OralExplorer：教你如何简单制作自己的网页工具

前言

口腔炎症(oral inflammatory disease)，指口腔软组织和硬组织的感染，包括牙周炎、种植体周围炎和龋齿。若不及时治疗，可能会导致颌面部和系统部位的并发症，例如心血管疾病、消化系统疾病、糖尿病、肺部疾病和神经系统疾病。尽管公开数据库中(GEO等)存储着丰富的口腔炎症数据集，但由于缺乏合适的数据分析工具，没有编程背景的牙科研究人员常常难以充分利用已知数据。

2024年3月15日，南方医科大学口腔医学院刘楚峰、珠江医院罗鹏团队在 Journal of Translational Medicine (IF=7.4) 杂志上发表了题为 “OralExplorer: a web server for exploring the mechanisms of oral inflammatory diseases” 的文章。研究者收集整理了 35 个人类口腔炎症数据集 (Bulk RNA-seq 和 scRNA-seq)，并开发了口腔炎症的网络分析平台 OralExplorer (https://smuonco.shinyapps.io/OralExplorer/)。该平台提供多种生物信息分析功能，可在线交互使用。作者基于OralExplorer 筛选出 6 种潜在口腔炎症标志物，并通过 qPCR 和 IHC 实验中进行了验证。

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结果解读

OralExplorer 是一款专为口腔疾病研究而设计的网络工具，由五个主要分析功能模块组成：差异基因表达分析、免疫浸润分析、相关性分析、通路富集分析和单细胞分析。这些模块允许用户自定义分析参数以满足个性化需求。此外，该网站还提供详细的分析结果和高分辨率的图像，用户可以轻松访问与本地下载。

1.数据概览

OralExplorer 包含 35 个人类口腔炎症数据集，总共有 901 个样本，囊括 6 种主要口腔疾病：种植体周围炎、牙周炎、牙髓炎、龋齿、颞下颌关节骨关节炎和牙龈炎。数据集中有 27 个 bulk RNA-seq 数据集，8 个 single-cell RNA-seq 数据集。

图1 数据处理概览与 OralExplorer 分析模块

2.差异基因表达分析

对于疾病组样本和正常组样本之间差异基因表达分析的结果，OralExplorer 为用户提供了两种可视化选项：火山图和热图。默认情况下，差异分析结果显示 10 个显着上调和下调的基因名称，并在可视化结果中进行注释。用户还可以根据自己的需求调整阈值和基因名称注释。另外，用户可以在线查看完整的差异表达分析结果，并将结果保存至本地。

图2 差异表达分析

3.免疫浸润分析

免疫细胞的组成和比例在疾病消退中发挥着重要作用。为了表征免疫细胞在口腔疾病中的组成和比例，OralExplorer 提供了六种先进的免疫细胞算法：TIMER、xCell、CIBERSORT、EPIC、quanTIseq 和 MCPcounter。通过分析识别出不同组别之间免疫浸润的差异，最终结果以热图或箱线图进行可视化。

图3 免疫浸润分析

4.相关性分析

OralExplorer 提供对基因、免疫细胞和通路的相关性分析的功能。用户可以方便地搜索他们感兴趣的特定疾病类型和基因集，过滤样本，选择目标基因、免疫细胞或通路。平台提供两种相关性分析算法（Spearman 和 Pearson）以及各种可视化选项，例如散点图、弦图和热图。

图4 免疫浸润分析

5.富集分析

OralExplorer 提供两种常用的通路富集算法：GSEA 和 ssGSEA，以及来自 MSigDB 数据库的 13,661 个常用通路基因集。用户可以选择三种可视化方法，即气泡图和 GSEA 通路富集图等多种形式，来呈现通路富集分析的结果。

图5 基因富集分析

6.单细胞分析

在 OralExplorer 中，单细胞分析可视化包括聚类图 (cluster plot)、特征图 (feature plot) 和热图 (heatmap)。聚类分析可视化显示了降维聚类后的口腔单细胞数据，使用户能够轻松查看细胞聚类的结果。此外，作者计算了单个细胞和簇的 ssGSEA 分数，以便在特征图和热图中进行可视化。用户可以在特征图中选择感兴趣的基因或通路在不同细胞中的表达。同样，用户能够在热图中轻松查看不同簇中各种基因和通路的表达。

图6 单细胞分析

7.实验验证

作者使用 OralExplorer 对与牙周炎相关的多个数据集进行在线差异基因表达分析。分析结果显示，在所有 6 个牙周炎相关数据集中，IL1β、SRGN、CXCR1、FGR、ARHGEF2 和 PTAFR 同时显著上调。为了验证这些基因的表达水平，作者对人类牙周炎患者样本和正常人类牙周样本进行了 qPCR 实验验证。除 FGR 外，其他 5 个基因在牙周炎组中均表现出显着的上调。此外，作者还进行了免疫组织化学分析，与 mRNA 表达结果类似，在牙周炎患者组中也观察到 IL1β、SRGN、CXCR1和 PTAFR 的蛋白表达增强。

图7 实验验证

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说在最后

文章主要思路：

1. 首先，作者从 GEO 数据库整理了Bulk RNA-seq 和 Single-cell RNA-seq的数据集，进行了统一的质控过滤。
2. 接着，在整合已有数据的基础上，作者基于R语言进行网站平台 OralExplorer 的开发，使用Shiny包实现了网页设计与交互。
3. 进一步，分别介绍了OralExplorer 的分析五大模块 (差异基因表达分析、免疫浸润分析、相关性分析、通路富集分析和单细胞分析) 的功能。
4. 最后，以牙周炎为例进行分析应用，筛选出潜在标志基因，并通过实验进行验证。

总结：

作者整合了 35 个人类口腔炎症的相关数据集，开发出在线平台 OralExplorer，提供了简单直观的可视化界面以及人性化的交互操作，使牙科医学研究者更有效地探索口腔疾病数据。