[發(fā)明專利]基因組學及生物信息學的微生物組學在線分析平臺架構

有效

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• 申請日: 2018-10-24
• 公開（公告）號: CN109448788B
• 公開（公告）日: 2022-03-15
• 發(fā)明（設計）人: 周煌凱;夏昊強;高川;陸才瑞;張羽;陶勇;羅玥;張秋雪;黃文杰
• 申請（專利權）人: 廣州基迪奧生物科技有限公司
• 主分類號: G16B20/00
• 分類號: G16B20/00;G16B40/00;G16B40/30;G16B45/00
• 代理公司: 廣州三環(huán)專利商標代理有限公司 44202
• 代理人: 顏希文;宋靜娜

本發(fā)明公開了一種基因組學及生物信息學的微生物組學在線分析平臺架構，包括：底層支撐層，包括生物信息分析模塊和云平臺支撐模塊，生物信息分析模塊用于利用云平臺支撐模塊針對16S、ITS、18S以及微生物宏基因組測序進行個性化分析，與數(shù)據(jù)以及功能層、交互層交互，最后通過交互層以交互界面的形式對用戶呈現(xiàn)，云平臺支撐模塊包含云平臺所需的軟硬件條件；數(shù)據(jù)以及功能層，用于向底層支撐層提供用戶數(shù)據(jù)和系統(tǒng)數(shù)據(jù)；交互層，用于將生物信息分析模塊的分析結果以交互界面的形式對用戶呈現(xiàn)，本發(fā)明可解決傳統(tǒng)高通量測序科研服務模式的弊端，使得無生物信息基礎的科研工作者也可根據(jù)需要自主選擇參數(shù)、一鍵生成分析結果、圖形完全動態(tài)，便于實時解析。

技術領域

本發(fā)明涉及生物信息分析技術領域，特別是涉及一種基因組學及生物信息學的微生物組學在線分析平臺架構。

背景技術

基因測序目前全球市場規(guī)模約有200億美元，高通量測序技術已成為生命科學研究重要工具，對該技術的應用水準直接影響一個國家的生物技術發(fā)展水平。數(shù)據(jù)的檢測與挖掘是組學研究的兩個核心內(nèi)容。隨著測序技術的進步與發(fā)展，數(shù)據(jù)檢測手段不斷豐富的同時，其檢測的準確性也大大提高。數(shù)據(jù)的大量形成與累積，帶來的下一個煩惱就是數(shù)據(jù)的挖掘。目前，高通量測序技術產(chǎn)生的數(shù)據(jù)總量已達EB級，因此如何利用生物信息技術從海量數(shù)據(jù)中挖掘有價值的核心信息，數(shù)據(jù)展示便于實時解析和關鍵報告數(shù)據(jù)挖掘，已成為該領域科研人員的核心難題。

在生物信息分析平臺方面，比較著名的國內(nèi)外平臺包括：國外的Galaxy生物信息分析平臺、華大基因的BGI online平臺。這些平臺功能強大，適合專業(yè)生物信息用戶，但對沒有任何生物信息基礎的用戶使用尚有難度。市面大部分高通量測序服務公司，都只提供的傳統(tǒng)靜態(tài)結題報告，在數(shù)據(jù)挖掘方面費時費力，不利于該領域科研人員進行數(shù)據(jù)分析研究，而且若客戶下機數(shù)據(jù)如需修改參數(shù)，需經(jīng)公司技術和生物信息工程師進行反復交流商討修改且重新分析需客戶繳納補充分析費用，此過程極為浪費時間以和經(jīng)濟成本。

總之，目前在國內(nèi)外暫時沒有同時具有操作簡單、安全性高、個性化分析豐富的生物信息學在線服務平臺，因此，若能夠提供一種可動態(tài)化數(shù)據(jù)挖掘和實時解析數(shù)據(jù)結果的生物信息分析平臺，將會有巨大的行業(yè)需求。

發(fā)明內(nèi)容

為克服上述現(xiàn)有技術存在的不足，本發(fā)明之目的在于提供一種基因組學及生物信息學的微生物組學在線分析平臺架構，以解決傳統(tǒng)高通量測序科研服務模式的弊端，使得無生物信息基礎的科研工作者也可根據(jù)需要自主選擇參數(shù)、一鍵生成分析結果、圖形完全動態(tài)，便于實時解析。

為達上述及其它目的，本發(fā)明提出一種基因組學及生物信息學的微生物組學在線分析平臺架構，包括：

底層支撐層，包括生物信息分析模塊和云平臺支撐模塊，所述生物信息分析模塊用于利用云平臺支撐模塊針對16S、ITS、18S以及微生物宏基因組測序進行個性化分析，與數(shù)據(jù)以及功能層、交互層交互，最后通過交互層以交互界面的形式對用戶呈現(xiàn)，所述云平臺支撐模塊包含云平臺所需的軟硬件條件；

數(shù)據(jù)以及功能層，用于向所述底層支撐層提供用戶數(shù)據(jù)和系統(tǒng)數(shù)據(jù)；

交互層，用于將所述生物信息分析模塊的分析結果以交互界面的形式對用戶呈現(xiàn)。

優(yōu)選地，所述生物信息分析模塊的分析包括但不限于分組分析、OTU篩選、物種組成分析、OTU物種注釋、Alpha多樣性分析、Beta多樣性分析、功能分析、差異分析、個性報告生成。

優(yōu)選地，所述生物信息分析模塊的分析過程如下：從所述數(shù)據(jù)以及功能層獲得原始數(shù)據(jù)；對原始數(shù)據(jù)進行處理；進行OTU聚類及統(tǒng)計；進行物種組成分析、Alpha多樣性分析、Beta多樣性分析、功能分析、環(huán)境因子分析；生物信息分析模塊于實現(xiàn)個性化分析后，通過交互層以交互界面的形式對用戶呈現(xiàn)。

優(yōu)選地，所述云平臺支撐模塊包括底層基礎的硬件層，為軟件運行和用戶交互提供環(huán)境的平臺架構層，以及為用戶提供數(shù)據(jù)分析的應用軟件層。