前言
口腔炎癥(oral inflammatory disease)，指口腔軟組織和硬組織的感染，包括牙周炎、種植體周圍炎和齲齒。若不及時治療，可能會導致頜面部和系統部位的并發癥，例如心血管疾病、消化系統疾病、糖尿病、肺部疾病和神經系統疾病。盡管公開數據庫中(GEO等)存儲著豐富的口腔炎癥數據集，但由于缺乏合適的數據分析工具，沒有編程背景的牙科研究人員常常難以充分利用已知數據。
2024年3月15日，南方醫科大學口腔醫學院劉楚峰、珠江醫院羅鵬團隊在 Journal of Translational Medicine (IF=7.4) 雜志上發表了題為 “OralExplorer: a web server for exploring the mechanisms of oral inflammatory diseases” 的文章。研究者收集整理了 35 個人類口腔炎癥數據集 (Bulk RNA-seq 和 scRNA-seq)，并開發了口腔炎癥的網絡分析平臺 OralExplorer (https://smuonco.shinyapps.io/OralExplorer/)。該平臺提供多種生物信息分析功能，可在線交互使用。作者基于OralExplorer 篩選出 6 種潛在口腔炎癥標志物，并通過 qPCR 和 IHC 實驗中進行了驗證。
結果解讀
OralExplorer 是一款專為口腔疾病研究而設計的網絡工具，由五個主要分析功能模塊組成：差異基因表達分析、免疫浸潤分析、相關性分析、通路富集分析和單細胞分析。這些模塊允許用戶自定義分析參數以滿足個性化需求。此外，該網站還提供詳細的分析結果和高分辨率的圖像，用戶可以輕松訪問與本地下載。
1.數據概覽
OralExplorer 包含 35 個人類口腔炎癥數據集，總共有 901 個樣本，囊括 6 種主要口腔疾病：種植體周圍炎、牙周炎、牙髓炎、齲齒、顳下頜關節骨關節炎和牙齦炎。數據集中有 27 個 bulk RNA-seq 數據集，8 個 single-cell RNA-seq 數據集。
2.差異基因表達分析
對于疾病組樣本和正常組樣本之間差異基因表達分析的結果，OralExplorer 為用戶提供了兩種可視化選項：火山圖和熱圖。默認情況下，差異分析結果顯示 10 個顯著上調和下調的基因名稱，并在可視化結果中進行注釋。用戶還可以根據自己的需求調整閾值和基因名稱注釋。另外，用戶可以在線查看完整的差異表達分析結果，并將結果保存至本地。
3.免疫浸潤分析
免疫細胞的組成和比例在疾病消退中發揮著重要作用。為了表征免疫細胞在口腔疾病中的組成和比例，OralExplorer 提供了六種先進的免疫細胞算法：TIMER、xCell、CIBERSORT、EPIC、quanTIseq 和 MCPcounter。通過分析識別出不同組別之間免疫浸潤的差異，最終結果以熱圖或箱線圖進行可視化。
圖3 免疫浸潤分析
4.相關性分析
OralExplorer 提供對基因、免疫細胞和通路的相關性分析的功能。用戶可以方便地搜索他們感興趣的特定疾病類型和基因集，過濾樣本，選擇目標基因、免疫細胞或通路。平臺提供兩種相關性分析算法（Spearman 和 Pearson）以及各種可視化選項，例如散點圖、弦圖和熱圖。
圖4 免疫浸潤分析
5.富集分析
OralExplorer 提供兩種常用的通路富集算法：GSEA 和 ssGSEA，以及來自 MSigDB 數據庫的 13,661 個常用通路基因集。用戶可以選擇三種可視化方法，即氣泡圖和 GSEA 通路富集圖等多種形式，來呈現通路富集分析的結果。
圖5 基因富集分析
6.單細胞分析
在 OralExplorer 中，單細胞分析可視化包括聚類圖 (cluster plot)、特征圖 (feature plot) 和熱圖 (heatmap)。聚類分析可視化顯示了降維聚類后的口腔單細胞數據，使用戶能夠輕松查看細胞聚類的結果。此外，作者計算了單個細胞和簇的 ssGSEA 分數，以便在特征圖和熱圖中進行可視化。用戶可以在特征圖中選擇感興趣的基因或通路在不同細胞中的表達。同樣，用戶能夠在熱圖中輕松查看不同簇中各種基因和通路的表達。
7.實驗驗證
作者使用 OralExplorer 對與牙周炎相關的多個數據集進行在線差異基因表達分析。分析結果顯示，在所有 6 個牙周炎相關數據集中，IL1β、SRGN、CXCR1、FGR、ARHGEF2 和 PTAFR 同時顯著上調。為了驗證這些基因的表達水平，作者對人類牙周炎患者樣本和正常人類牙周樣本進行了 qPCR 實驗驗證。除 FGR 外，其他 5 個基因在牙周炎組中均表現出顯著的上調。此外，作者還進行了免疫組織化學分析，與 mRNA 表達結果類似，在牙周炎患者組中也觀察到 IL1β、SRGN、CXCR1和 PTAFR 的蛋白表達增強。
說在最后
文章主要思路：
- 首先，作者從 GEO 數據庫整理了Bulk RNA-seq 和 Single-cell RNA-seq的數據集，進行了統一的質控過濾。
- 接著，在整合已有數據的基礎上，作者基于R語言進行網站平臺 OralExplorer 的開發，使用Shiny包實現了網頁設計與交互。
- 進一步，分別介紹了OralExplorer 的分析五大模塊 (差異基因表達分析、免疫浸潤分析、相關性分析、通路富集分析和單細胞分析) 的功能。
- 最后，以牙周炎為例進行分析應用，篩選出潛在標志基因，并通過實驗進行驗證。
總結：
作者整合了 35 個人類口腔炎癥的相關數據集，開發出在線平臺 OralExplorer，提供了簡單直觀的可視化界面以及人性化的交互操作，使牙科醫學研究者更有效地探索口腔疾病數據。
