一种基于双API串联的深度分子特征挖掘方法及系统与流程

本发明属于生物信息学分子数据分析，具体涉及一种基于双api串联的深度分子特征挖掘方法及系统。

背景技术：

1、在癌症研究中，分子特征挖掘是理解基因功能和发现治疗靶点的核心任务。研究者需要从多个维度对目标基因进行表征，包括基因突变频谱分析（突变频率、突变类型分布）、差异表达分析（肿瘤对比正常的表达变化）、以及受影响的生物学通路识别（上调或下调基因集合在哪些通路中富集）。这些分析传统上需要多个平台或语言环境之间的切换，且各分析步骤之间的数据衔接依赖大量手工操作或中间文件读写。

2、现有技术中完成上述全流程分析的方案主要分为三类。方案a为逐个门户网站访问方式，研究者分别访问cbioportal网站查看目标基因的突变情况，访问基因表达综合数据库（gdc）门户下载表达数据后在本地运行差异表达分析，访问enrichr网站在图形界面中粘贴基因列表获取通路富集结果。该方案的缺陷在于各步骤完全独立，前一步的输出需要人工复制粘贴至后一步的输入，例如将差异表达分析中筛选出的显著基因列表手工复制粘贴到enrichr网页的输入框中，基因数量多时（如数百个基因）操作极易遗漏或重复贴入，且无法将各步骤的分析参数一并记录形成可复现的分析流水线。

3、方案b为使用一体化r/bioconductor分析管道方式，在r语言环境中依次调用tcgabiolinks包完成突变和表达数据获取，调用limma或edger包完成差异表达分析，调用clusterprofiler包完成通路富集分析。该方案的缺陷在于技术栈绑定在r语言和bioconductor生态中，对于以python为主要开发语言的生物信息学团队，需要额外维护r语言运行时和依赖包环境，且r与python之间的数据传递通常需要通过读写中间csv文件实现，增大了数据格式转换错误的风险。此外，gepia、ualcan等一体化在线分析工具虽然也提供此类分析功能，但均使用预计算数据快照，用户无法自定义差异表达分析参数（如差异倍数阈值、显著性p值阈值），也无法在分析流程中插入自定义的可视化样式。

4、方案c为本地数据库构建方式，将所有公共数据（如tcga全量表达矩阵、全量突变注释文件、预计算通路基因集）预先下载到本地服务器构建私有分析数据库，分析任务在本地数据库上运行。该方案的缺陷在于需要投入大量存储和计算资源维护本地数据副本，tcga全量数据包含超过20000个基因在10000余样本中的表达矩阵，加上突变数据和通路数据库，总存储量可达数十gb，且公共数据库定期更新时本地副本需要同步刷新，维护成本高。

5、综上所述，现有分子特征深度挖掘技术存在门户间数据衔接手工化、技术栈绑定单一语言导致跨运行时数据传递依赖中间文件、以及在线工具参数不可定制等缺陷，导致从突变注释到通路挖掘的全流程分析的可复现性和效率难以兼顾。

技术实现思路

1、本发明要解决的技术问题在于，在生物信息学分子数据分析技术领域中，现有技术存在多平台分析步骤间数据衔接手工化、技术栈绑定r语言及bioconductor导致中间文件读写依赖和参数不可定制、以及本地数据副本维护成本高的缺陷，导致从突变注释到通路富集的全流程深度分子特征分析的可复现性不足。

2、为解决上述技术问题，本发明提供一种基于双api串联的深度分子特征挖掘方法，在纯python环境中执行，不依赖r语言或bioconductor运行时，包括：通过第一公共应用程序接口获取目标基因的突变数据；加载基因表达矩阵数据，计算各基因在肿瘤样本组与正常样本组之间的差异表达统计量；根据预设阈值将基因划分为上调、下调、非显著三分类并绘制带目标基因特殊标注的火山图；通过第二公共应用程序接口，将上调基因列表以httppost请求体直接提交至基因列表暂存接口获得用户列表标识符，再以该标识符请求通路富集分析结果；绘制富集通路统计条形图。

3、本发明的核心创新在于通过将两个独立公共云平台（cbioportal和enrichr）的应用程序接口在纯python流水线中零手工衔接串联调用，实现了从突变数据获取到通路富集分析的完整分子特征挖掘流程的全自动化编排。两个api的调用均使用标准http协议和json格式交互，不依赖任何特定编程语言的专有软件包，可在任何支持http客户端的语言环境中实现。差异表达分析产出的上调基因列表以内存数据结构直接传递至http post请求体，提交至enrichr的基因列表暂存接口（基因列表提交接口地址），不经过任何中间文件的读写操作，实现了从差异表达输出到富集分析输入的完全零手工衔接。火山图的三分类颜色编码和目标基因的五角星形配合黄色背景框文字的特殊标注增强了可视化表达的区分度，使审查者一目了然地发现目标基因的差异表达方向和显著性水平。

4、与现有的一体化在线分析工具（如gepia、ualcan等）相比，本方案具有以下本质区别：gepia和ualcan使用服务器端预计算的表达数据快照，用户不能自定义差异倍数阈值和显著性阈值参数，也无法控制可视化的颜色编码方案和标记样式。本方案在本地python环境中执行完整的差异表达计算，用户可以自由设定log2差异倍数阈值（如1.0、1.5或2.0）和p值显著性阈值（如0.05、0.01或0.001），且火山图的颜色编码方案和标记样式可根据研究需求灵活调整。此外，gepia和ualcan不提供将分析结果直接串联至通路富集分析的机制，用户仍需要手动将差异表达结果中的基因列表粘贴到enrichr等富集分析工具的网页界面。

5、作为优选方案，目标基因在火山图中的特殊标记为五角星形标记，基因名称标签通过带黄色背景框的文本标注绘制在散点位置附近，通过带箭头的连接线连接文本标注和散点位置。

6、作为优选方案，差异倍数阈值的绝对值均设为1（即log2差异倍数的绝对值大于1），显著性阈值设为0.05，统计检验为双样本t检验。三分类规则使得火山图在一张平面图上同时传递了基因的差异表达方向、差异表达幅度和统计显著性三个维度的信息。

7、作为优选方案，第一公共应用程序接口为cbioportal的restful接口，第二公共应用程序接口为enrichr的api接口，指定基因集库为2021版人类基因组百科全书通路数据库（kegg_2021_human）。在实施例中，通过cbioportal的突变数据查询接口获取突变数据，通过enrichr的基因列表提交接口（以http post方式）提交基因列表，通过富集分析结果查询接口（以http get方式）获取富集分析结果。

8、本发明的有益效果包括以下六个方面。第一，全云端串联：突变数据和通路富集数据均从公共云api实时获取，无需预先下载和持续维护海量本地数据副本，每次分析调用均基于发布方的最新数据版本。第二，零手工衔接：从差异表达分析产出的上调基因列表直接以http post请求体提交至enrichr api的基因列表暂存接口，不需要人工在网页界面中粘贴基因名称，也不需要将上调基因列表写入本地csv或excel文件后再读取提交，消除了基因遗漏和重复粘贴的风险。第三，跨技术栈兼容：两个api均通过标准http协议和json格式交互，本发明的python实现可等价迁移至r、julia或其他支持http的编程语言，不受特定生物信息学软件生态系统（bioconductor）的绑定。第四，可视化增强区分度：火山图采用红色（上调）、蓝色（下调）、灰色（非显著）三分类颜色编码，并以五角星形加带黄色背景框的文字标注突出目标基因位置，在同一平面图上同时传递差异方向、差异幅度和显著性三维信息。第五，管道完整复现：所有分析参数（差异倍数阈值1.0、显著性阈值0.05、2021版人类基因组百科全书通路数据库基因集）和api调用步骤均在python脚本中固化，分析全流程可通过重新运行脚本完全复现。第六，流水线化异常处理：每个api调用环节均包含异常捕获和数据格式校验，任一环节失败时输出明确的错误提示，未触发异常的环节继续执行，避免单点故障导致全链中断。