이 작품은 위험 평가 (BfR)에 대 한 독일 연방 연구소에 의해 융자 되었다.

<ol>
	<li>Seok, J., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Genomic+responses+in+mouse+models+poorly+mimic+human+inflammatory+diseases.">Genomic responses in mouse models poorly mimic human inflammatory diseases.</a> Proc Natl Acad Sci U S A. 110 (9), 3507-3512 (2013).</li><li>Takao, K., Miyakawa, T. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Genomic+responses+in+mouse+models+greatly+mimic+human+inflammatory+diseases.">Genomic responses in mouse models greatly mimic human inflammatory diseases.</a> Proc Natl Acad Sci U S A. 112 (4), 1167-1172 (2015).</li><li>Weidner, C., Steinfath, M., Opitz, E., Oelgeschl&#228;ger, M., Sch&#246;nfelder, G. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Defining+the+optimal+animal+model+for+translational+research+using+gene+set+enrichment+analysis.">Defining the optimal animal model for translational research using gene set enrichment analysis.</a> EMBO Mol Med. 8 (8), 831-838 (2016).</li><li>Subramanian, A., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Gene+set+enrichment+analysis:+a+knowledge-based+approach+for+interpreting+genome-wide+expression+profiles.">Gene set enrichment analysis: a knowledge-based approach for interpreting genome-wide expression profiles.</a> Proc Natl Acad Sci U S A. 102 (43), 15545-15550 (2005).</li><li>Kanehisa, M., Sato, Y., Kawashima, M., Furumichi, M., Tanabe, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=KEGG+as+a+reference+resource+for+gene+and+protein+annotation.">KEGG as a reference resource for gene and protein annotation.</a> Nucleic Acids Res. 44 (D1), D457-D462 (2016).</li><li>Kanehisa, M., Goto, S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=KEGG:+kyoto+encyclopedia+of+genes+and+genomes.">KEGG: kyoto encyclopedia of genes and genomes.</a> Nucleic Acids Res. 28 (1), 27-30 (2000).</li><li>Fabregat, A., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=The+Reactome+pathway+Knowledgebase.">The Reactome pathway Knowledgebase.</a> Nucleic Acids Res. 44 (D1), D481-D487 (2016).</li><li>Croft, D., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=The+Reactome+pathway+knowledgebase.">The Reactome pathway knowledgebase.</a> Nucleic Acids Res. 42 (Database issue), D472-D477 (2014).</li><li>Nishimura, D. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=BioCarta.">BioCarta.</a> Biotech Software &amp; Internet Report. 2 (3), 117-120 (2001).</li><li>Edgar, R., Domrachev, M., Lash, A. E. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Gene+Expression+Omnibus:+NCBI+gene+expression+and+hybridization+array+data+repository.">Gene Expression Omnibus: NCBI gene expression and hybridization array data repository.</a> Nucleic Acids Res. 30 (1), 207-210 (2002).</li><li>Kolesnikov, N., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=ArrayExpress+update--simplifying+data+submissions.">ArrayExpress update--simplifying data submissions.</a> Nucleic Acids Res. 43 (Database issue), D1113-D1116 (2015).</li><li>Cohen, J., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Sepsis:+a+roadmap+for+future+research.">Sepsis: a roadmap for future research.</a> Lancet Infect Dis. 15 (5), 581-614 (2015).</li><li>Spinelli, L., Carpentier, S., Montanana Sanchis, F., Dalod, M., Vu Manh, T. P. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=BubbleGUM:+automatic+extraction+of+phenotype+molecular+signatures+and+comprehensive+visualization+of+multiple+Gene+Set+Enrichment+Analyses.">BubbleGUM: automatic extraction of phenotype molecular signatures and comprehensive visualization of multiple Gene Set Enrichment Analyses.</a> BMC Genomics. 16 (1), 814 (2015).</li></ol>

저자 들은 아무 경쟁 금융 관심사 선언 합니다.

동물 모델을가지고 오랫동안 질병 메커니즘의 조사와 새로운 치료 전략의 개발에 대 한 적용 되었습니다. 그러나, 회의론 동물 모델의 predictivity에 관한 임상 시험12의 실패 다음 확산 시작 했다. 또한, 적절 한 전략을 분석 하 고 전 임상 시험에서 큰 omics 데이터 해석에 대 한 논란이 토론 다른 데이터 분석 전략1 적용 한 후 같은 데이터에서 도출 하는 반대 결론에 의해 제기 되었다 ,2. 따라서, 체계적으로 주어진된 인간의 질병에 대 한 최적의 동물 모델을 정의 하는 복잡 한 omics 데이터의 분석에 대 한 더 강력한 생물 정보학 기법에 대 한 수요가 있다. 최고의 사용 가능한 모델 적용 변환 연구 향상 뿐만 아니라 동물 실험 하지 인간의 상황을 연관 수 있습니다 피 함으로써 동물 복지에 기여 하는 더.
제시 프로토콜 최적의 동물 모델 및 주어진된 인간의 장애에 대 한 치료 프로토콜을 식별 하는 목적으로 다른 종족의 omics 데이터를 체계적으로 비교 하는 표준화 된 접근 방식을 설명 합니다. 단일 유전자 분석 대신 GSEA 사용 하 여이 프로토콜 유전자 식 임계값의 주관적인 설정 및 유전자 필터링과 관련 된 모든 문제를 circumvents. 선택한 경로 추가에 초점 (patho) 생리 적 과정을의 장애/상태에 (예를 들어, 염증) 구체적으로 주소를 수 있습니다. 물론, GSEA 결과의 정확도에 따라 다릅니다 현재 유전자 집합 주석 품질 규제 메커니즘 종 사이 보존 됩니다 여부에. 그러나, 우리는 일반적으로 보존은 높은 수준 통로 보다 단일 유전자 수준에서 가설. 또한, 설정된 농축 접근 단일 유전자 분석13보다는 다른 플랫폼 및 실험 모델 또는 임상 동료 사이 transcriptomic 데이터 비교에 대 한 보다 강력한 있습니다.
경로 같은 미리 정의 된 유전자 세트를 사용 하 여 대신 제시 접근 또한 사용자 지정 유전자 세트를 정의할 수 있습니다. 특히, 실험 식 데이터 활성화 되거나 한 조건 (예를 들어, 임상 동료에 레 귤 레이트 된 인간 유전자의 중복)에 저해 되는 관련 유전자를 식별 하기 위해 사용할 수 있습니다. 드 노 보 정의 유전자 있으 나 세트 다른 동물 모델에서 데이터의 농축에 대 한 테스트를 다음 사용할 수 있습니다. 이 대체 방법은 주석된 경로 사용 하 여의 '우회'를 피할 수 있습니다. 또한, 프로토콜 transcriptomic 데이터의 비교를 제한 하지 않습니다 하지만 proteomics, metabolomics 등 모든 omics 데이터 양도. 그럼에도 불구 하 고, 하나는이 이렇게 인간과 마우스 모델에서 기존 omics 데이터 제한 됩니다 그리고 새로운 동물 모델을 개발 하는 방법을 나타냅니다 하지 않습니다 명심 하. 그러나, 그것은 최적의 동물 모델의 신중한 선택을 촉진 하 고 따라서 불필요 하 고 잘못 된 변환 연구를 피할 수 있는 기존 데이터의 표준화 된 해석에 대 한 효과적인 접근 방식을 나타냅니다.

동물 모델 널리 유전학, 해부학 및 생리학 인 간에 게 그들의 가정된 유사 때문에 인간의 질병을 연구 하는 데 사용 됩니다. 또한, 동물 모델 자주 임상 치료에 문지기로 봉사 하 고 변환 연구의 성공에 큰 영향을 미칠 수 있습니다. 최적의 동물 모델의 신중한 선택은 잘못 된 동물 연구의 수를 줄일 수 있습니다. 최근, 변환 연구를 위한 동물 모델의 관련성 논쟁 논의 되었습니다, 특히 때문에 모순 된 결론 주도 인간의 염증 성 질환과 관련 된 마우스 모델에서 얻은 동일한 데이터 집합을 분석 1,2. 이 토론 omics 데이터를 분석 하는 동안 근본적인 문제를 계시 했다: 체계적인 데이터 분석에 대 한 표준화 된 접근 interspecies 비교 3의 안정성을 향상 하 고 한쪽으로 치우친된 유전자 선택을 줄이기 위해 필요 하다.
전통적으로, transcriptomics 데이터 (및 기타 omics 데이터)의 분석 단일 유전자 수준에서 수행 되 고 엄격한 차단 매개 변수 기반 유전자 선택의 초기 단계를 포함 한다 (예를들면, 배 변경 &#62; 2.0, p 값 &#60; 0.05). 그러나, 초기 절단 매개 변수 설정을 종종 주관적, 임의적이 고 생물학 정당화 이며 반대 결론1,2으로 이어질 수 있다. 또한, 초기 유전자 선택은 일반적으로 몇 가지 매우 업 및 downregulated 유전자 분석을 제한 하 고 충분히 차동에 표현 된 유전자의 대다수를 포함 하는 구분 하지 않습니다 따라서.
2000 년대 초반에 게놈의 상승 및 생물 학적 경로 및 컨텍스트 증가 지식, 다른 통계 접근은 단일 유전자 수준 분석의 한계를 우회할 수 개발 되었다. 농축 분석 (GSEA)4, transcriptomics 데이터의 분석을 위해 광범위 하 게 허용된 방법 중 하나를 설정 하는 유전자, 유전자 (예를 들어, 경로, 염색체 등 인접 위치 신호.)의 한 선험적 정의 된 그룹을 사용. GSEA 처음 식에 그들의 개인적인 변화에 관계 없이 (예를 들어, 경로), 대상된 유전자 세트를 모든 검색된 필터링 되지 않은 유전자를 매핑합니다. 이 방법은 따라서 또한 알맞게 조절된 유전자를 그렇지 않으면 단일 유전자 수준 분석을 포함 한다. 유전자 집합 내의 식에 첨가제 변화 이후에 실행 합계 통계를 사용 하 여 수행 됩니다.
의료 연구에 있는 그것의 광범위 한 사용에 불구 하 고 GSEA 및 관련된 설정된 농축 접근은 하지 self-evidently 고려 복잡 한 omics 데이터의 분석에 대 한. 여기, 우리가 마우스 모델에서 인간의 샘플에서 omics 데이터 변환 연구에 대 한 이상적인 모델을 식별 비교 하기 위한 프로토콜을 설명 합니다. 우리 인간의 염증 성 질환을 흉내 낸에 사용 되는 마우스 모델의 컬렉션을 기반 프로토콜의 적용을 보여 줍니다. 그러나,이 분석 파이프라인 인간 마우스 비교를 제한 하지 않습니다 이며 더 amendable 연구 질문.

<table border="0" cellpadding="0" cellspacing="0" width="632">
	<tbody>
		<tr height="42">
			<td class="xl63" height="42" style="height:31.5pt;width:162pt" width="216">Excel</td>
			<td class="xl63" style="width:98pt" width="130">Microsoft Corporation</td>
			<td class="xl63" style="width:89pt" width="119"></td>
			<td class="xl64" style="width:125pt" width="167"></td>
		</tr>
	</tbody>
</table>

a protocol for using gene set enrichment analysis to identify the appropriate animal model for translational research

Transcriptomic 전통적인 유전자-유전자 비교 기술을 사용 하 여 마우스 모델에서 데이터 집합으로 인간의 질병의 데이터 집합을 비교 하는 최근 연구 결과 대 한 동물 모델의 관련성에 관한 모순 된 결론에 변환 연구입니다. 다른 유전자 표정 분석 사이의 불일치에 대 한 주요 이유는 차동 표현한 유전자의 임의 필터링입니다. 또한, 다른 종과 자주 플랫폼 사이의 단일 유전자의 비교는 인간과 동물 모델에서 데이터 간의 콘/부조화의 오해로 이어지는 기술 차이 의해 제한 됩니다. 따라서, 체계적인 데이터 분석에 대 한 표준화 된 접근법이 필요 합니다. 극복 하기 위해 주관적인 유전자 필터링 및 효과 없는 유전자-유전자 비교, 우리는 최근 유전자 세트 농축 분석 (GSEA) 이러한 문제를 방지 하려면 가능성이 있다 시연. 따라서, 우리는 GSEA 변환 연구에 대 한 적절 하 고 부적 절 한 동물 모델을 구분 하기 위해 사용에 대 한 표준화 된 프로토콜을 개발 했다. 이 프로토콜은 기존 실험 omics 데이터 필요-선험적 새로운 모델 시스템을 설계 하는 방법을 예측할 적당 하다. 그러나, 프로토콜 표준화 된 방식으로 가장 적합 한 동물 모델, 따라서 불필요 한 동물 실험을 피하 하 고 오해의 소지가 변환 연구를 선택 하기 위해 기존 데이터를 해석 하는 방법을 설명 합니다.

GSEA 워크플로 및 모범적인 데이터의 screenshots는 설명 했다. 그림 1 는 transcriptomic 데이터를 포함 하는 유전자 표현 데이터 파일을 보여 줍니다. 모든 연구 설명 형 파일은 필요를 그림 2에 표시 됩니다. 주석이 달린된 유전자 집합 (예를 들어, 경로) 유전자 데이터베이스 설정된 파일 (그림 3)에서 정의 됩니다. 그림 4 는 GSEA 소프트웨어 도구의 사용에 대 한 단계별 프로토콜. 모범적인 결과 보고서는 그림 5에서 주어진 다. 자세한 GSEA 농축 결과 그림 6에 요약 되어 있습니다. 다른 유전자 표현 연구의 비교, 특히 마우스 연구, 대 인간의 우발 테이블 요구 됩니다 (그림 7). 결과의 시각화, 그림 8 경로 비교 인간 중의 상관 관계 매트릭스 표시 및 마우스 연구.
<img alt="Figure 1" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/55768/55768fig1v2.jpg"> 
그림 1: GSEA 유전자 표현 데이터 파일. 파일 차동 표현 하지 유전자에 대 한 모든 감지 유전자 (또는 프로브) 식 값도 포함 합니다. 파일 따라서 일반적으로 유전자의 많은 수천을 함유 한다. 각 개별 샘플 데이터를 포함 하는 (A) 유전자 표현 데이터 파일. 첫 번째 줄 포함 레이블 이름 (여기: 프로브 ID) 옵션 설명 및 개별 샘플 이름 (여기: GSM515585, GSM515586, 등). 파일의 나머지 각 유전자에 대 한 및 각 샘플 데이터 집합에서 식 값을 포함합니다. (B) 다른 유전자 표현 데이터 형식입니다. 외부 그룹 메트릭 계산 (여기: 평균 비율) 개별 샘플 데이터를 사용할 수 없는 경우 GSEA preranked 도구에 사용할 수 있습니다. <a href="http://ecsource.jove.com/files/ftp_upload/55768/55768fig1v2large.jpg" target="_blank">이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭 하십시오.</a>
<img alt="Figure 2" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/55768/55768fig2.jpg"> 
그림 2: GSEA 형 파일. 파일 그룹 및 레이블 그룹 개별 샘플을 따라 결합합니다. 첫 번째 줄 샘플의 총 수를 포함 하 고 그룹의 수를 더. 첫 번째 줄의 세 번째 필드는 항상 '1'입니다. 두 번째 줄에는 각 그룹에 대 한 이름을 포함합니다. 라인 공백이 파운드 기호 (#)로 시작 합니다. 세 번째 줄 각 샘플 그룹 레이블을 포함 (여기: 0 또는 1). <a href="http://ecsource.jove.com/files/ftp_upload/55768/55768fig2large.jpg" target="_blank">이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭 하십시오.</a>
<img alt="Figure 3" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/55768/55768fig3.jpg"> 
그림 3: GSEA 유전자 데이터베이스 파일 설정 합니다. 특정 생물 학적 프로세스 또는 범주에 할당 된 유전자의 세트를 정의 하는 파일 (여기: 염증 경로). 그리니치 표준시 형식에서 각 행은 이름, 설명 및 포함 된 유전자 (공식 휴고 유전자 기호)에 의해 정의 되는 유전자 집합을 나타냅니다. <a href="http://ecsource.jove.com/files/ftp_upload/55768/55768fig3large.jpg" target="_blank">이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭 하십시오.</a>
<img alt="Figure 4" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/55768/55768fig4v2.jpg"> 
그림 4: GSEA 소프트웨어 설정. GSEA 소프트웨어 도구는 넓은 연구소 웹사이트에서 자바 데스크톱 응용 프로그램으로 다운로드 되었습니다. (A) 시작 메뉴. 왼쪽 오른쪽 부분 (홈) GSEA 워크플로의 짧은 요약을 제공 하는 동안 탐색 메뉴를 포함 합니다. 데이터 로드 단추를 클릭 하면 파일에 대 한 새 탭을 열 것 이다. (B) 데이터 로드 데이터 가져오기 전에 섹션. 필요한 파일은 가져온 브라우저를 통해 파일 수 있습니다. (C) 데이터 로드 후 데이터 가져오기 섹션. 가져온된 데이터 파일 개체 캐시에 나열 되 고 데이터 집합 (필수 파일), 고기 (필수 파일), 조직 유전자 데이터베이스 설정 (선택 사항, 인터넷 연결을 제공 하는 경우) 및 칩 파일 (선택 사항, 인터넷 연결을 제공 하는 경우). GSEA 실행 버튼을 클릭 하면 분석 매개 변수를 설정 하기 위한 새 탭을 열 것 이다. (D) 실행 GSEA 섹션. 분석 매개 변수를 설정 하기 위한 탭 필수 필드, 기본 필드 및 필드 고급으로 나누어져 있습니다. 에 실행 버튼을 클릭 하 고 윈도우의 오른쪽 하단에 분석을 시작 합니다. 윈도우의 왼쪽된 하단에 GSEA 보고서 섹션에서 분석의 진행 상태를 표시 다음 됩니다 수 있습니다. '성공' 상태는 GSEA에 나타납니다 분석을 마친 후 섹션을 보고 합니다. (E) GSEA 도구 preranked. 유전자 발현 포함 된 개별 샘플 데이터 대신 외부 계산된 그룹 메트릭 데이터 파일 수 분석을 통해 주요 탐색 모음. <a href="http://ecsource.jove.com/files/ftp_upload/55768/55768fig4v2large.jpg" target="_blank">이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭 하십시오.</a>
<img alt="Figure 5" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/55768/55768fig5.jpg"> 
그림 5: GSEA 보고서. GSEA 보고서 모든 결과 선택 된 파라미터를 요약 하는 브라우저 창에서 열립니다. 탐색 메뉴의 위쪽 두 개의 섹션 구성 정의 된 그룹 (예를 들면, S. 구 균 처리 샘플 또는 건강 한 컨트롤 샘플 농축)에 대 한 유전자 세트 농축 결과. 그 예제에서 그들의 14는 상당히 풍성 하 게 25%는 루즈벨트 동안 65 유전자 세트 (경로)의 42 S. 구 균 치료 쥐에 활성화 됩니다. 마찬가지로, 65 유전자 세트 (경로)의 23는 동안 그들의 18는 상당히 풍성 하 게 25%는 루즈벨트 미 균 치료 쥐에 저해 됩니다. 자세한 농축 결과 클릭 하면 html를 열거나 다른 유전자 표현 연구의 비교에 필요한 분석 데이터 내보내기 파일을 excel 합니다. <a href="http://ecsource.jove.com/files/ftp_upload/55768/55768fig5large.jpg" target="_blank">이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭 하십시오.</a>
<img alt="Figure 6" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/55768/55768fig6v2.jpg"> 
그림 6: 우라늄 농축 결과 상세. (A) S. 구 균 에서 활성화 된 유전자 세트 (경로)에 대 한 상세한 분석 결과 포함 하는 수출 스프레드시트 파일 마우스 취급. 스프레드시트 파일 유전자 세트, 크기, 그것의 표준화 된 농축 점수, 그것의 명목상 (교정된) p 값 및 루즈벨트 값의 이름을 포함 하 여 분석 된 유전자 세트의 각각에 대 한 거 대 한 데이터를 포함 합니다. (B) 간체 스프레드시트 파일을비교 하는 다른 유전자 표현 연구에 필요한 정보가 포함 됩니다. <a href="http://ecsource.jove.com/files/ftp_upload/55768/55768fig6v2large.jpg" target="_blank">이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭 하십시오.</a>
<img alt="Figure 7" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/55768/55768fig7.jpg"> 
그림 7: 3 GSEA 결과의 3 우발 테이블 x. (A) 2 연구의 비교에 대 한 일반적인 우발 테이블 형식입니다. (B) 모범 수가 murine와 인간의 패 혈 증 연구 (GSE9960)의 비교에 대 한 규제 경로 S. 구 균 주입 모델 (GSE20524). <a href="http://ecsource.jove.com/files/ftp_upload/55768/55768fig7large.jpg" target="_blank">이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭 하십시오.</a>
<img alt="Figure 8" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/55768/55768fig8.jpg"> 
그림 8: 인간과 마우스 연구 사이의 통로 비교의 상관 관계 매트릭스. 경로 규칙의 오버랩 또 다른 (인간의) 연구 (블루, 감소, 낮은 상관 관계; 레드, 증가, 높은 상관 관계)에 효과 예측 한 (마우스) 연구에서 얻을 수 있는 정보의 이득으로 표시 됩니다. 그 예제에서 인간의 murine dataset의 비교 공개 했던 인간의 임상 연구 (연구 10 및 11, 점선), 매우 상호이 마우스 모델을 흉내 낸에 나타내는 실험 murine 모델의 하위 그룹 인간의 상황입니다. 반면, 7, 8 및 9 연구 인간 질병 연구에 상관 관계가 나타났다. <a href="http://ecsource.jove.com/files/ftp_upload/55768/55768fig8large.jpg" target="_blank">이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭 하십시오.</a>

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A Protocol for Using Gene Set Enrichment Analysis to Identify the Appropriate Animal Model for Translational Research

우리는 유전자 세트 농축 분석 transcriptomic 데이터를 변환 연구를 위한 이상적인 마우스 모델의 사용에 대 한 표준화 된 프로토콜을 제공 합니다. 이 프로토콜 DNA microarray 및 RNA 시퀀싱 데이터와 함께 사용할 수 있습니다 그리고 더 확장 될 수 있습니다 다른 omics 데이터에 데이터를 사용할 수 있는 경우.

유전자를 사용 하 여 프로토콜 변환 연구에 대 한 적절 한 동물 모델을 식별 하기 위해 농축 분석 설정

Recent studies that compared transcriptomic datasets of human diseases with datasets from mouse models using traditional gene-to-gene comparison ...

a-protocol-for-using-gene-set-enrichment-analysis-to-identify

Nanyang Technological University

Research

JoVE Journal

Biology

17.7K 조회수.  German Federal Institute for Risk Assessment (BfR). 우리는 유전자 세트 농축 분석 transcriptomic 데이터를 변환 연구를 위한 이상적인 마우스 모델의 사용에 대 한 표준화 된 프로토콜을 제공 합니다.이 프로토콜 DNA microarray 및 RNA 시퀀싱 데이터와 함께 사용할 수 있습니다 그리고 더 확장 될 수 있습니다 다른 omics 데이터에 데이터를 사용할 수 있는 경우.

비디오: A Protocol for Using Gene Set Enrichment Analysis to Identify the Appropriate Animal Model for Translational Research

Testing Visual Sensitivity to the Speed and Direction of Motion in Lizards

Testing visual sensitivity in any species provides basic information regarding behaviour, evolution, and ecology. However, testing specific features of the visual system provide more empirical evidence for functional applications. Investigation into the sensory system provides information about the sensory capacity, learning and memory ability, and establishes known baseline behaviour in which to gauge deviations (Burghardt, 1977). However, unlike mammalian or avian systems, testing for learning and memory in a reptile species is difficult. Furthermore, using an operant paradigm as a psychophysical measure of sensory ability is likewise as difficult. Historically, reptilian species have responded poorly to conditioning trials because of issues related to motivation, physiology, metabolism, and basic biological characteristics. Here, I demonstrate an operant paradigm used a novel model lizard species, the Jacky dragon (Amphibolurus muricatus) and describe how to test peripheral sensitivity to salient speed and motion characteristics. This method uses an innovative approach to assessing learning and sensory capacity in lizards. I employ the use of random-dot kinematograms (RDKs) to measure sensitivity to speed, and manipulate the level of signal strength by changing the proportion of dots moving in a coherent direction. RDKs do not represent a biologically meaningful stimulus, engages the visual system, and is a classic psychophysical tool used to measure sensitivity in humans and other animals. Here, RDKs are displayed to lizards using three video playback systems. Lizards are to select the direction (left or right) in which they perceive dots to be moving. Selection of the appropriate direction is reinforced by biologically important prey stimuli, simulated by computer-animated invertebrates.

Testing visual sensitivity in lizards using an operant conditioning paradigm that employs video playback of random-dot kinematograms and computer-generated invertebrates.

도마뱀의 운동의 속도와 방향에 시각 민감도 테스트

Testing visual sensitivity in any species provides basic information regarding behaviour, evolution, and ecology. However, testing specific features of ...

연구

생물학

Computer-Generated Animal Model Stimuli

Communication between animals is diverse and complex. Animals may communicate using auditory, seismic, chemosensory, electrical, or visual signals. In particular, understanding the constraints on visual signal design for communication has been of great interest. Traditional methods for investigating animal interactions have used basic observational techniques, staged encounters, or physical manipulation of morphology. Less intrusive methods have tried to simulate conspecifics using crude playback tools, such as mirrors, still images, or models. As technology has become more advanced, video playback has emerged as another tool in which to examine visual communication (Rosenthal, 2000). However, to move one step further, the application of computer-animation now allows researchers to specifically isolate critical components necessary to elicit social responses from conspecifics, and manipulate these features to control interactions. Here, I provide detail on how to create an animation using the Jacky dragon as a model, but this process may be adaptable for other species. In building the animation, I elected to use Lightwave  3D to alter object morphology, add texture, install bones, and provide comparable weight shading that prevents exaggerated movement. The animation is then matched to select motor patterns to replicate critical movement features. Finally, the sequence must rendered into an individual clip for presentation. Although there are other adaptable techniques, this particular method had been demonstrated to be effective in eliciting both conspicuous and social responses in staged interactions.

Computer-generated stimuli using the Jacky dragon as a model.

컴퓨터가 만든 동물 모델 자극

Communication between animals is diverse and complex. Animals may communicate using auditory, seismic, chemosensory, electrical, or visual signals. In ...

Automated Microfluidic Blood Lysis Protocol for Enrichment of Circulating Nucleated Cells

In this report the protocol for an automated microfluidic blood lysis device is detailed. Circulating nucleated cells (CNCs), including leukocytes and endothelial cells, provide an ideal platform for an updated status on the immune condition of an individual. The microfluidic protocol allows for enrichment of CNCs without selective cell loss and sample preparation variability due to user-mediated steps. Briefly, the protocol includes device fabrication, sample collection, device setup, and running blood through the microfluidic chamber. Within the device whole blood is rapidly mixed with deionized water for approximately 10 seconds in a 50 micron x 150 micron microfluidic channel. In this time span erythrocytes are lysed due to hypotonic conditions. Herringbone structures on the bottom of the channel ensure thorough mixing and exposure of cells to a constant environment. Remaining cells are returned to isotonic conditions at the exit of the device, fixed using 2% paraformaldehyde, centrifuged to separate erythrocyte debris from CNCs, and suspended in flow buffer for staining and analysis by flow cytometry. Results show clean flow cytometry scatter plots with CNC populations saved. Significance of this device and protocol comes in the study and understanding of disease pathogenesis by analysis of CNC populations. Hence, automation, effectiveness, and simplicity of the microfluidic protocol are demonstrated.

An automated microfluidic device was developed for circulating nucleated cell enrichment from peripheral blood via erythrocyte lysis that ensures isolation of high quality sample without cell loss.

Nucleated 셀을 순환의 강화를위한 자동 Microfluidic 혈액 용해 프로토콜

In this report the protocol for an automated microfluidic blood lysis device is detailed. Circulating nucleated cells (CNCs), including leukocytes and ...

Using the Gene Pulser MXcell Electroporation System to Transfect Primary Cells with High Efficiency

It is becoming increasingly apparent that electroporation is the most effective way to introduce plasmid DNA or siRNA into primary cells. The Gene Pulser MXcell electroporation system and Gene Pulser electroporation buffer (Bio-Rad) were specifically developed to easily transfect nucleic acids into mammalian cells and difficult-to-transfect cells, such as primary and stem cells. We will demonstrate how to perform a simple experiment to quickly identify the best electroporation conditions. We will demonstrate how to run several samples through a range of electroporation conditions so that an experiment can be conducted at the same time as optimization is performed. We will also show how optimal conditions identified using 96-well electroporation plates can be used with standard electroporation cuvettes, facilitating the switch from electroporation plates to electroporation cuvettes while maintaining the same electroporation efficiency. In the video, we will also discuss some of the key factors that can lead to the success or failure of electroporation experiments.

This procedure shows how to use the Gene Pulser MXcell electroporation system to rapidly and easily identify the best electroporation conditions for mouse embryonic fibroblasts (MEFs) or other primary cells. Considerations for troubleshooting are also discussed in the associated video.

고효율 기본 셀을 Transfect하는 진 Pulser Electroporation MXcell의 시스템을 사용하여

It is becoming increasingly apparent that electroporation is the most effective way to introduce plasmid DNA or siRNA into primary cells. The Gene Pulser ...

Genome-wide Analysis using ChIP to Identify Isoform-specific Gene Targets

Recruitment of transcriptional and epigenetic factors to their targets is a key step in their regulation. Prominently featured in recruitment are the protein domains that bind to specific histone modifications. One such domain is the plant homeodomain (PHD), found in several chromatin-binding proteins. The epigenetic factor RBP2 has multiple PHD domains, however, they have different functions (Figure 4). In particular, the C-terminal PHD domain, found in a RBP2 oncogenic fusion in human leukemia, binds to trimethylated lysine 4 in histone H3 (H3K4me3)1. The transcript corresponding to the RBP2 isoform containing the C-terminal PHD accumulates during differentiation of promonocytic, lymphoma-derived, U937 cells into monocytes2. Consistent with both sets of data, genome-wide analysis showed that in differentiated U937 cells, the RBP2 protein gets localized to genomic regions highly enriched for H3K4me33. Localization of RBP2 to its targets correlates with a decrease in H3K4me3 due to RBP2 histone demethylase activity and a decrease in transcriptional activity. In contrast, two other PHDs of RBP2 are unable to bind H3K4me3. Notably, the C-terminal domain PHD of RBP2 is absent in the smaller RBP2 isoform4. It is conceivable that the small isoform of RBP2, which lacks interaction with H3K4me3, differs from the larger isoform in genomic location. The difference in genomic location of RBP2 isoforms may account for the observed diversity in RBP2 function. Specifically, RBP2 is a critical player in cellular differentiation mediated by the retinoblastoma protein (pRB). Consistent with these data, previous genome-wide analysis, without distinction between isoforms, identified two distinct groups of RBP2 target genes: 1) genes bound by RBP2 in a manner that is independent of differentiation; 2) genes bound by RBP2 in a differentiation-dependent manner.
To identify differences in localization between the isoforms we performed genome-wide location analysis by ChIP-Seq. Using antibodies that detect both RBP2 isoforms we have located all RBP2 targets. Additionally we have antibodies that only bind large, and not small RBP2 isoform (Figure 4). After identifying the large isoform targets, one can then subtract them from all RBP2 targets to reveal the targets of small isoform. These data show the contribution of chromatin-interacting domain in protein recruitment to its binding sites in the genome.

Here we are presenting a chromatin immunoprecipitation (ChIP) procedure for genome-wide location analysis of protein isoforms that differ in a histone-binding domain. We are applying it to ChIP-Seq analysis to identify the targets of the KDM5A/JARID1A/RBP2 histone demethylase.

이소형 특정 유전자 목표를 식별 칩을 사용하여 게놈 차원의 분석

Recruitment of transcriptional and epigenetic factors to their targets is a key step in their regulation. Prominently featured in recruitment are the ...

Isolation of Ribosome Bound Nascent Polypeptides in vitro to Identify Translational Pause Sites Along mRNA

The rate of translational elongation is non-uniform. mRNA secondary structure, codon usage and mRNA associated proteins may alter ribosome movement on the messagefor review see 1. However, it's now widely accepted that synonymous codon usage is the primary cause of non-uniform translational elongation rates1. Synonymous codons are not used with identical frequency. A bias exists in the use of synonymous codons with some codons used more frequently than others2. Codon bias is organism as well as tissue specific2,3. Moreover, frequency of codon usage is directly proportional to the concentrations of cognate tRNAs4. Thus, a frequently used codon will have higher multitude of corresponding tRNAs, which further implies that a frequent codon will be translated faster than an infrequent one. Thus, regions on mRNA enriched in rare codons (potential pause sites) will as a rule slow down ribosome movement on the message and cause accumulation of nascent peptides of the respective sizes5-8. These pause sites can have functional impact on the protein expression, mRNA stability and protein foldingfor review see 9. Indeed, it was shown that alleviation of such pause sites can alter ribosome movement on mRNA and subsequently may affect the efficiency of co-translational (in vivo) protein folding1,7,10,11. To understand the process of protein folding in vivo, in the cell, that is ultimately coupled to the process of protein synthesis it is essential to gain comprehensive insights into the impact of codon usage/tRNA content on the movement of ribosomes along mRNA during translational elongation.
Here we describe a simple technique that can be used to locate major translation pause sites for a given mRNA translated in various cell-free systems6-8. This procedure is based on isolation of nascent polypeptides accumulating on ribosomes during in vitro translation of a target mRNA. The rationale is that at low-frequency codons, the increase in the residence time of the ribosomes results in increased amounts of nascent peptides of the corresponding sizes. In vitro transcribed mRNA is used for in vitro translational reactions in the presence of radioactively labeled amino acids to allow the detection of the nascent chains. In order to isolate ribosome bound nascent polypeptide complexes the translation reaction is layered on top of 30% glycerol solution followed by centrifugation. Nascent polypeptides in polysomal pellet are further treated with ribonuclease A and resolved by SDS PAGE. This technique can be potentially used for any protein and allows analysis of ribosome movement along mRNA and the detection of the major pause sites. Additionally, this protocol can be adapted to study factors and conditions that can alter ribosome movement and thus potentially can also alter the function/conformation of the protein.

Isolation of Ribosome Bound Nascent Polypeptides in vitro to Identify Translational Pause Sites Along mRNA

A technique to identify translational pause sites on mRNA is described. This procedure is based on isolation of nascent polypeptides accumulating on ribosomes during in vitro translation of a target mRNA, followed by the size analysis of the nascent chains using a denaturing gel electrophoresis.

Ribosome 바운드 초기 Polypeptides의 분리<em&gt; 체외에서</em&gt; mRNA 함께 Translational 일시 중지 사이트를 식별하려면

The rate of translational elongation is non-uniform. mRNA secondary structure, codon usage and mRNA associated proteins may alter ribosome movement on the ...

Using SecM Arrest Sequence as a Tool to Isolate Ribosome Bound Polypeptides

Extensive research has provided ample evidences suggesting that protein folding in the cell is a co-translational process1-5. However, the exact pathway that polypeptide chain follows during co-translational folding to achieve its functional form is still an enigma. In order to understand this process and to determine the exact conformation of the co-translational folding intermediates, it is essential to develop techniques that allow the isolation of RNCs carrying nascent chains of predetermined sizes to allow their further structural analysis.
SecM (secretion monitor) is a 170 amino acid E. coli protein that regulates expression of the downstream SecA (secretion driving) ATPase in the secM-secA operon6. Nakatogawa and Ito originally found that a 17 amino acid long sequence (150-FSTPVWISQAQGIRAGP-166) in the C-terminal region of the SecM protein is sufficient and necessary to cause stalling of SecM elongation at Gly165, thereby producing peptidyl-glycyl-tRNA stably bound to the ribosomal P-site7-9. More importantly, it was found that this 17 amino acid long sequence can be fused to the C-terminus of virtually any full-length and/or truncated protein thus allowing the production of RNCs carrying nascent chains of predetermined sizes7. Thus, when fused or inserted into the target protein, SecM stalling sequence produces arrest of the polypeptide chain elongation and generates stable RNCs both in vivo in E. coli cells and in vitro in a cell-free system. Sucrose gradient centrifugation is further utilized to isolate RNCs.
The isolated RNCs can be used to analyze structural and functional features of the co-translational folding intermediates. Recently, this technique has been successfully used to gain insights into the structure of several ribosome bound nascent chains10,11. Here we describe the isolation of bovine Gamma-B Crystallin RNCs fused to SecM and generated in an in vitro translation system.

We describe here a technique that is now routinely used to isolate stably bound ribosome nascent chain complexes (RNCs). This technique takes advantage of the discovery that a 17 amino acid long SecM "arrest sequence" can halt translation elongation in a prokaryotic (E. coli) system, when inserted into (or fused to the C-terminus) of virtually any protein.

Ribosome 바운드 Polypeptides을 파악하는 도구로 SecM 체포 시퀀스를 사용하여

Extensive research has provided ample evidences suggesting that protein folding in the cell is a co-translational process1-5. However, the exact pathway ...

A Protocol for Lentiviral Transduction and Downstream Analysis of Intestinal Organoids

Intestinal crypt-villus structures termed organoids, can be kept in sustained culture three dimensionally when supplemented with the appropriate growth factors. Since organoids are highly similar to the original tissue in terms of homeostatic stem cell differentiation, cell polarity and presence of all terminally differentiated cell types known to the adult intestinal epithelium, they serve as an essential resource in experimental research on the epithelium. The possibility to express transgenes or interfering RNA using lentiviral or retroviral vectors in organoids has increased opportunities for functional analysis of the intestinal epithelium and intestinal stem cells, surpassing traditional mouse transgenics in speed and cost. In the current video protocol we show how to utilize transduction of small intestinal organoids with lentiviral vectors illustrated by use of doxycylin inducible transgenes, or IPTG inducible short hairpin RNA for overexpression or gene knockdown. Furthermore, considering organoid culture yields minute cell counts that may even be reduced by experimental treatment, we explain how to process organoids for downstream analysis aimed at quantitative RT-PCR, RNA-microarray and immunohistochemistry. Techniques that enable transgene expression and gene knock down in intestinal organoids contribute to the research potential that these intestinal epithelial structures hold, establishing organoid culture as a new standard in cell culture.

In this video protocol we give a step by step explanation of lentiviral transduction in organoids of primary intestinal epithelium and of processing and downstream analysis of these cultures by quantitative RT-PCR, RNA-microarray and immunohistochemistry.

렌티 바이러스 형질 도입 및 장내 Organoids의 다운 스트림 분석을위한 프로토콜

Intestinal crypt-villus structures termed organoids, can be kept in sustained culture three dimensionally when supplemented with the appropriate growth ...

Xenopus laevis as a Model to Identify Translation Impairment

Protein synthesis is a fundamental process to gene expression impacting diverse biological processes notably adaptation to environmental conditions. The initiation step, which involves the assembly of the ribosomal subunits at the mRNA initiation codon, involved initiation factor including eIF4G1. Defects in this rate limiting step of translation are linked to diverse disorders. To study the potential consequences of such deregulations, Xenopus laevis oocytes constitute an attractive model with high degrees of conservation of essential cellular and molecular mechanisms with human. In addition, during meiotic maturation, oocytes are transcriptionally repressed and all necessary proteins are translated from preexisting, maternally derived mRNAs. This inexpensive model enables exogenous mRNA to become perfectly integrated with an effective translation. Here is described a protocol for assessing translation with a factor of interest (here eIF4G1) using stored maternal mRNA that are the first to be polyadenylated and translated during oocyte maturation as a physiological readout. At first, mRNA synthetized by in vitro transcription of plasmids of interest (here eIF4G1) are injected in oocytes and kinetics of oocyte maturation by Germinal Vesicle Breakdown detection is determined. The studied maternal mRNA target is the serine/threonine-protein-kinase mos. Its polyadenylation and its subsequent translation are investigated together with the expression and phosphorylation of proteins of the mos signaling cascade involved in oocyte maturation. Variations of the current protocol to put forward translational defects are also proposed to emphasize its general applicability. In light of emerging evidence that aberrant protein synthesis may be involved in the pathogenesis of neurological disorders, such a model provides the opportunity to easily assess this impairment and identify new targets.

Xenopus laevis as a Model to Identify Translation Impairment

Protein synthesis control occurs mainly at the translation initiation step, deficiencies in which are linked to diverse disorders. To better understand their etiology, we described here a protocol using Xenopus laevis oocytes assessing the translation of mos transcript in the presence of a mutant of translation initiation factor eIF4G1.

Xenopus의 번역 손상을 식별 할 수있는 모델로 laevis의

Protein synthesis is a fundamental process to gene expression impacting diverse biological processes notably adaptation to environmental conditions. The ...

Complete Workflow for Analysis of Histone Post-translational Modifications Using Bottom-up Mass Spectrometry: From Histone Extraction to Data Analysis

Nucleosomes are the smallest structural unit of chromatin, composed of 147 base pairs of DNA wrapped around an octamer of histone proteins. Histone function is mediated by extensive post-translational modification by a myriad of nuclear proteins. These modifications are critical for nuclear integrity as they regulate chromatin structure and recruit enzymes involved in gene regulation, DNA repair and chromosome condensation. Even though a large part of the scientific community adopts antibody-based techniques to characterize histone PTM abundance, these approaches are low throughput and biased against hypermodified proteins, as the epitope might be obstructed by nearby modifications. This protocol describes the use of nano liquid chromatography (nLC) and mass spectrometry (MS) for accurate quantification of histone modifications. This method is designed to characterize a large variety of histone PTMs and the relative abundance of several histone variants within single analyses. In this protocol, histones are derivatized with propionic anhydride followed by digestion with trypsin to generate peptides of 5 - 20 aa in length. After digestion, the newly exposed N-termini of the histone peptides are derivatized to improve chromatographic retention during nLC-MS. This method allows for the relative quantification of histone PTMs spanning four orders of magnitude.

This protocol outlines a fully integrated workflow for characterizing histone post-translational modifications using mass spectrometry (MS). The workflow includes histone purification from cell cultures or tissues, histone derivatization and digestion, MS analysis using nano-flow liquid chromatography and instructions for data analysis. The protocol is designed for completion within 2 - 3 days.

히스톤 추출에서 데이터 분석에 : 상향식 질량 분석 사용 히스톤 번역 후 변형 분석을위한 완벽한 워크 플로우

Nucleosomes are the smallest structural unit of chromatin, composed of 147 base pairs of DNA wrapped around an octamer of histone proteins. Histone ...