OMICON：研究正常及肿瘤性人脑样本中基因共表达网络的社区资源

对完整组织样本进行全基因组共表达分析，是识别细胞类型和细胞状态可重复特征的有力方法，因为该方法能够对数量庞大的个体、细胞和转录本进行分析。然而，优化基因共表达网络的构建过程，以及比较独立分析所得的结果，可能较为困难。为应对这些挑战，我们开发了 OMICON（theomicon.ucsf.edu），用于开展人脑基因共表达网络研究。OMICON 包含来自超过 17,000 份正常及肿瘤性人脑样本的基因表达数据，并配有标准化元数据。对独立数据集进行系统分析后，鉴定出超过 250,000 个基因共表达模块，并通过与超过 40,000 个基因集进行富集分析，对这些模块进行了表征和比较。所有模块均可通过高级搜索引擎进行检索，该引擎支持依据基因、元数据和富集分析结果进行筛选。用户还可以借助交互式工作流程可视化工具浏览分析结果，并通过 @提及功能在 OMICON 内进行交流，从而支持围绕人脑基因共表达网络的协作研究。

对完整组织样本开展全基因组共表达分析，是识别细胞类型和细胞状态的可重复特征的有力方法，因为该方法能够涵盖数量极为庞大的个体、细胞和转录本。然而，如何优化基因共表达网络的构建，并比较不同独立分析所得的结果，可能颇具挑战。为应对这些挑战，我们开发了 OMICON（theomicon.ucsf.edu），用于开展人脑基因共表达网络研究。OMICON 收录了来自超过 1.7 万份正常及肿瘤性人脑样本的基因表达数据，并配有标准化的元数据。对独立数据集进行系统分析后，研究鉴定出超过 25 万个基因共表达模块，并通过与超过 4 万个基因集开展富集分析，对这些模块进行了表征和比较。所有模块均可通过高级搜索引擎进行检索，该引擎支持按基因、元数据和富集分析结果进行筛选。此外，用户还可以借助交互式工作流可视化工具浏览分析过程，并通过 @提及功能在 OMICON 内进行交流，从而支持围绕人脑基因共表达网络的协作研究。

📄 原文链接：https://www.biorxiv.org/content/10.64898/2026.08.25.747141v1?rss=1

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