RNA-seq實驗通常會鑑定出數千個差異表達基因，但要將這些結果轉化為生物學見解和治療假設，往往需要整合多種工具。現有的網絡平台，如iDEP、NetworkAnalyst和GEPIA2，分別涵蓋差異表達分析、網絡可視化或TCGA查詢等單個步驟，但缺乏一個從原始數據處理到臨床與藥理學解釋的統一環境。
TransXplorer（https://www.transxplorer.org）是一個免費可用的網絡平台，通過整合完整的RNA-seq分析工作流程來彌補這一侷限性。該平台支援使用HISAT2或Salmon從原始FASTQ文件進行處理，也支援直接導入GEO數據集並自動處理元數據。差異表達分析通過DESeq2、edgeR和limma-voom實現，隨後利用Bioconductor資源在超過1,800個物種中開展功能富集分析。
平台無需預先定義批次註釋，即可利用PVCA、kBET和Silhouette指標的組合自動檢測並校正批次效應。下游分析包括共表達網絡構建（WGCNA）、蛋白質-蛋白質相互作用映射（STRING）、細胞類型去卷積，以及利用整合的DoRothEA和TFLink資源進行轉錄因子推斷。該平台還通過DGIdb和OpenTargets將基因特徵與候選藥物關聯起來，並支援跨TCGA隊列開展生存分析以及腫瘤與正常組織比較。
在心臟內皮分化（GSE151427）和腎乳頭狀腎細胞癌（TCGA-KIRP）數據集上的應用表明，TransXplorer能夠實現準確的批次校正、生物學上一致的通路富集、預期細胞類型比例的恢復，以及具有臨床相關性的基因和候選藥物的鑑定。TransXplorer可免費使用且無需登入。
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📄 原文連結：https://www.biorxiv.org/content/10.64898/2026.05.15.724657v1?rss=1
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