DiseaseMeth：疾病甲基化研究利器

我们大家都知道在人类疾病发生中DNA甲基化修饰发挥着重要作用，尤其影响癌的发生发展，所以研究某一基因在疾病发生中作用情况，我们可以来探讨一下目的基因的甲基化情况。很多与甲基化相关的数据库都是基于TCGA来分析肿瘤的。对于其他疾病介绍的可能比较少。今天就为大家介绍一款与疾病相关的甲基化数据库——DiseaseMeth。做疾病甲基化研究的小伙伴可要好好记住它的网址了：
http://bio-bigdata.hrbmu.edu.cn/diseasemeth/

一、主页面

根据上面提供的官网链接，我们搜索进入DiseaseMeth数据库的主页面。在数据库的主页面，我们看到还是安排着条理很清晰的，如下图所示：
在主页面数据库名称的下方，有序的排列着该数据库六个功能子菜单；页面左侧安排着是对DiseaseMeth数据库的介绍；中间部分，展示的该数据库收录的人类疾病异常甲基化基因组，我们可以看到虽然大多数的还是与肿瘤相关的疾病，但是也有类似于二型糖尿病这种的疾病。整个数据库主界面设置的十分简单明了，让广大使用的小伙伴一目了然。

二、功能子菜单

根据其主页面设置的六大子菜单栏模块，我们就能看出本数据库内容还是极其丰富的。下面，就为大家简单介绍一下本数据库几个常用的功能模块。

1. Search(检索功能)‍‍‍‍‍

我们点击Search子菜单，就进入该功能模块，可以看出主要提供从GeneSearch、DiseaseSearch和AdvanceSearch这3个方向进行检索。如下图所示：
1）GeneSearch：根据基因名称或基因组位置搜索基因组区域的甲基化水平。
我们点击GeneSearch进入如下界面，这里我们以DEFB119为例，按照如下图所示步骤进行搜索：
经过点击上一步的搜索，我们得到如下结果，可以查看该基因在每一种癌中的病例组和对照组的甲基化平均水平的差异。
同时，该搜索得到的结果，还可显示与该基因或基因组区域相关的每种疾病的热图。

2）DiseaseSearch：通过热图展现甲基化组相关的疾病。

我们点击DiseaseSearch进入如下界面，在疾病选项里，可以勾选多个选项。这里我们以胃癌为例，输入基因TP53，按照如下图所示步骤进行搜索：

经过点击上一步的搜索，我们得到如下图所示结果，可以发现所查询基因在某疾病里甲基化水平的差异。通过搜索，发现TP53在胃癌内的甲基化水平没有差异。
同时，该搜索得到的结果，也可得到与该基因或基因组区域相关的每种疾病的热图。
3）AdvanceSearch：使用基因名称/转录本ID或基因组位置来搜索基因组区域的甲基化水平。我们点击AdvanceSearch进入如下界面，在疾病选项里可以选择我们感兴趣的疾病，这里我们以胃癌为例，输入默认基因NKAPL，其中技术实验平台选项用于选择甲基化组的数据类型。按照如下图所示步骤进行搜索：
经过点击上一步的搜索，我们得到如下图所示结果，可以发现所查询基因在某疾病里甲基化水平的差异。通过搜索，发现我们查询的基因在胃癌内的甲基化水平没有差异。

2. Analysis(分析功能)

本功能模块包括差异分析、基因相关疾病、甲基化谱、功能注释和生存分析等。在我们可以输入多个基因或疾病时，也可进行包含基因-基因关系分析和疾病-疾病关系分析。
我们点击Analysis子菜单，就可以进入该功能模块。其中Disease选项用于选择感兴趣的疾病，可以选择多个；基因名称/转录本ID /基因组间隔用于设置感兴趣的基因组区域，可以输入多个项目。在这里，DiseaseMeth数据库提供有4种检验方法，包括t检验，minfi，samr和edgeR。这里疾病我们选择胃癌与结肠癌，输入3个基因进行示例，按照如下图所示步骤进行搜索：
经过点击上一步的分析，我们得到如下图所示结果，显示出所选疾病中给定区域的差异分析，疾病-基因的关系以及甲基化的分布。
如果我们需要继续查询别的基因或者在此基础上新增一些基因或者疾病时，可点击界面上方Show Query Box。
在如下界面中，按照需要添加，这里我们以在基因名称里添加两个基因为例：
经过点击上一步的分析，我们得到主要包括以下结果：
1）基因的甲基化和癌症的关联。红色代表有意义的条目。
点击红色条目，得到差异分析结果。如下图所示，基因OR10K2在胃癌内的甲基化水平高低影响其表达情况。
2）基因与疾病之间的关系。
3）基因与基因的关系分析。
4）疾病与疾病的关系分析。

3. DisMethBrower(浏览功能)

在GeneSearch检索结果中，点开view profiles，即如下图所示的显示样品的分布图，水平的红线表示甲基化水平为1。

三、应用

1)科研小伙伴应用DiseaseMeth数据库丰富的数据内容，发表在最新的Frontiersin Oncology（IF=4.848），利用本数据库评价肝癌的新型生物标记物，对肝癌的诊断和鉴定提供新的手段，通过使用本数据库，助力临床小伙伴进行科研探究。
2) DiseaseMeth数据库所提供的疾病甲基化数据被科研小伙伴应用，在Journalof Cancer（IF=3.565）发表关于DNA甲基化对睾丸生殖细胞中肿瘤发生发展分子途径的探究，为睾丸生殖细胞中肿瘤发生提出了新的思路。
3) DiseaseMeth数据库涉及到的甲基化在糖尿病中发生作用也被小伙伴挖掘，在Adipocyte（IF=3.146）发表关于脂肪组织在减肥手术后的的生物标记物和途径综合分析中，发现糖尿病相关的甲基化得到降低。
4）科研小伙伴应用DiseaseMeth数据库丰富的数据内容，发表在Journal of Immunology Research（IF=3.327），利用数据大数据确定清咽化瘀方治疗胰腺癌的免疫相关特征，从全新的角度诠释对胰腺癌的治疗。
综上所述，就是对DiseaseMeth数据库功能的简单介绍，该数据库整体操作起来并不难,且提供的信息也相当丰富，小伙伴们还可以根据研究需要进一步探索出该数据库更多的功能，相信有这样一款研究疾病甲基化的神器，大家定能探究出更多疾病甲基化的机制。
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