发表在NatureMethods的这款工具ExpressionBlast的价值被严重低估

最近看到朋友圈分享的推文里面的一篇文献里面提到了ExpressionBlast工具,主要是对基因表达差异分析结果进行注释
文章是2019年12月17日,cell子刊Cell Reports发表的研究“SIRT6 Promotes Hepatic Beta-Oxidation via Activation of PPARα”,论文证明长寿蛋白SIRT6在促进脂肪燃烧、调控肝脏脂肪代谢中起着重要作用。

  • 研究者们先对WT和SIRT6杂合子(HZ)小鼠(SIRT6缺乏)肝脏进行基于RNA测序(RNA-seq)的定量转录组分析,对高差异表达(DE)基因进行qPcr验证,结果发现,HZ小鼠中被差异调节的前三条通路都与β氧化直接相关。
  • 然后使用ExpressionBlast工具将HZ的肝脏DE基因与当前GEO数据库中的所有微阵列进行比较,发现前三名的高度显著性匹配为PPARα KO微阵列,这表明SIRT6 HZ小鼠的基因表达谱与PPARα KO小鼠极其相似。这些发现强烈提示SIRT6激活PPARα。
    我注意到,研究者自己干扰基因后的转录组数据得到的差异基因集虽然也是关注了GO/KEGG等生物学通路数据库功能变化,但是有一个亮点,就是使用ExpressionBlast工具去比较是否有其他人干扰了其它基因后得到的差异基因集跟他们的比较类似。这样就可以把自己感兴趣基因跟其它基因关联起来。

    这么强大功能的工具严重被低估

    搜索这款工具ExpressionBlast,发现虽然它发表于 : 27 September 2013,ExpressionBlast: mining large, unstructured expression databases,但是直到现在(2019-12-26)其引用也就几十次而已,看了看文章,短小精悍而且才5篇参考文献,让我大开眼界。
    而且只有作者自己出了两个视频教程,介绍如何使用他们开发的工具:

    看起来略微有点凄凉。

    好的工具很多,但是能否大面积被引用

    其实看推广啦!多开会,多交流,多写公众号?

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