NAR | iSMOD：基于图像的单细胞多组学数据的集成浏览器

以DNA和 RNA荧光原位杂交（FISH）为代表的基因组和转录组图像数据，加上蛋白质组数据，尤其是与核蛋白相关的数据，有助于阐明与染色质、信使 RNA 和关键蛋白的空间位置有关的基因调控。然而，目前还缺乏基于图像的多组学数据收集和分析方法。为此，清华大学科研团队开发了首个基于荧光图像数据的单细胞多组学数据库集成浏览器——iSMOD（https: //i-smod.com）。相关成果7月13日于Nucleic Acids Research在线发表。

iSMOD是什么？

iSMOD是通过PubMed提供的已发表研究文章中的标题、摘要、关键词和所有实验性FISH或核蛋白质图像（目前包括23288篇文章，持续增长中）等综合信息建立的。其收集和浏览先前发表的三种基于图像的组学数据的论文：基因组(主要是DNA FISH)，转录组学(主要是RNA FISH)和核蛋白质组学(主要是细胞核内、特别是与核蛋白相关的蛋白质组学)数据。

开发团队构建了一个搜索引擎，允许用户使用自定义搜索选项浏览数据库，如FISH方法、物种、基因名称或基因位置、癌细胞、细胞类型、等位基因和蛋白质。搜索结果可以以表格或图形的形式呈现。

iSMOD 的结构和功能

该数据库包含目前为止已发表的所有荧光原位杂交相关技术，一共记录了8,509个物种、16,586个基因，122种蛋白以及598种细胞类型的数据信息。

iSMOD的示例演示

iSMOD的核心功能之一是生成用户感兴趣主题的全局概览，以协助完成快速综述、确定热点主题或合适的合作者、查找特定参考文献等任务。

二分作者-主题图及其图投影

通过结合特定染色质区域内基因或等位基因的FISH数据来研究疾病的分子机制：在 iSMOD 中有131种癌症类型和642个癌症细胞系的注释信息。用户可以利用组合分析搜索特定癌症类型的相关论文，并揭示其潜在机制，从而进一步了解三维基因变化如何导致关键基因变异，最终导致癌症的发生。

基于给定染色质区域中基因或等位基因的FISH数据整合的疾病分子机制研究示例

挖掘多组学相互作用，探索生物现象下的工作机制；将3D多组学数据整合到虚拟细胞核中。

探索生物现象下的工作机制，整合不同来源的三维组学数据示例

未来，开发团队计划扩展平台，整合其他组学的图像数据，包括基于图像的转录组学数据和单核代谢组学数据，以更全面的方式服务于单细胞多组学的整合研究。此外，iSMOD有望进一步将Kaplan-Meier分析的结果以及基因型（突变）和表型信息纳入未来的搜索结果中，这些信息对于描述研究结论至关重要。开发团队还计划构建一个空间多组学数据浏览器，将综合生物医学研究数据库扩展到更大的规模，其中包括从分子分析到细胞排列和调控的研究。

访问iSMOD（👉 点击阅读原文访问）：https://www.i-smod.com.

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Zhang W, Suo J, Yan Y, et al. iSMOD: an integrative browser for image-based single-cell multi-omics data[J]. Nucleic Acids Research, 2023: gkad580.

部分信息来源于：“单细胞测序网”公众号和“测序中国”公众号。