exploration and analysis of large cross-platform human transcriptomic compendia”的文章，公布了一種新研發的針對轉錄組數據的搜索引擎，利用這一平臺，研究人員可以分析多種不同的芯片和高通量測序數據，這將會帶來多基因搜索數據分析的新浪潮。

　　這一研究成果公布在1月15日的Nature Methods雜志在線版上。

　　文章的通訊作者分別為普林斯頓大學的Moses Charikar，Kai Li，和Olga G Troyanskaya，其中李凱（Kai Li，音譯）教授早年畢業于吉林大學，獲得中國科技大學碩士學位，1986年赴美深造，現為普林斯頓大學正教授終身教職。

　　生物醫學領域進入大數據時代，這一點毋庸置疑，目前整個生物組學的大數據就已經達到10的60次方的數量級，而人類現在只完成了10的21次方，如果沒有大數據，我們將寸步難行。 延伸閱讀：基因大數據將改變人類的未來

　　為此各國各大實驗室都在積極備戰，去年英國就投資3200萬英鎊資助首批5大項目，來提高醫學生物信息學的能力、產能和核心基礎設施。這項“醫學生物信息學計劃”預計總投資5000萬英鎊，將通過建立耦合復雜生物數據和健康記錄的新方法，來解決關鍵的醫學難題。

　　同時各種分析工具也應運而生，如這篇文章公布的SEEK跨平臺搜索系統，這種系統能解決目前大規模人類表達數據的分析問題，能跨越多個表達平臺，其中包括芯片，高通量測序技術，還有與用戶單個，或多個基因有關的自動優化數據庫。

　　SEEK能為生物醫藥研究人員提供一種系統水平上的，針對代表了整個異源人體不同途徑通路，組織和疾病的無偏差分析，而且這一系統也利用一種新型交叉驗證-加權算法，整合了成千上萬個果蠅數據集，這樣就能有效的識別相關的數據集，以及共調控基因。

　　這種跨平臺分析搜索引擎目前包含有來自41種不同芯片和RNA測序平臺的5210個數據集，這些數據來自155,025個實驗。可以通過一種用戶友好的交互式 web 接口接入：http://seek.princeton.edu/，其中包括表達可視化和解釋模塊。

　　SEEK搜索分析平臺未來將能在生物醫藥等領域發揮越來越重要的作用，這種多基因搜索方式也將為基于元數據的搜索細化，以及基于可視化的分析鋪墊道路。