
细胞外囊泡(EVs)是由细胞分泌的纳米级颗粒,携带着蛋白质、核酸等重要生物分子,广泛参与细胞间通讯及多种疾病的发生发展过程。EVs存在于血液、尿液等易获取的体液中,其稳定的膜结构能保护内部的分子“货物”,EVs已成为针对癌症和神经退行性疾病等进行“液体活检”的理想研究对象。然而,EVs群体内部存在的高度异质性,使得传统批量分析技术难以捕捉单个囊泡的分子特征,导致关键疾病信号被掩盖,严重阻碍了其临床应用的进展。在此背景下,单EV分析技术应运而生,以其超高灵敏度与分辨能力,为解析EV异质性、实现多组学整合提供了全新路径,但技术标准不统一与数据碎片化限制了EV标志物的临床应用。
针对这一挑战,山东大学国家健康医疗大数据研究院侯庆振教授团队构建了SVAtlas——跨疾病、跨体液、跨物种的单个EV多组学图谱。此成果以SVAtlas: a comprehensive single extracellular vesicle omics resource为题发表于国际期刊Nucleic Acids Research。
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研究团队整合自主测序数据与全球276个科研项目成果,首次构建了单外泌体分子图谱SVAtlas。该图谱覆盖31种重大疾病,包含32种组织器官和10种生物体液的数据,收录了来自超过1.37亿个单囊泡的8120个蛋白质条目和106个RNA条目(包括mRNA, miRNA, lncRNA和circRNA),形成单EV研究的 “数据语言”与参考标准,解决跨研究数据碎片化问题。
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SVAtlas平台支持组织/器官异质性分析及疾病特异性亚群分析,通过全局聚类、高异质亚群选择及标志物组合差异热图展示单EV分布和特征。EVisualizer支持交互式可视化,包括t-SNE/UMAP聚类图、蛋白热图及EV来源饼图,研究者可直观探索亚群和分子特征。
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除了海量的数据资源,SVAtlas更是一个功能强大的动态分析平台。它为科研工作者提供了一整套内置的计算生物学工具,支持数据浏览、预处理、聚类分析和交互式可视化,以辅助识别疾病特异性标志物。用户可上传自己的数据,自定义分组、亚群比较和差异标志物分析,实现高效、可复现的单EV研究。平台还创新性地集成了基于大语言模型(LLM)的人工智能问答工具,帮助用户高效驾驭复杂的单EV表征方法。该平台在2024年的亚太细胞外囊泡学会(APSEV)和中国细胞外囊泡学会(CSEV)会议上首次亮相时,获得了国内外科研界的高度评价。
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SVAtlas的建立标志着单个EV研究进入标准化、多组学整合的新阶段。研究者可在统一平台探索EV异质性、发现潜在生物标志物,并进行跨研究验证。平台提供自动化分析、可视化和AI问答系统,让single-EV数据分析更高效、直观。未来,随着更多数据和新型组学加入,SVAtlas有望成为液体活检、精准医学和疾病诊断的重要工具。
SVAtlas数据库访问:https://www.svatlas.org/
山东大学研究生魏中慧、周娜与井明教授为该论文的共同第一作者,侯庆振副研究员与薛付忠教授为共同通讯作者,山东大学为论文的第一及唯一通讯作者单位。
原文链接:https://doi.org/10.1093/nar/gkaf1189
制版人:十一
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