该研究以典型内分泌干扰物双酚A（BPA）为代表，通过跨物种跨组织的转录组生物信息学分析，成功揭示了BPA对不同物种和组织的共同毒性效应。在这项最新的研究中，研究人员尝试整合分析BPA相关的毒性转录组数据，首先是下载所有符合标准的公共数据库BPA转录组原始数据，并且根据物种和组织进行分类。然后利用生物信息学方法将原始测序文件转化成基因表达矩阵。之后研究人员采用了一种基于RankProd包的整合分析方法，对来自不同物种和不同组织的样品进行差异表达基因分析。RankProd包是一个用于基因表达数据分析的R语言包，主要用于识别差异基因表达。该包专注于整合分析在不同条件或组之间的基因表达水平差异，通常在生物学实验中用于发现与特定条件相关的生物学过程或疾病相关的潜在生物标志物。通过RankProd包整合分析这些差异基因在不同物种和组织中的表达模式，研究人员可以深入了解BPA在不同生物系统中倾向于造成的共同影响。最后对这些整合后的差异表达基因进行富集分析，使用生物信息学工具DAVID平台（6.8 版）根据过度表征算法对整合后的DEGs进行了基因本体（GO）生物学过程（BP）分析和京都基因组百科全书（KEGG）通路富集分析来识别在BPA暴露下显著富集的生物过程和信号通路。从而系统地阐释BPA在不同物种、不同组织中可能导致的最常见毒性效应。

　　图1 BPA毒性的跨物种、跨组织整合分析

　　最终研究的通路富集结果发现BPA的暴露会导致哺乳动物、鱼类和线虫组织/细胞中脂质代谢、增殖和凋亡等关键生物过程的显著变化。这些影响普遍存在于脂肪、肝脏、乳房、子宫、睾丸和卵巢组织中，提示BPA可能对多个物种的多种器官造成类似的不良影响。通过深入分析不同物种和组织中受BPA影响的信号通路，研究人员还发现BPA会影响与衰老、细胞凋亡、昼夜节律、迁移、增殖和应激反应相关的信号通路。该研究不仅在揭示BPA毒性效应方面取得了重要进展，而且在环境健康生物信息学研究方法上也迈出了关键一步。简而言之这种整合分析的方法允许研究人员比较不同数据集之间的结果，从而得出更全面的结论。通过将来自不同研究、不同实验条件下的DEGs数据进行整合，研究人员能够更准确地识别出与污染物毒性相关的关键基因和通路。这种跨物种、跨组织的转录组整合分析方法为充分利用不同来源的毒理学数据提供了新的途径，为未来类似研究提供了有力的参考。

　　图 2 BPA在不同物种的不同组织中常影响的复杂信号调控网络

　　论文的第一作者为助理研究员杨仁君，通讯作者为Francesco Faiola研究员。该研究得到了国家自然科学基金等项目的支持。

　　论文链接：https://doi.org/10.1021/acs.est.3c02016