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ORIO (Online Resource for Integrative Omics): a web-based platform for rapid integration of next generation sequencing data

机译：ORIO（用于整合组学的在线资源）：一个基于Web的平台用于快速集成下一代测序数据

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Established and emerging next generation sequencing (NGS)-based technologies allow for genome-wide interrogation of diverse biological processes. However, accessibility of NGS data remains a problem, and few user-friendly resources exist for integrative analysis of NGS data from different sources and experimental techniques. Here, we present Online Resource for Integrative Omics (ORIO; ), a web-based resource with an intuitive user interface for rapid analysis and integration of NGS data. To use ORIO, the user specifies NGS data of interest along with a list of genomic coordinates. Genomic coordinates may be biologically relevant features from a variety of sources, such as ChIP-seq peaks for a given protein or transcription start sites from known gene models. ORIO first iteratively finds read coverage values at each genomic feature for each NGS dataset. Data are then integrated using clustering-based approaches, giving hierarchical relationships across NGS datasets and separating individual genomic features into groups. In focusing its analysis on read coverage, ORIO makes limited assumptions about the analyzed data; this allows the tool to be applied across data from a variety of experiments and techniques. Results from analysis are presented in dynamic displays alongside user-controlled statistical tests, supporting rapid statistical validation of observed results. We emphasize the versatility of ORIO through diverse examples, ranging from NGS data quality control to characterization of enhancer regions and integration of gene expression information. Easily accessible on a public web server, we anticipate wide use of ORIO in genome-wide investigations by life scientists.
机译：成熟和新兴的基于下一代测序（NGS）的技术允许在全基因组范围内查询各种生物过程。但是，NGS数据的可访问性仍然是一个问题，几乎没有用户友好的资源可以对来自不同来源和实验技术的NGS数据进行综合分析。在这里，我们介绍了用于集成体药物的在线资源（ORIO;），这是一种基于Web的资源，具有直观的用户界面，可以快速分析和集成NGS数据。要使用ORIO，用户需要指定感兴趣的NGS数据以及基因组坐标列表。基因组坐标可能是来自多种来源的生物学相关特征，例如给定蛋白质的ChIP-seq峰或已知基因模型的转录起始位点。 ORIO首先迭代地为每个NGS数据集找到每个基因组特征处的读取覆盖率值。然后使用基于聚类的方法对数据进行整合，从而在NGS数据集之间提供层次关系，并将各个基因组特征划分为多个组。在将分析重点放在读取覆盖率上时，ORIO对所分析的数据做出了有限的假设；这样就可以将该工具应用于来自各种实验和技术的数据。分析的结果与用户控制的统计测试一起显示在动态显示中，从而支持对观察结果进行快速统计验证。我们通过各种示例来强调ORIO的多功能性，从NGS数据质量控制到增强子区域的表征以及基因表达信息的整合，不一而足。在公共Web服务器上可轻松访问，我们期望生命科学家在整个基因组研究中广泛使用ORIO。

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