Analiza przy użyciu zestawu Pathway Gene Analiza Enrichment (GSEA) Narzędzie

Set Analysis Gene Wzbogacanie jest jednym z wielu podejść do Analiza ekspresji genów Dane profilowe i jest opisany w papierz pracowników w Broad Institute.

Podstawowa koncepcja został poproszony przez obserwację, że studiuje Poszczególne geny pokazując najbardziej znaczącą różnicę w poziomie ekspresji pomiędzy dwoma stanami i fenotypy jest brakuje mechanistycznego wglądu. Zamiast, większy sens brać zestaw genów dzielenie niektórych Link biologiczna, i zadać sobie pytanie - czy cały zestaw wykazał statystycznie znaczne wzbogacenie w tych genów, które mają ekspresję różnicową?

A zestaw genów może być wybrana, apriorycznie, z kilku powodów e.g. zestaw genów znanych wpływać na- lub pod-wyraz mikro-RNA, a może zestaw wybierany na podstawie lokalizacji chromosomowej, lub geny, dla których funkcja cząsteczkowa, składnikiem komórkowym i / lub biologiczne zostały przypisane przy użyciu kontrolowanych słowników Ontologia Gene.

Jedną z zalet tej GSEA podejścia jest to, że jest możliwe, aby uwzględnić wprowadzone zestaw kompletnych danych, nie tylko te stenogramy z dowolnie wybranego progu ekspresji różnicowej. Jestem pewien, że wiele osób czyta ten będzie myślał - "Jak to może być OK, aby korzystać z pełnego zestawu danych? Normalnie bym pod uwagę tylko genów z >2 (Lub innego ulubionego wartość za)-fold wyrażenie różnica. "Powodem podejście jest ważne to, że geny wyrażone na niskim poziomie lub z dużym sprzeczności między powtórzeń nie przyczyniają się do głównego metryczny używany przez GSEA, 'wynik wzbogacanie' (ES).

GSEA działa przez pierwsze ranking Wartość ekspresji każdego genu przez stosunek sygnału do szumu Stosunek - obliczenie różnicy między średnimi wartościami dla próbek reprezentujących każdą fenotyp i zwiększenia ich przez sumę odchyleń standardowych. Oznacza to, że geny z dużych różnic w poziomie ekspresji pomiędzy różnymi państwami i niewielka zmienność między biologicznymi powtórzeń są wysoko w rankingu.

Następnym krokiem jest to, że ES, Podstawowym generowane przez GSEA statystyka, jest obliczana dla każdego zestawu genów - w GSEA instrukcji, dokumentująca oprogramowanie doskonale, stwierdza:

"Wszystkie geny są najpierw wg ich stosunku sygnału do szumu, następnie ES jest obliczana przez "chodzenie" w dół listy rankingowej genów wzrastający a running-sum Statystyka, gdy gen jest w zestaw genów i zmniejszenie to wtedy, gdy nie jest. The wielkość przyrostu zależy korelacja genu z fenotyp. ES jest maksymalne odchylenie od zera napotkał w chodzeniu listę. A pozytywny ES oznacza wzbogacenie zestawu genów w top z listy rankingowej; a negatywny ES oznacza wzbogacenie zestawu genów w dolny na liście rankingowej. "

Wartości ES są znormalizowane w oparciu o wielkości zestawu genów, a następnie fałszywych odkrycie jest obliczana, dać szacunkowe prawdopodobieństwo fałszywych alarmów. GSEA używa bardzo zrelaksowany wartości domyślnej 25%, która jest odpowiednia do wytwarzania hipotezy o stosunkowo dużej liczbie powtórzeń biologicznych.

Naukowcy pracujący na danych z non-human próbki mogą nadal korzystać GSEA, ale musząstrzec się - Symbole genów wykorzystywane przez GSEA są "przetłumaczony"Z ich ludzkiej i.e ekwiwalentów. identyfikatory używane do genów z waszego gatunku interesów reprezentowanych na mikromacierzy są konwertowane na symbole na ich ludzkie ortologów, następnie stosuje się do analizy. Subramanian i koledzy dochodzić że ta konwersja ma niewiele lub bez efektu na użyteczność GSEA; został on z powodzeniem stosowany w wielu gatunków innych niż człowiek, ale oczywiście muszą być brane pod uwagę podczas badania wyników szczegółowo.

Na znakomity, Dogłębna, Przegląd narzędzi szlaku, konsultować:

Khatri, P., Sirota, M., & Butte, A. J. (2012). Dziesięć lat Analiza Pathway: Obecne podejście i wyjątkowe wyzwania. PLoS Computational Biology, 8(2), e1002375. dwa:10.1371/journal.pcbi.1002375

Innym dobrym źródłem informacji na analizie szlaku, zwłaszcza dla tych, którzy znają pakietu statystycznego R jest tutaj.

Chcesz wiedzieć więcej?

Subramanian, Tamayo P, Mootha VK, Mukherjee S, Ebert BL, Gillette MA, Paulovich, Pomeroy SL, Golub TR, Lander ES, Mesirov JP (2005) Zestaw analizy Gene wzbogacanie: Podejście oparte na wiedzy do interpretacji całego genomu profili ekspresji. Acad Sci USA U S 102:15545-15550

Xie X, Lu J, Kulbokas EJ, Golub TR, Mootha V, Lindblad-Toh K, Lander ES, Kellis M (2005) Systematyczne odkrycie ludzkich motywów regulacyjnych i promotorów 3[główny] UTRs przez porównanie kilku ssaków. Charakter 434:338-345

Opublikowano w Analiza Pathway | 1 Response

Radości edycji książki naukowe akademickie

Image courtesy of ningmilo / FreeDigitalPhotos.net

Or: “A beginner’s guide to herding cats”.

Consider this scenario: you are an academic scientist, in a busy research institute and your boss is invited to edit a book, but declines due to pressure of work; then suggests that it would look good on your CV. You agree, it would look good on your CV, so you commit yourself to editing your first multi-author academic science book.

So why is that a problem?

Getting authors on board

You want the best people to write the chapters. You Google some big-name experts and invite them to contribute a chapter to your book. They almost all decline, or fail to reply to your email. But, somewhat to your amazement, one agrees. However, this paragon of science then never, ever replies to any future contacts. Tak, you lower your sights and aim for good scientists, but not Nobel Prize winners. Wreszcie, you get enough authors together to write the chapters around the topic that the publishers have given you – phew!

Getting authors to agree a deadline

Assuming it’s not unreasonable, everyone is usually relaxed about the deadline set. However, the real challenge is:

Getting them to meet the deadline

  1. This should be easy, right? Scientists are grown-up, professional people. Aren’t they? Dobrze, sort of. In reality, academics typically over-commit themselves, doing not only research and teaching, but also writing grant funding applications, papers, reviews, book chapters, etc, etc. After all, the scientific mission statement is “publish OR be damned.”
  2. As the deadlines go past – “wooshh”, like passing cars, half your authors have submitted their chapters, the rest not. Now another sticky moment arrives – these are meant to be cutting edge reviews. State-of-the-Art. But this delay now means that the ‘good’ authors work is rapidly reaching its sell-by date. You may have to go crawling back to them to ask for updates. Which they are usually not too unhappy about, but you hate the loss of face.
  3. One more thing that I forgot to mention; as the editor, you have to READ these chapters. Worse still, you are expected to produce cogent critiques – what the author needs to add, remove, expand or contract. Even if the topic is on the fringe of your main expertise.

What happens if authors go AWOL?

What do you do when one of your authors decides that they are NOT going to write their chapter? Not simply procrastinate, fail to meet deadlines, but stop all communication. Disappear off the map. So, now you’re stuck – find another auTakor(s) – more delay – write the chapter yourself? – but it’s too far outside your own area of expertise.Tako, eventually, you find someone else. Which means yet more delay.

Writing your own chapter

Oh, yes, you forgot that you agreed to write one of the chapters yourself. Oops. Oh well, not a problem. Offer co-authorship to one of your PhD students – they’ll be falling over themselves to get another publication on their CV. Or maybe not: no, they are not interested after all; obviously suspecting (correctly) that your aim is to let them write the whole thing, then submit the chapter to you for a little light editorial polishing.

Pleading with the publishers for more time

  1. You now hold the dubious record for the longest gestation period of a multi-author academic book in human history, excluding the Bible.
  2. ‘Please, sir, I want some more.’
  3. The publishers are not impressed, but quietly resigned, telling you to go away and come back when you meet a new deadline.

Losing your marbles and giving up completely

It’s all taking SO LONG – too few authors have submitted first drafts of their chapters. You start to get desperate – the original deadline was so long ago that you’ve forgotten it – the “new” deadline is also now history. You consider giving the whole thing up – apologise to the authors and the publishers and say the book can’t be finished. But your co-editor and the authors who have delivered on time are indignant – naturally enough they don’t want to see their work wasted – and insist that you go back to the recalcitrant scientists with a big stick. How do you threaten authors with a stick by email? Or by phone? However, a combination of the metaphorical big stick, pleas for mercy and piling on the guilt eventually work and all the chapters are delivered! Hooray.

Hooray!

Tak, now, you’re on the last lap. Or the last dregs – the soul-destroying process of assembling the index and proofreading. Once, a sub-editor with a scientific background might have written an index, but not now. Academic publishers want their pound of flesh, so this task is delegated to authors and editors. Authors select keywords from their chapters, with varying degrees of enthusiasm or accuracy, then the editor attempts to assemble them into something useful to the reader. Wreszcie, a draft proof arrives by email. You are now heartily sick of every word, but a final spurt of enthusiasm drives you on and the book is finished.

One more thing – did I forget? – you don’t get paid – but you are given a few free copies of your own book. Such fun!

 

Opublikowano w Lekka ulga | 1 Response

Jak mutację w uchu przyczyny czynnika transkrypcyjnego kleju?

Ostre zapalenie ucha środkowego, czasami jako "glue ear", jest najczęściej bakteryjne zakażenie w dzieci i przez 1 roku życia o 60% dzieci będą miały jeden epizod. W niektórych przypadkach, dzieci rozwijają chroniczny warunek, który, mimo zakażenia wyleczenie, the “klej” nie odejdzie i powoduje głuchota. W dziedziczone mysz model przewlekłego ucha kleju sprawczym mutację Wykazano, że w genie kodującym w czynnik transkrypcyjny, Evi1.

Białko EVI1 ma wiele domen, można tłumić lub wzmocnienia ekspresji genów docelowych i interakcji z wieloma innymi białkami. Rzeczywiście, rodzaju wymiany znane i potencjalne jest wyzwaniem dla określenia roli mutacji. Było wskazówki, jednak, jak ta mutacja może prowadzić do chorób z różnic w fenotypie, np.. Zmutowane myszy hodowanych w "czystej" instalacji SPF zwierząt, rzadziej stają się głusi niż te przechowywane w starszych, "Dirty" Animal House.

Czy to oznacza, że interakcje genów i środowiska e.g. od systemu immunologicznego i drobnoustrojów, podatności na choroby wpływ? Jest również znane, że zmutowane myszy wykazały wysoki poziom napływu neutrofili w ich środkowych zagłębień ucha (zapalenie), , ale nie było jasne, czy został EVI1 działają bezpośrednio lub pośrednio, w tym procesie. Możliwe odpowiedzi na te pytania przyszedł niedawno z Badania w hodowanych komórkach, pokazując, że EVI1 może działać jako inhibitor w jednym z kluczowych białek regulujących zapalny, inny czynnik transkrypcyjny, czynnik jądrowy kappa B (NFkB). EVI1 wiąże się z jedną z podjednostek NFkB i zakłóca krytycznej modyfikacji białka, acetylation. Jednak, EVI1 nie acetylate białek bezpośrednio, więc inne czynniki, muszą być zaangażowane. Jakie były te inne czynniki?

I połączeniu publicznych i niepublikowanych danych za pomocą wyszukiwania literatury i oprogramowania open source e.g. iRefWeb w celu określenia czynności w NFkB szlaki sygnalizacyjne w które mogą być zaburzone przez mutacje w EVI1. Powieść cel białka i punkty wyjścia dla opracowywania leków I odkrył, nadają się do badania w tym Model przedkliniczne z przewlekłym zapaleniem ucha środkowego.

Przeczytaj nasze referencje od Dr Michael Cheeseman.

 

Opublikowano w Analiza Pathway, Cel odkrycie | Skomentuj

Odkrycie docelowa w wystąpił w dzieciństwie astmy

Asthma is caused by a combination of environmental i genetic influences, but the specific factors are poorly understood. A significant “hit” detected in a genome-wide association scan (GWAS) for childhood asthma led a client to believe that one gene might be partially responsible. Proving that this genetic association really was causing asthma was, jednak, difficult. Firstly, no one knew the function of the protein made by the gene and secondly, changing genes in humans to test a hypothesis, rather than as therapy, is technically challenging & ethically questionable, especially in children. Fortunately, mice share about 90% of their genes with humans, so scientists “knocked-out” the equivalent gene, then tested whether these animals behaved like children with asthma. The short answer is – they didn’t. In lung-function tests that would have had asthmatics reaching for their inhalers, the knock-out mice were completely normalny. Tak, what was going on? Were mice not enough like humans? Was this the wrong gene?

For this project, I went back to first principles – what was the evidence supporting the idea that this gene was responsible for increased asthma risk? Digging through the online literature, in particular papers from other groups studying the same gene and supplementary material not available in print, there were suggestions that the genetic effects were more complex. I found evidence that two other genes nearby were either more or less transcriptionally active in asthmatics and so might play a role in susceptibility to asthma. Ponadto, using data from the ENCODE project, I found that the regulatory element predicted to control these genes was conserved in mice, so it would be possible to test the predictions experimentally.

This suggested a novel therapeutic target – altering the activity of a cluster of genes, rather than just one, might alter disease risk.

Testimonial

Opublikowano w Cel odkrycie | Skomentuj

Analiza Pathway danych ekspresji genów – zmniejszenie płodności mężczyzn / bezpłodność

A group of animals that can breed and produce fertile offspring is one of the definitions of a species.

This means that the biological mechanisms of fertility and infertility are of interest not only to evolutionary biologists, but also to clinicians and of course to the wider public. At the Institute of Molecular Genetics in Prague, Prof. Jiri Forejt is studying what controls fertility in the hybrid offspring produced by the mating of mouse sub-species. He wanted to know why some male mice were infertile – he knew that genes in one particular genome region were important, but not how those genes influenced the expression of the rest of the genome.

This is where I was recruited into the team, to help with identifying the classes of genes disrupted in mice with reduced fertility. Scientists in his group had produced Affymetrix gene expression results from the testes of fertile, sub-fertile and infertile mice and I analysed these data genome-wide for differentially-expressed transcripts. Using the Broad Institute’s marvellous GSEA tool, I assessed the statistical evidence that specific Gene Ontology terms and pathways were over-represented and also whether differential genes were localised to particular genome regions. This analysis uncovered evidence that specific, functionally related sets of genes were over-represented in the expression data and helped to develop novel hypotheses about the causes of reduced fertility.

Opublikowano w Analiza Pathway, Cel odkrycie | 1 Response

Odkrycie docelowa w odziedziczonej słabości mięśni

Muscle weakness can be caused by a rare inherited disease called myofibrillar myopathy. Gonzalo Blanco’s team found a mouse model of this disease and wanted to identify the underlying cause of the severe muscle weakness. Their aim was to discover potential therapeutic targets to translate into pre-clinical and clinical studies.

Before I became involved, the disease had been mapped to a large region of one chromosome and Dr Blanco’s team were planning to use conventional positional cloning methods to find the mutation. I proposed that a faster approach would be to use next-generation sequencing targeted at genes in the region. I designed a set of probes to enrich specific DNA fragments and I worked with a bioinformatician, Dr. Michelle Simon, to design a software pipeline to find and characterise mutations.

At the end of the design process, the pipeline was used to identify mutations in the muscle weakness mutants and predict that they altered the coding sequences of two genes; Myh4 i Pmp22. Two lines of evidence suggested that the mutation in Myh4, which codes for a muscle myosin protein, was the most likely cause of the weakness. Firstly, our colleagues found that mice carrying only the myosin mutation still had the trait and secondly, abnormal protein aggregates from affected mice contained large amounts of the myosin.

Scientists at the MRC’s Mammalian Genetics Unit have used the same approach, that Michelle Simon and I pioneered, to find mutations in other disease models.

Publication in Human Molecular Genetics

Testimonial from Dr. Gonzalo Blanco

Opublikowano w Cel odkrycie | Skomentuj
  • Połącz się z nami

    Link to ourLinkedin
    Link to ourRss
    Link to ourTwitter