OmNI：模块化开源框架实现交互式多组学数据整合与可视化新突破

《NAR Genomics and Bioinformatics》：OmNI: a modular open-source framework for interactive multi-omics data integration and visualization

本研究针对多组学数据分析中工具碎片化、技术门槛高、整合能力不足等瓶颈，开发了基于R语言的交互式开源平台OmNI。该平台通过改良的S-score统计量实现跨组学层整合，结合线性模型(limma)和网络分析(PCSF算法)，在芬太尼暴露小鼠脑组织的蛋白组/磷酸化组学研究中成功揭示了保守性应激通路及品系特异性神经应答机制。研究成果为系统生物学研究提供了标准化、可扩展的分析解决方案，发表于《NAR Genomics and Bioinformatics》。

　　

随着高通量组学技术的飞速发展，生命科学研究已进入多组学整合时代。然而，海量异构数据的整合分析仍面临三大挑战：首先，主流分析工具多局限于单一组学维度，缺乏跨组学整合能力；其次，复杂实验设计中的批次效应、混杂因素难以有效校正；更重要的是，传统分析方法难以从系统层面揭示生物学机制。这些技术壁垒严重阻碍了研究人员从多维组学数据中挖掘生物学洞见的能力，特别是在研究复杂疾病机制或药物应答等系统性生理过程时尤为突出。

为突破这些技术瓶颈，俄勒冈健康与科学大学等机构的研究团队在《NAR Genomics and Bioinformatics》上发表了题为"OmNI: a modular open-source framework for interactive multi-omics data integration and visualization"的研究论文，开发了一套革命性的交互式多组学整合分析平台。该平台基于R/Shiny构建，采用模块化架构，支持从数据质控到网络分析的全流程可视化操作。

研究团队以阿片类药物危机为背景，选取芬太尼这一强效阿片类药物作为研究对象。利用遗传多样性远交系小鼠(CC/DO)的脑组织样本，通过TMT18标记的高分辨率蛋白质组学和磷酸化蛋白质组学分析，结合OmNI平台的全新分析功能，系统揭示了急性芬太尼暴露引起的分子应答网络。特别值得关注的是，研究不仅发现了跨品系保守的应激应答通路，还鉴定出与品系特异性药物敏感性相关的关键调控节点。

关键技术方法包括：1）基于线性模型(limma)的差异表达分析，支持复杂实验设计和协变量校正；2）改良的S-score整合算法，将多组学数据转换为基因层面的统一显著性评分；3）Prize-collecting Steiner forest (PCSF)网络分析，利用STRING数据库(置信度≥0.7)构建背景互作网络；4）基于clusterProfiler的多重通路富集分析；5）交互式HTML报告生成系统，支持Cytoscape兼容格式输出。研究样本来源于9个CC/DO创始品系小鼠脑组织，每组设2个生物学重复。

数据质量控制与预处理

研究首先对包含9,942个蛋白质和22,573个磷酸化位点的原始数据进行质控。通过缺失值分布热图评估数据质量，应用≥30%缺失值过滤后保留9,287个蛋白质和12,333个磷酸化位点。比较多种标准化方法后，选择loess归一化效果最佳，该法在降低组内变异（PCV、PEV、PMAD指标）的同时保持组间差异最明显。主成分分析(PCA)显示"实验批次"是主要变异来源，这一发现促使后续分析中将该因素作为协变量纳入线性模型。

线性模型与差异表达分析

OmNI采用limma框架构建包含品系、处理条件（芬太尼vs生理盐水）和实验批次的多因素线性模型。通过经验贝叶斯收缩(eBayes)提高小样本数据分析效能，并利用duplicateCorrelation方法处理技术重复间的相关性。模型诊断图显示批次效应得到有效校正，PCA图中处理组呈现部分分离。差异分析结果通过交互式火山图展示，用户可点击特定点（如E3泛素连接酶Siah2）查看样本级表达谱和注释信息。

多组学整合与S-score分析

研究创新性地将limma输出的logFC（对数折叠变化）值通过改良S-score算法进行跨组学整合。该算法首先将各数据集logFC值转换为z-score（z_i= (logFC_ij- μ_j)/σ_j），再根据数据集规模赋予权重（w_i= 1/√N_j），最终计算基因级综合评分（S-score = comb_wz_i/comb_w_k）。整合分析共鉴定出81个显著应答特征（FDR<0.05），其中Siah2在所有品系中一致下调（S-score = -26.68），提示该E3泛素连接酶在阿片类药物应激应答中起核心作用。品系特异性分析发现501个差异特征，129S1/SvImJ品系应答最显著（占12.5%），而NZO/HlLtJ应答最弱（9.9%）。

网络分析与通路富集

通过PCSF算法将显著S-score特征映射到STRING蛋白质互作网络，以S-score作为节点"奖励"，边权重基于实验置信度。全局网络分析发现微管相关蛋白MTUS2为核心枢纽，网络显著富集于"表观遗传调控"通路（FDR=0.045）。品系特异性网络揭示显著差异：低敏感性A/J品系网络以代谢转运蛋白SLC38A2为核心，而高敏感性CAST/EiJ品系则以凋亡启动因子CASP9为枢纽，提示二者分别通过代谢适应性和细胞死亡通路介导药物应答。

工具性能比较

与OmicsAnalyst、GraphOmics和mixOmics等工具对比显示，OmNI在CPTAC胶质母细胞瘤数据集分析中独具优势：不仅识别出1,186个独有特征（其中51%为已知癌基因/抑癌基因），且其Top100特征富集分析更特异性地指向"胶质瘤"、"ErbB信号"等疾病相关通路。运行效率方面，OmNI在3.5GB内存下1小时内完成网络分析，显著优于对比工具。

研究结论表明，OmNI成功解决了多组学分析中的关键痛点，其交互式设计使复杂统计分析变得易于实施，而改良的S-score整合策略显著提高了信号检测灵敏度。在生物学层面，研究首次系统描绘了急性芬太尼暴露引起的多组学应答图谱，不仅揭示了跨品系保守的应激通路，还发现了品系特异性应答机制，为理解阿片类药物敏感性遗传基础提供了新视角。平台的开源特性（https://github.com/gracerhpotter/OmNI）和模块化架构将推动多组学分析标准化进程，特别在精准医学和系统药理学领域具有广泛应用前景。