子科生物報(bào)道：脂質(zhì)能夠參與細(xì)胞膜構(gòu)建、能量?jī)?chǔ)存以及細(xì)胞信號(hào)轉(zhuǎn)導(dǎo)，而脂質(zhì)組學(xué)能夠高通量地分析和量化生物樣本中的脂質(zhì)。近些年隨著質(zhì)譜的靈敏度和分辨率的提升，脂質(zhì)組學(xué)的數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)量有著驚人的爆發(fā)，但是組學(xué)數(shù)據(jù)本身的復(fù)雜度給研究人員分析和解讀數(shù)據(jù)帶來(lái)了挑戰(zhàn)。

現(xiàn)階段，針對(duì)脂質(zhì)組學(xué)的分析工具少之又少，領(lǐng)域內(nèi)迫切需要一個(gè)針對(duì)脂質(zhì)組學(xué)數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)挖掘、通路分析等的易用工具?，F(xiàn)階段針對(duì)脂質(zhì)的通路分析工具普遍基于公共脂質(zhì)數(shù)據(jù)庫(kù)，但由于現(xiàn)階段公共數(shù)據(jù)庫(kù)與脂質(zhì)組學(xué)數(shù)據(jù)映射存在一定問(wèn)題，且對(duì)于脂質(zhì)通路的理解仍不夠全面，所以這些工具常常不能給出較為準(zhǔn)確的通路變化信息。而近些年來(lái)系統(tǒng)生物學(xué)的理念給分析脂質(zhì)組學(xué)數(shù)據(jù)提供了一個(gè)新的思路，從關(guān)聯(lián)多個(gè)組學(xué)數(shù)據(jù)集的相關(guān)性網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行一定的數(shù)據(jù)挖掘工作。

基于以上的研究現(xiàn)狀和思路，2021年7月31日，復(fù)旦大學(xué)代謝與整合生物學(xué)研究院的黃河課題組與李蓬院士課題組以及廈門大學(xué)楊朝勇課題組合作在Small Methods發(fā)表了題為LINT-web: a web-based lipidomic data mining tool using intra-omic integrative correlation strategy的文章。作者在文章中介紹了一套自主開發(fā)的、易用性強(qiáng)的脂質(zhì)組學(xué)分析工具LINT-web。該網(wǎng)站能夠提供針對(duì)脂質(zhì)組學(xué)的統(tǒng)計(jì)分析方法（如脂質(zhì)類別豐度情況、脂肪酸鏈長(zhǎng)度和脂質(zhì)不飽和度信息等），并且設(shè)計(jì)了一個(gè)多組學(xué)整合的intra-omic策略以挖掘出脂質(zhì)和基因集共享的生物過(guò)程，從系統(tǒng)生物學(xué)的角度提供了更為廣闊的信息。

 為了驗(yàn)證這個(gè)工具的可行性，作者使用了兩組脂質(zhì)組和轉(zhuǎn)錄組的數(shù)據(jù)進(jìn)行測(cè)試。在肌肉組織損傷的組學(xué)數(shù)據(jù)中，LINT-web能夠準(zhǔn)確且直觀地統(tǒng)計(jì)出脂類和脂肪酸鏈的變化情況，并且能對(duì)脂質(zhì)組學(xué)數(shù)據(jù)和轉(zhuǎn)錄組學(xué)數(shù)據(jù)正確降維和聚類；使用工具的intra-omic分析后，作者發(fā)現(xiàn)RvD2 可能參與細(xì)胞防御反應(yīng)以及細(xì)胞因子和病毒的免疫刺激，并且LXB4、AT-LXB4和RvE1也可能與 RvD2有相似的調(diào)節(jié)炎癥消退及修復(fù)受損組織的功能，這與已知的結(jié)論相符。

在SVF分化細(xì)胞的組學(xué)數(shù)據(jù)中，作者發(fā)現(xiàn)了在SVF細(xì)胞10天的分化過(guò)程中，甘油三酯和甘油二酯不斷增加，而大多數(shù)磷脂則在前四天增加，之后則維持在一個(gè)穩(wěn)定的水平，一些相關(guān)的轉(zhuǎn)錄調(diào)控因子也有不同的變化模式；使用工具的intra-omic分析后，作者發(fā)現(xiàn)了甘油酯類與轉(zhuǎn)錄調(diào)控因子的強(qiáng)相關(guān)性。上述結(jié)果表明，LINT-web可以準(zhǔn)確地將脂質(zhì)組數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)到其相關(guān)的生物過(guò)程和通路。

LINT-web所包含的功能涵蓋脂質(zhì)ID轉(zhuǎn)換、脂質(zhì)分類與統(tǒng)計(jì)、脂質(zhì)通路分析等重要方面，這些方面是現(xiàn)在大多數(shù)主流脂質(zhì)組學(xué)分析工具所難以全部涉及的。此外，對(duì)于同一個(gè)測(cè)試數(shù)據(jù)，與其他主流脂質(zhì)組學(xué)分析工具相比，LINT-web在脂質(zhì)ID識(shí)別準(zhǔn)確率、潛在相關(guān)脂質(zhì)通路數(shù)量等多個(gè)方面都體現(xiàn)出了優(yōu)勢(shì)。這些結(jié)果都體現(xiàn)了LINT-web是一款功能完備可靠的脂質(zhì)組學(xué)分析工具。

復(fù)旦大學(xué)代謝與整合生物學(xué)研究院黃河青年研究員、李蓬院士和廈門大學(xué)楊朝勇教授為論文共同通訊作者，論文第一作者為復(fù)旦大學(xué)代謝與整合生物學(xué)研究院2019級(jí)碩士生李馮晟、同濟(jì)大學(xué)宋佳助理研究員和廈門大學(xué)2020級(jí)碩士生張瑩琨。論文同時(shí)獲得復(fù)旦大學(xué)代謝與整合生物學(xué)研究院代謝組學(xué)和脂質(zhì)組學(xué)質(zhì)譜平臺(tái)的大力支持。