不同的疾病具有不同的发病机制,基于高通量测序数据的疾病相关数据库,可以综合性的了解这个疾病的发病机制。因此在研究一个疾病的时候,通过这类疾病相关数据库,可以很容易寻找和这个疾病有关的研究指标。所以今天就来介绍一个阿尔茨海默有关的综合性网络数据库:ADatlas: https://adatlas.org/
ADatlas的数据主要来自于一些关于AD的大规模测序数据 (基因组、转录组、蛋白质组以及代谢组学)。基于这些公共的测序数据来进行单一组学内的分析,比如转录组内部基因的相关分析;多组学的之间的交叉分析,比如SNP和表达之间的eQTL分析 (如果不了解QTL是什么的可以参照[[QTL介绍]]) 以及测序数据和临床参数之间的分析。
在经过上述分析之后,作者最终以网络图的形式来呈现数据的结果。
如果不了解网络基本知识的可以查看:[[9.相互作用网络分析基础]]
ADatlas主要是通过网络图的形式来呈现数据结果。通过点击Generate your own network来进行网络构建
点击之后,主要是通过👉来选择想要分析的内容。最后点击Generate就可以呈现网络了。
ADatlas可以选择分析的内容包括:1. 特征;2. 基因;3. 代谢物。
在选择想要检索的内容之后,可以进行进一步的选择,比如我们选择meta traits。就可以看到,很多关于AD的临床特征。这里我们选择AD imaging biomarker
最后选择要分析的基本是基因组方面 ([[SNP是什么东西?|SNP]]) 还是基因方面的。
选择完之后,点击生成就可以出现相关的网络图了。
对于具体的网络图形,可以点击里面的不同Node之间的关系来展示具体的结果
以上就是关于ADatlas的主要使用过程了。如果是研究AD的话,可以利用这个数据库来分析一下自己想要研究的基因。