JoVE Logo
АВТОРЫ
СВЯЖИТЕСЬ С НАМИ

Войдите в систему

В этой статье

  • Резюме
  • Аннотация
  • Введение
  • протокол
  • Результаты
  • Обсуждение
  • Раскрытие информации
  • Благодарности
  • Материалы
  • Ссылки
  • Перепечатки и разрешения

Резюме

НАСА GeneLab платформа обеспечивает беспрепятственный доступ к данным драгоценные омику космонавтике биологических экспериментов. Мы описываем, как типичный мыши эксперимент проводится в пространстве и как могут быть доступны и проанализированы данные из таких экспериментов.

Аннотация

Выполнение биологические эксперименты в космосе требует специальные условия и процедуры, обеспечивающие, что эти исследования выполняются эффективно и результативно. Кроме того Учитывая редкость этих экспериментов необходимо развернуть их воздействия. Быстрое развитие технологий омику дает возможность значительно увеличить объем данных, получаемых образцов драгоценных космонавтике. Чтобы заработать на этом, НАСА разработала платформу GeneLab обеспечить неограниченный доступ к данным омику космонавтике и поощрять ее широкого анализа. Общие модели организмов, используемые учеными для изучения биологических последствий, связанных с космической грызунов (крыс и мышей). Корпус, что грызуны дом во время полетов называются обитания грызунов (ранее животных Добавление модулей) и существенно отличаются от стандартных виварий клеток в их размеры, воздушный поток и доступ к воде и продовольствию. Кроме того из-за экологических и атмосферных условий на международной космической станции (МКС), животные подвергаются более высокой концентрации CO2 . Недавно мы сообщили, что мыши в местах обитания грызунов испытывают большие изменения в их транскриптом независимо от того, были ли животных на земле или в пространстве. Кроме того эти изменения согласуются с гипоксической ответ, потенциально обусловлен более высокие концентрации CO2 . Здесь мы описываем, как типичный грызунов эксперимент выполняется в пространстве, как омику данные из этих экспериментов можно получить через платформу GeneLab и как для выявления ключевых факторов в эти данные. С помощью этого процесса, любой человек может сделать важнейших открытий, которые могут изменить дизайн будущих космических миссий и мероприятий.

Введение

Общая цель этой рукописи — предоставить четкую методологию использования НАСА GeneLab платформы1 и как грызун эксперименты сделали в пространстве преобразуются омику данных для анализа. Космические люди подвергаются многочисленным рискам для здоровья от поля изменены гравитации, космической радиации, изоляции от земли и другие враждебные факторы окружающей среды2,3,4,5, 6. биологические эксперименты, проведенные в космосе и на земле помогли определить и количественно оценить эти риски7,8,9,10,11, 12 , 13 , 14. в пространстве, эти эксперименты были проведены на международной космической станции (МКС), Спейс шаттл и других орбитальных платформ. Проведение этих экспериментов требует специализированного оборудования и методологии, с учетом уникальных проблем проведения экспериментов в космосе, включая ограниченное экипажа время и среда микрогравитации. Для выполнения сложных экспериментов в космосе с помощью растений, животных и микробных модели15теперь существуют различных платформ.

Грызун модели были особенно важное значение для продвижения нашего понимания как млекопитающих, включая человека, реагировать на космических полетов. К ним относятся влияние космических полетов на мышечные структуры16,17,18 и иммунные функции19,,2021. Стандартный виварий клетки для грызунов жилья на земле не подходят для полетов эксперименты22,23. Таким образом за годы мышей и крыс были пролетел и размещены в различных клеток, включая клетки Хабитат японского агентства аэрокосмических исследований (ДЖАКСА)24, животное, перевозящих космической капсулы, используемых на Бион-M1 беспилотных российский спутник25 ,26,27, мышей ящик системы (MDS), разработанный итальянского космического агентства28,29,30, НАСА животных корпуса модуля (AEM) и теперь НАСА Грызун транспортер и обитания23. Грызун экспериментов впервые начал на борту космического челнока с использованием клеток, упоминаемый как животное корпус модуля (AEM). Это оборудование было использовано в 27 грызунов экспериментов на Спейс шаттл23. AEM первоначально была разработана для сравнительно коротких экспериментов бортовой шаттл (< 20 дней). С момента разработки МКС АЭМ были изменены для дольше продолжительность экспериментов и теперь называются обитания грызунов22,23. Новые места обитания грызунов предназначены для поддержки длительных миссий на МКС с помощью ускорить обработку экспериментов для космической станции (Экспресс) стойку интерфейс. Обитания грызунов существенно отличаются от стандартных виварий клеток в их размеры, поток воздуха, фильтр и система выпуска выхлопных газов и доступ к продовольствию и воде (рис. 1). Тем не менее это оборудование оказалось эффективным исследовательская платформа, позволяя понимание ключевых космонавтике индуцированные изменения млекопитающих физиологии19,,3132,33 ,34,35,36.

Теперь можно создавать большие объемы данных омику от биологических космонавтике экспериментов, включая те, которые выполняются с грызунами. Недавно данные из этих экспериментов омику были сделаны публично доступны через НАСА GeneLab платформа1 , который является репозиторием всеобъемлющих данных и анализа платформу, которая позволяет любому разработка гипотез из экспериментов космонавтике. GeneLab предоставляет инструменты для обнаружения, доступа, обмена и анализа данных. Мы использовали GeneLab наборы данных, чтобы показать, что различия между стандартным виварий клетки и специализированных обитания грызунов, используемых в пространстве вызывают массовые различия в транскриптом мышей36. Мы проанализировали четыре разных публично доступные наборы данных, сравнивая различные ткани от грызунов, размещенный в обитания грызунов или стандартный виварий клетки. Используя анализ биологии беспристрастной системы, мы определили, что основные движущие силы и путей, которые были изменены согласуются с гипоксической ответ связано с высоким уровнем CO2 , вызванные более высокие концентрации CO2 на МКС, что приводит к более высокой CO 2 концентрации в среде обитания грызунов, учитывая, что они являются пассивные системы, которые принимают в окружающем воздухе. Это демонстрирует, как ученые могут использовать открытым исходным кодом инструменты и данные для создания Роман выводы с подтекстом о влиянии астронавт здоровье окружающей среды МКС.

Здесь мы описываем, как эксперименты грызунов выполняются в пространстве и как данные из этих экспериментов могут быть доступны через открытым исходным кодом, omic платформы, связанных с космической биологии. Мы обсуждаем конфигурации среды обитания грызунов, используемых для космических полетов, и как обрабатываются космонавтике тканей. Мы также обсудим, как космонавтике омику данных могут быть обнаружены и доступны на GeneLab и как ключевых факторов общего реагирования космических полетов может быть идентифицирован36. Конкретный пример, мы будем представлять о том, как осуществляется этот протокол будет сравнивать биологические различия, происходящих на грызунах, размещенный в Хабитат грызунов и виварий элементы управления, которые были опубликованы Бехешти et al.36. Важно отметить, что Земля элементы управления имеют важное значение для полетов грызунов экспериментов. Как описано в настоящем Протоколе, сделали эти элементы управления с обоих идентичных условиях (т.е., CO2 условия, влажность, температура, размеры кабины и т.д.) в местах обитания грызунов на МКС и в стандартных виварий клетки, которые имеют стандарт окружающей среды (т.е., CO2 условий, влажности и температуры) условия на земле. Грызуны, размещенный в элементах управления землей грызунов Хабитат позволяют для прямого сравнения для грызунов в пространстве. В то время как грызуны, размещенный в клетках виварий позволяют биологического сравнения между различными жилья (например, террариумных клетки против грызунов оборудования). Обитания грызунов отличается виварий клеток в том, что он имеет постоянный воздушный поток (0,1 – 0,3 м/сек), длительность и вторичных выхлопных фильтр, который захватывает и поглощает отходов животного происхождения, руководствуясь непрерывный воздушный поток в условиях микрогравитации на вытяжной фильтр. Кроме того обитания грызунов имеют пассивные системы и окружающего воздуха; Таким образом они также имеют более высокие концентрации CO2 из-за повышенных уровней в кабине МКС (~ 5000 ppm).

протокол

Животных протоколы для жилищного строительства и обработки ткани следуют стандартные руководящие принципы для лабораторных животных ухода и были одобрены НАСА на рейс и наземных животных ухода и использования комитетов (IACUC).

1. конфигурация среды обитания грызунов

Примечание: НАСА обитания грызунов (ранее АЭМ) имеют различные функции из клеток виварий для размещения для операций в космосе (рис. 1).

  1. Дом 10 мышей в каждой среде обитания грызунов (до 30 г / мышь). Дом 5 мышей в отсек, когда среда обитания настроен в два отделения или 10 мышей, если есть один отсек.
    Примечание: Обитания грызунов НАСА имеют больше доступной площадь поверхности на грызунов чем стандартный виварий клетки.
  2. Для земли управляет животных, Дом мышей в среде обитания грызунов внутри МКС окружающей среды симулятор (ISSES) в одинаковых экологических условиях как рейс животных, включая CO2 концентрации, температуры и относительной влажности воздуха.
  3. Предоставлять пользовательские сделал НАСА питательных повышен грызунов Foodbars (NuRFB) в соответствии с питательные требования национального совета исследований (СРН) мышах37животных с ad libitum доступ, и воды через давление активации lixits.
  4. Мониторинг здоровья и поведения, который будет включен в местах обитания грызунов с в 12:12 ч света цикл похож на виварий клетки в стандартных комнатах Светодиодного освещения в течение дня и инфракрасного освещения во время проверки работоспособности видео которые имеют место во время животных Темный цикла.
  5. Место четыре камеры в клетки грызуна Хабитат для ежедневный мониторинг здоровья и поведения и собирать видео животных ночью с ИК подсветкой.
  6. Доставить грызунов на МКС в транспортер (рис. 2B) на борту Капсула Dragon или аналогичных ракет.
  7. Убедитесь, что грызуны наблюдается и рассматривается ветеринар полетов НАСА перед загружаются в транспортер для запуска и членами подготовленных экипажей по прибытии к МКС и до перевода в места обитания грызунов.
  8. Для этого переходного периода, дом до 20 мышей (10 на каждой стороне) или 12 крыс в транспортера.
    Примечание: Подобно обитания грызунов, перевозчик — пассивный единица для условий окружающей среды. Во время этого короткого переходного периода этот единичного может вместить до 20 мышей.

2. грызунов, обработка для полетов экспериментов

  1. Закупать грызунов из стандартных поставщиков.
    Примечание: После доставки группу грызунов в клетках стандартных виварий и имеют акклиматизироваться к НАСА NuRFB, lixits и поднял провод этажей до тех пор, пока животные загружаются в транспортер животных. Оставляя грызунов в клетках позволит животных адаптироваться естественным образом. Обработке мышей и из мест обитания грызунов и виварий клетки следует протоколы, обычно используемые для всех грызунов эксперименты12,27,28. Грызун Хабитат системы (рис. 1A) будут использоваться для обоих полетов миссии STS и МКС, соответственно и для элементов управления землей, имитируя МКС или STS условий окружающей среды.
  2. Для некоторых миссий использовать стандартные виварий клеток (рис. 1B) для элемента управления виварий. Используйте 5 или 10 мышей на стандартных виварий клетке.
  3. Для обитания грызунов место 10 мышей в двух различных средах с 5 мышей в отсек. Удалите разделитель клетка для дома 10 мышей за Хабитат в одном отсеке.
  4. Используйте три компонента грызунов оборудования во время полетов миссий, как описано ниже (Рисунок 2).
    1. Место грызунов в транспортер (рис. 2B) для путешествия между землей и МКС, или наоборот в двойной плотности (20 мышей на транспортер, 10 мышей каждой стороны).
    2. Однажды на МКС, приложите животное устройство доступа (ААУ) (рис. 2 c) на транспортер. Передача грызунов от транспортера для обитания, с помощью мыши перенести коробки (MTB) (5 мышей на MTB) (Рисунок 2D).
      Примечание: ЕУК используется для хранения любых продуктов животного происхождения (например,, Кала, мочи, мех) от попадания в каюту МКС.
    3. Отсоединить ЕУК от транспортера и прикрепить к среде обитания грызунов. Затем перенесите животных из MTB обитания грызунов (рисунок 2A), где они проживают в течение миссии.
      Примечание: Концентрация CO2 из-за повышенных уровней в кабине МКС для всех обитания грызунов составляет 5000 ppm.
  5. Мониторинг температуры и влажности среды обитания грызунов, но есть нет активных теплового контроля. Убедитесь, что грызун исследовательская группа работает с МКС, чтобы поддерживать и контролировать температуру салона, который определяет температуру в среде обитания грызунов.
    Примечание: Светлые и темные цикла в местах обитания грызунов происходит каждые 12 ч (например, 5:00 – 17:00 GMT, огни на), и экипаж МКС выполняет регулярные и частые изменения из пищи (еженедельно или раз в две недели) и заправки водой (каждые ~ 28 дней).

3. euthanasia грызунов и обработки ткани

  1. Для эвтаназии дать грызунов передозировка общей анестезии (кетамин/Ксилазина до тела 150/45 мг/кг массы разбавленный фосфат амортизированное saline на суммарный объем 0,3 мл) через внутрибрюшинной инъекции (IP) в паре с дополнительный метод эвтаназии ( шейки матки вывих или торакотомия).
  2. Для экспериментов, проведенных на МКС:
    1. Возвращение, либо живут грызуны, или
    2. Усыпить на МКС.
      1. Заморозить грызунов туши-95 ± 2 ° C в морозильные камеры на МКС и вернуться на землю на имеющиеся возвращения транспортного средства (в настоящее время капсула SpaceX Dragon).
      2. После того, как грызуны возвращаются на землю, вскрыть все органы и ткани (т.е., печени, почек, кожи, мышц, сердце, селезенка, глаза, надпочечники, легких и мозга) и хранить при температуре-80 ° C или в РНК, стабилизация решения.
  3. Выполните те же процедуры и сроки для всех экспериментов управления землей как летный эксперимент с 3 – 5 день смещение в соответствии с данными телеметрии МКС.
  4. Из сохранившихся тканей изолируйте РНК, белков и ДНК изоляции с помощью стандартных протоколов, которые описаны в деталях, связанных с каждым набором данных на платформе GeneLab (genelab.nasa.gov).
    Примечание: Грызун тканей, не используемых первичной investigator(s) становятся частью институциональной научные коллекции НАСА. Эти образцы хранятся в Эймс исследовательского центра (ARC) Non-Human биобанке где они каталогизированы и доступны для запроса научного сообщества. Доступные ткани можно найти на сайте общественных наук о жизни данных Архив на: https://Lsda.jsc.nasa.gov/Biospecimen.

4. Создание омику данных от РНК, ДНК и белка экстракты

  1. От извлеченного макромолекул (РНК, ДНК, белки) используйте стандартные протоколы для создания данных омику. Они описаны в подробно в исследовании соответствующих метаданных на GeneLab.

5. GeneLab репозиторий и представления данных

Примечание: Космическая биология связанных данных омику принимаются в хранилище данных GeneLab. GeneLab принимает и хостов данных космической омику, финансируемого несколькими космическими агентствами во всем мире.

  1. Генерировать омику связанных данных, который может быть размещен в хранилище GeneLab.
    1. Отправить созданный данные GeneLab, либо когда анализ полного или по усмотрению следователя.
      Примечание: Данные, представленные в другие государственные омику базы данных импортируются и опубликован в хранилище GeneLab. GeneLab создаются данные куратор и опубликован без периода эмбарго. GeneLab, в частности образец обработки лаборатории, создает данные из различных космонавтике эксперименты с использованием оптимизации добычи протоколы и методы для увеличения омику данные экспериментов космонавтике.
  2. Когда данные готовы для представления, формат и передать GeneLab данных и метаданных с помощью метода следующие (дополнительные рис. 1):
    1. Используйте инструменты ISAcreator для определения экспериментальное исследование и хранения метаданных.
      Примечание: ISAcreator инструмент доступен для скачивания с гидом учебник здесь38.
    2. Передать данные перечисленные здесь39 чтобы понять типы принятых данных и форматов файлов необработанных и обработанных данных.
      1. Для оптимизации загрузки и хранения, сжатие файлов данных.
    3. Передавать GeneLab данных кураторов через область40необработанных или обработанных данных и метаданных.
    4. Создайте имя пользователя и пароль и загружать данные.
  3. Как только данные были загружены в рабочую область, обмениваться данными с куратором GeneLab.
    Примечание: Подробные шаги на как загружать и обмениваться файлами можно найти в руководстве представления данных41.
  4. Каждое представление проверяется куратор и опубликованы в хранилище GeneLab42.

6. Поиск наборов данных для анализа с помощью функции поиска на GeneLab

  1. Поиск различных наборов данных о GeneLab перейдя по ссылке (дополнительные рис. 2)38.
    1. Относящиеся к предыдущей публикации36, поиск следующих терминов: GLDS-21, GLDS-111, GLDS-25 и GLDS-63.
  2. Доступ к странице GeneLab, нажав на «GeneLab данных системы» в левой части экрана.
  3. Введите ключевые слова в поле «Поиск данных» для поиска конкретных областей, представляющих интерес. В этом случае введите каждый из следующих идентификаторов набора данных отдельно: GLDS-21, GLDS-111, GLDS-25 и GLDS-63.
  4. Помимо поиска репозитория GeneLab, поиск в других базах данных, включая НИЗ GEO, Эби гордость и ANL мг-РАСТ, выбрав нужную флажки под панелью поиска.
    Примечание: В настоящее время только для GeneLab репозитория, пользователь может производить поиск, используя следующие категории фильтра: организмов, типа Assay, факторы и тип проекта.

7. Хранение и передача файлов, представляющих интерес для анализа

Примечание: GeneLab Workspace предназначен для хранения и передачи файлов непосредственно из базы данных GeneLab (дополнительный рис. 3).

  1. Нажмите на «Рабочей» поверх данных системы меню.
  2. Если новый пользователь, зарегистрироваться для новой учетной записи.
    Примечание: GeneLab Workspace питается от GenomeSpace43.
  3. Доступ подробные инструкции о том, как использовать рабочую область, выбрав «Справка» в верхнем меню и нажав на руководство пользователя.
  4. Для каждого пользователя доступ всех наборов данных в хранилище GeneLab, выбрав папку «Общественности/genelab» в меню слева.
  5. Скопируйте наборы данных, представляющих интерес в рабочей области локальный каталог, перейдя в папку с данными, представляющими интерес. Щелкните правой кнопкой мыши на конкретный файл, выберите «Копировать/перемещать» в меню, которое появляется, выберите папку, чтобы скопировать файл и нажмите кнопку «Копировать».
    1. Найдите следующие наборы данных, относящиеся к предыдущей публикации36 , как описано выше и скопировать в локальную рабочую область: GLDS-21, GLDS-111, GLDS-25 и GLDS-63.

8. Получение метаданных и описание каждого исследования

Примечание: Файлы метаданных для каждого набора данных в хранилище GeneLab находятся в подпапке «Общественности/genelab» набора данных на левой стороне меню.

  1. Найти сведения о метаданных для набора данных, представляющих интерес, обратившись к один или несколько файлов метаданных, содержащихся в подпапку «метаданные», из каждого набора данных. Например, для GLDS-100, есть 2 файлы в подпапке «Общественности/genelab/GLDS-100/метаданные»: «GLDS-100_metadata_RR1_BIOBANK-глаз-ISA.zip» и «GLDS-100_metadata_RR1ExpDesign.pdf».
    1. Убедитесь, что каждый набор имеет один архивный файл, который предоставляет метаданные согласно спецификации ISATab (которая включает MIAME, MIAPE и других MIBBI рамки стандартов для метаданных минимальных требований). Всегда заканчивается этот тип имя файла в «ISA.zip». Например для GLDS-100, этот файл является «GLDS-100_metadata_RR1_BIOBANK-глаз-ISA.zip».
  2. Используйте инструмент ISACreator44 или текстовый редактор для визуализации и получить доступ к метаданным ISATab, который содержит текстовое описание для изучения и анализа метаданных для каждого набора данных.
    Примечание: В рамках ISATab метаданные образцы описаны и связанные с bioassays, и bioassays описаны и связанные с выходных данных файлов.
  3. Проверка на наличие выходных пробирного данных файлов, которые расположены в пределах каждого набора данных во вложенных папках по типу пробирного. Например, для GLDS-100, РНК-Seq вывода пробирного файлы расположены в «общественной/genelab/GLDS-100/transcriptomics /» папку.

9. анализ данных GeneLab

Примечание: Различных трубопроводов может быть реализован для различных данных омику. Здесь конкретный пример фокусируется на непредвзятой системы биологии транскриптомики трубопровода, который используется для определения «ключевых драйверов» системы изучаются.

  1. Проверить ранее опубликованные литературы36,45,46,47,48,,4950 понять этот трубопровод.
  2. После выбора конкретного набора данных, представляющих интерес для анализа Скачайте данные на локальном компьютере с помощью следующих метода:
    1. Нажмите на конкретного набора данных.
    2. Перейдите на вкладку «Исследование файлы» слева от заголовков.
    3. Убедитесь, что в этом меню доступны все файлы данных и метаданных.
    4. Для загрузки каждого файла, нажмите на конкретных имен файлов.
  3. Для microarray наборов данных, которые будут загружены из GeneLab используйте следующие шаги предварительной обработки.
    1. Процесс необработанные данные для каждого набора данных, отдельно с помощью вычитание фона и квантилей нормализованная с помощью RMAExpress51 для коммерческих microarrays.
    2. Создайте компонент принцип анализа (PCA) участки используя R, чтобы определить, насколько близко реплицирует биологического сгруппированы вместе.
    3. Импорт данных в MultiExperiment просмотра52 и рассчитать значительные генов, сначала с помощью ложных обнаружения статистики ставка (ДРД), начиная с ФДР < 0,05. Если без существенных гены появился с ФДР статистики, используйте стандартные t тесты, начиная с p значение < 0,05 для определения существенных генов.
    4. После того, как были определены статистически регулируется генов, реализуйте фолд изменения отсечения ≥ 1,2 или ≤ -1,2 для сравнения экспериментальных образцов с элементами управления.
  4. Используйте анализ обогащения на набор генов (GSEA)53 для пути и функциональных предсказания.
    1. Используйте GSEA, либо через GenePattern,5455, либо непосредственно через GSEA, или с помощью среды программирования R.
    2. Определить значительно регулируемых пути, с помощью следующих наборов гена: С2, С5 и клейма.
    3. Выполнить анализ передовых наборов значительно регулируемых гена и определить передовые генов, связанных с каждым экспериментальное сравнение и набор генов.
    4. Найти передовые генов, которые перекрываются между всеми ген устанавливает для каждого экспериментальные условия.
  5. Используйте другую платформу для определения прогнозируемого функции и путей, которые, будучи значительно регулируются. В данном случае используйте изобретательность пути анализа (IPA) для определения существенных вверх регуляторы, biofunctions и канонические пути.
    1. Загрузите список генов с раз изменение значения для статистически значимых генов, определенный на шаге 9.4.4.
    2. Следуйте инструкциям АПИ для создания вверх регуляторы, biofunctions и канонические пути для каждой экспериментальной сравнения.
    3. Определите, ген связанные вверх регуляторы, biofunctions и канонические пути, которые имеют активации z счет ≥ 2 (указано активации) или ≤ -2 (указывает торможение).
    4. Найти перекрывающихся генов, связанных с все выше прогнозов.
  6. Определите общие/перекрывающихся генов между шагами 9.4 и 9.5.
    Примечание: Эти гены, рассматриваются как ключ/водитель генов, контролировать большинство предсказал функций и деятельности с экспериментальных условий анализируется. Предыдущие исследования показали, что выбивания или поощрения этих генов будет сделать состояние экспериментальных или системы изучаются нефункциональные45,46,49.
    1. Строительство сетей через IPA (или любого программного обеспечения Ассамблеи сети), чтобы определить возможность подключения генов.
    2. Рассмотрим наиболее связанных генов как Центральный центр вождения ключевых генов.
    3. Чтобы определить связь между наборами данных, группы всех ключевых генов в одной сети и повторного подключения тест, чтобы определить, что происходит среди всех ключевых генов из всех наборов данных анализируется центром.

10. Использование интерфейса56 галактики на GeneLab для анализа данных транскриптомики

Примечание: Здесь описывается протокол для использования интерфейса GeneLab Галактика (доступен осенью 2018) для анализа данных транскриптомики от GeneLab. Галактика учебники изобилуют. Пример учебники по использованию Галактика в целом, имеющиеся elesewhere,5758.

  1. Пользователи могут войти в GeneLab с помощью учетных данных Google или НАСА. Галактика GeneLab инструменты расположены в меню «Анализ».
  2. Выполните эти три способа переноса данных в платформе GeneLab галактики.
    1. Загрузите данные из локальной файловой системы с помощью функции «Передачи данных».
    2. Импорт данных из GeneLab GenomeSpace, используя инструмент Импортер GenomeSpace в разделе «Получить данные».
      Примечание: Все файлы данных GeneLab доступны в папке «public», организованной по номеру присоединения dataset (см. выше).
    3. Импорт данных появляются в «истории» Секции анализа на правой стороне. Пользователи могут иметь несколько историй, которые управляются с помощью кнопки «Параметры журнала» или «Просмотр всех историй» в верхней части панели истории.
  3. Инструменты для анализа перечисленных и поиска на левой стороне интерфейса.
  4. Проверьте наличие внешнего вида наборов данных, которые были импортированы в текущей истории.
    Примечание: Многие детали относительно данных доступны для инспекции для каждого набора данных.
  5. Выберите инструмент с левой стороны для заполнения формы в центре панели, с вариантами для анализа и уточнения исходных данных. Создание рабочих мест для выполнения анализа, заполнив форму и нажав «Выполнить».
  6. Проверить работу представили которых представлены в истории и цветом, чтобы указать состояние выполнения (очереди, исполнителей, завершенных с или без ошибки).
  7. Связать инструменты в сложных рабочих процессов. Управление рабочими процессами посредством инструментов, в меню «Рабочие процессы». Рисунок 3 показывает пример рабочего процесса, созданный для обработки РНК seq данных.
  8. Поделитесь с другими с помощью меню «Общие данные» истории, рабочих процессов и наборов данных.

Результаты

НАСА с определения рисков для здоровья и возможных ответных мер для борьбы с негативными последствиями на астронавт здоровье поможет определить ключевые драйверы от космических полетов транскриптомики данных. В нашей недавней публикации, мы следовали инструкциям выше и использовать GeneLab наборов данных успешно Показать роман, найти, что концентрации CO2 на МКС может повлиять на здоровье36. Мы также использовали технику выше в других исследованиях успешно определить ключевые факторы, способствующие системы изучал45,46,47,48,49,50 . Здесь мы покажем, как успешно результаты от использования этот протокол может использоваться, чтобы определить ключевые драйверы.

В этом исследовании мы прежде всего сосредоточены на биологические различия, которые происходят в грызунов, размещенный в виварий и элементов управления землей грызунов привычки. Как описано выше, это ключ к более глубокому пониманию этих двух сред обитания, которые предоставляют нам информацию о возможных отягощающих факторов, которые могут повлиять на здоровье из-за окружающей среды на МКС. Для всех грызунов космонавтике экспериментов эти элементы управления землей также важны для определения, какие биологические факторы связаны непосредственно с полетов или из-за условий окружающей среды на МКС. Как указано в протоколе, состояния окружающей среды для террариумных Хабитат не подвергается на более высокий уровень CO2 , который присутствует для обитания грызунов. Виварий Хабитат имеет нормальный уровень CO2 , что присутствует на земле (в настоящее время 300 до 380 ppm). Температуры и влажности для обеих сред обитания похожи.

Мы использовали следующие наборы данных из GeneLab платформы для определения ключевых генов между размещается в грызун Хабитат земли и земли виварий элементы управления, которые отвечают за вождение различия между двумя обитания грызунов: GLDS-21, GLDS-111, GLDS-25 и GLDS-63. Был проведен анализ для определения существенных генов, как описано выше, между Хабитат грызунов (ранее AEM) и контроля виварий независимо для каждого набора данных. Группировка участков показал PCA биологических реплицирует (Рисунок 4 показывает, что СПС участков для GLDS-21). Из предварительно обработанных данных мы определили передовые генов из различных наборов гена GSEA. Используя гены с 1.2 раза-изменения (2журнала), мы смогли предсказать генов, связанных с прогнозами для вышестоящего регуляторы, канонические пути и biofunctions. Для каждого набора данных мы затем нашли общий/перекрывающихся генов участвуют для всех генов (рис. 5). Теперь считается, что эти гены вождения ответ между грызунов в обитания грызунов (или AEM) и виварий элементы управления. Представление сети подключения этих ключевых генов показывает, что центральных узлов для каждого набора данных, проанализированы (рис. 6). Например MAPK1 является центральным узлом для STS-108 скелетной мышечной ткани от мышей (рис. 6A). Это будет интерпретироваться как ген, который является движущей ключевых генов и скорее всего центрального игрока за причинение биологические различия для мышей размещены в местах обитания грызунов против виварий клетки. В нашей предыдущей работы мы обсудим, как этих ключевых генов, связанных с CO2 ответа от существующей научной литературы и как эти гены могут нести ответственность за биологические изменения, наблюдаемые в мышей36.

Подход биологии систем, мы далее определяется «мастер регулятор», который соединяет все наборы данных/тканей и потенциально отвечает за универсальный биологических эффектов в грызунов, размещенный в АЭМ, по сравнению с виварием клетки. Это было сделано путем определения ген от всех наборов данных, наиболее связан при построении сети от всех ключевых генов. Мы смогли показать, что MAPK1 является наиболее связанных генов и центральным узлом от всех ключевых генов (рис. 7). Чтобы подтвердить, если MAPK1 может отвечать за биологические изменения у мышей от более высоких уровней CO2 в АЭМ, мы смотрели через научной литературе для подтверждающих доказательств. Мы нашли несколько исследований, указывающее корреляции MAPK1 с CO259 и гипоксии19,,6061.

figure-results-4974
Рисунок 1 : Хабитат грызунов (ранее AEM) по сравнению с клетками виварий. (A) изображение клетки AEM, предоставляемые NASA (кредиты: NASA/Доминик Харт). (B) Стандартный виварий клетку, которая в настоящее время используется (снимок сделан в нашей лаборатории). Эта цифра была изменена с Бехешти et al.36. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы посмотреть большую версию этой фигуры.

figure-results-5703
Рисунок 2 : Грызунов Хабитат аппаратного обеспечения системы с тремя различными модулями, участвующих во время транспортировки и из космических миссий. Левый модуль (A) является модуль среды обитания грызунов (ранее AEM), модуль центра (B) перевозчик, и правый модуль (C) животное устройство доступа (ААУ). (D) Мышь раздаточной коробки (MTB). (Баллов: NASA/Доминик Харт). Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы посмотреть большую версию этой фигуры.

figure-results-6500
Рисунок 3 : Пример анализа рабочего процесса, который может использоваться в интерфейсе GeneLab Галактика для обработки данных РНК seq. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы посмотреть большую версию этой фигуры. 

figure-results-7011
Рисунок 4 : Основной компонент анализа (PCA) представительного набора данных после предварительной обработки шагов. GLDS-21 dataset для AEM против виварий клетке показан для мышиных скелетных мышц от миссии STS-118. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы посмотреть большую версию этой фигуры.

figure-results-7593
Рисунок 5 : Диаграммы Венна, представляющих какие ключевых генов определяются с помощью инструментов прогнозирования различных пути. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы посмотреть большую версию этой фигуры. 

figure-results-8101
Рисунок 6 : Ключевых генов, определяется для всех условий и мышиных тканей между AEM vs . клетки виварий. (A-E) Представление сети ключевых генов для каждого набора данных/грызунов ткани. Журнал2 раза изменения (с обрезания 1.2 раз изменения) в экспрессии генов были использованы для получения различных оттенков зеленого для раз изменения в генах downregulated, в то время как различные оттенки красного изображают фолд изменения в upregulated генов. Чем темнее оттенок зеленого или красного, тем больше раз изменения. Эта цифра была изменена с Бехешти et al.36. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы посмотреть большую версию этой фигуры.

figure-results-9126
Рисунок 7 : Определение «мастер регулятор» для грызунов в Хабитат грызунов жилья, по сравнению с виварием клетки. Соединения между всеми отдельных ключевых генов (рис. 6) были определены и отображается как сеть через АПИ. Сеть представлена как радиального участка с наиболее подключенных ключевой ген, MAPK1, в центре. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы посмотреть большую версию этой фигуры.

Дополнительные Рисунок 1: интеграция GeneLab-GenomeSpace с ISACreator для рационализации операций обработки данных. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы скачать этот показатель. 

Дополнительные рис: скриншот GeneLab поиска с помощью Федерации и интеграции с внешними базами данных гетерогенных биоинформатики (GEO, гордость, MG-РАСТ). Пожалуйста нажмите здесь, чтобы скачать этот показатель

Дополнительные 3 рис: скриншот GeneLab совместной рабочей области показаны пользователю управление учетными записями и доступ к элементам управления (например, частных, общий, общественных папки).  Пожалуйста нажмите здесь, чтобы скачать этот показатель

Обсуждение

НАСА GeneLab — омику всеобъемлющей базы данных и анализа платформа, которая позволит научное сообщество Роман гипотезы, связанных с космической биологии. Здесь мы представили всеобъемлющую процедуру для грызунов экспериментов с самого начала полетов в поколение предположение романа от анализа данных, используя платформу публично доступные космическая биология. Кроме того мы также предоставили обширный протокол на анализ биологии беспристрастной системы для выявления ключевых генов, вождение изучаемой системы. Мы использовали наши недавние исследования36 как пример того, как эффективно использовать этот протокол для создания Роман гипотезу космической биологии. Мы надеемся, что это помогает следователям лучше понять, как эксперименты космонавтике и как данные из них приводят к имеющимся данным на GeneLab и в конечном итоге позволяют яснее интерпретации данных омику публично доступные космическая биология.

Есть несколько важных шагов в рамках нашего протокола, касающихся экспериментов грызунов космонавтике и анализ данных, получаемых. Понимание обитания грызунов установки имеет решающее значение для разработки и проектирования оптимального эксперимент для космических полетов. Конкретно это повлечет протокола и описание, которые мы предоставили в шаге 1 нашего протокола. После того, как следователь полностью понимает различные условия, существующие в среде обитания грызунов, по сравнению с виварием клетки, биологические результаты интерпретации можно соотнести должным образом к условиям окружающей среды в пространстве. В дополнения изменения среды обитания грызунов, не может быть сделано, так как среда обитания грызунов оптимально разработана и утверждена для использования космических полетов НАСА.

Чтобы интерпретировать результаты биологических, мы предоставили подробный протокол на каждом шагу участвуют от передачи ваших данных для GeneLab анализа данных для создания Роман космической биологии гипотезы. Хотя все шаги важны в понимании того, как создавать данные, наиболее важные шаги для анализа данных являются шаги 9 и 10. Шаг 9 предоставляет протокол для анализа транскриптомики данных с помощью метода биологии беспристрастной системы для определения генов/пути, которые действительно являются движущей экспериментальные условия анализируются. Шаг 10 имеет решающее значение, поскольку она предоставляет пользователям легко методологию для анализа омику GeneLab наборов данных с использованием платформы GeneLab. Изменения в протокол может быть сделано для некоторых шагов в отношении анализа данных. В частности, шаги 9.4-9,6 можно сделать с помощью программирования R или любые другие любимые инструменты, которые пользователь предпочитает. В зависимости от набора данных различные статистические данные и предохранители фолд изменение может использоваться для определения значительно регулируется генов. Кроме того для определения ключевых генов в шагах 9.5 и 9.6, пользователь может изменить этот протокол и использовать любой инструмент, который использует значительно регулируется генов предсказать функций. Важной концепцией является, что использование нескольких инструментов прогнозирования функциональных омику позволяет для определения генов, связанных с большинством функций регулируется в системе изучается.

GeneLab платформа продолжает развиваться и в то время как после загрузки данных проводили анализ, описанные здесь, на следующий этап GeneLab позволит для анализа омику данные непосредственно на GeneLab платформу, которая обеспечит простой рабочий процесс для создания обработанные данные для анализа более высокого порядка. Кроме того в то время как мы сосредоточились на протокол для интерпретации данных, транскриптомики, GeneLab содержит широкий спектр данных омику, включая proteomic, геномных, Метаболомные и epigenomic данных. Конечном итоге платформа будет содержать трубопроводов и руководящие принципы для анализа этих различных видов омику. Последний этап GeneLab также будет реализовать интерфейс уровня визуализации системы разрешить основные пользователю легко гипотезы космической биологии.

Наконец, наш анализ биологии систем обеспечивает уникальную и беспристрастной метод для определения ключевых движущих генов/пути в любой системе изучается с помощью омику наборов данных. Мы использовали эту методологию в нескольких различных независимых исследований с большим успехом для определения ключевых факторов участвуют36,45,46,47,48,49 ,50. В рак связанных омику исследование, с использованием этой методологии мы экспериментально проверены, что наши предсказал ключевых генов/пути на самом деле ехали ответ лечения наркотиков путем стучать вне ключевых генов в vitro45. Мы наблюдали, как мы предсказывали через этот протокол, что лечение не было эффективным больше из-за отсутствия ключевых генов. Мы считаем, что этот протокол биологии беспристрастной системы может быть полезным инструментом для определения основных путей для любого исследования омику.

Этот протокол обеспечивает быстрый и эффективный метод для генерации гипотез Роман космической биологии. Данные, полученные от GeneLab могут быть использованы следователями для будущих возможностей финансирования, экспериментальной проверки и потенциальных объектов для разработки контрмер против микрогравитации и космической радиации. Протокол, представленная здесь, позволят для будущей космической биологии исследования происходят с оптимальной эффективностью для безопасного долгосрочного космических миссий.

Раскрытие информации

Авторы не имеют ничего сообщать.

Благодарности

Мы хотели бы поблагодарить Alison французский Архив данных НАСА Эймс науки о жизни за ее помощь в получении видео, связанные с мест обитания грызунов и общая помощь с получением клетке соответствующей информации. Мы также хотели бы поблагодарить Marla Smithwick в NASA Ames Research Center за ее помощь в получении надлежащей информации. Финансирование исследований была предоставлена в рамках GeneLab проекта в исследовательском центре НАСА Эймс, через программы НАСА по космической биологии в разделение пространства жизни и физических наук исследований и приложений (SLPSRA). Любое использование торговых названий для описательных целей только и не означает одобрения со стороны правительства США.

Материалы

NameCompanyCatalog NumberComments
C57BL/6 MiceThe Jackson LaboratoyC57BL/6JC57BL/6 mice were used for datasets related to Rodent Research-1 experiments
BALB/C MiceTaconicBALBBALB/C mice were used for datasets related to Rodent Research-3 experiments
Vivarium CagesCharles River LaboratoryStandard murine cages purchased from Charles River Laboratory
Rodent HabitatNASAThis cage and all components are built internally at NASA
RNAlaterThermoFisher ScientificAM7020RNAlater is used to store the tissue for further RNA isolation

Ссылки

  1. Cortese, F. Vive la radioresistance!: converging research in radiobiology and biogerontology to enhance human radioresistance for deep space exploration and colonization. Oncotarget. 9 (18), 14692-14722 (2018).
  2. Beheshti, A. NASA GeneLab Project: Bridging Space Radiation Omics with Ground Studies. Radiation Research. , (2018).
  3. Fernandez-Gonzalo, R., Baatout, S., Moreels, M. Impact of Particle Irradiation on the Immune System: From the Clinic to Mars. Frontiers in Immunology. 8, 177 (2017).
  4. Bloomfield, S. A., Martinez, D. A., Boudreaux, R. D., Mantri, A. V. Microgravity Stress: Bone and Connective Tissue. Comprehensive Physiology. 6, 645-686 (2016).
  5. Giuliani, A. High-Resolution X-Ray Tomography: A 3D Exploration Into the Skeletal Architecture in Mouse Models Submitted to Microgravity Constraints. Frontiers in Physiology. 9, 181 (2018).
  6. Boice, J. D. The Final Frontier-Research Relevant to Mars. Health Physics. 112 (4), 392-397 (2017).
  7. Chancellor, J. C. Limitations in predicting the space radiation health risk for exploration astronauts. NPJ Microgravity. 4, 8 (2018).
  8. Cucinotta, F. A. Space radiation risks for astronauts on multiple International Space Station missions. PLoS One. 9 (4), e96099 (2014).
  9. Cucinotta, F. A. Review of NASA approach to space radiation risk assessments for Mars exploration. Health Physics. 108 (2), 131-142 (2015).
  10. Frippiat, J. P. Towards human exploration of space: The THESEUS review series on immunology research priorities. NPJ Microgravity. 2, 16040 (2016).
  11. Goel, N. Effects of sex and gender on adaptation to space: behavioral health. Journal of Women's Health (Larchmt). 23 (11), 975-986 (2014).
  12. Mortazavi, S. M. J., Bevelacqua, J. J., Fornalski, K. W., Welsh, J., Doss, M. Comments on "Space: The Final Frontier-Research Relevant to Mars". Health Physics. 114 (3), 344-345 (2018).
  13. Blottner, D. Morphological, physiological and behavioural evaluation of a 'Mice in Space' housing system. Journal of Comparative Physiology B. 179 (4), 519-533 (2009).
  14. Karouia, F., Peyvan, K., Pohorille, A. Toward biotechnology in space: High-throughput instruments for in situ biological research beyond Earth. Biotechnology Advances. 35 (7), 905-932 (2017).
  15. Shen, H. Effects of spaceflight on the muscles of the murine shoulder. The FASEB Journal. 31 (12), 5466-5477 (2017).
  16. Spatz, J. M. Sclerostin antibody inhibits skeletal deterioration in mice exposed to partial weight-bearing. Life Sciences in Space Research (Amst). 12, 32-38 (2017).
  17. Tascher, G. Proteome-wide Adaptations of Mouse Skeletal Muscles during a Full Month in Space. Journal of Proteome Research. 16 (7), 2623-2638 (2017).
  18. Pecaut, M. J. Is spaceflight-induced immune dysfunction linked to systemic changes in metabolism?. PLoS One. 12 (5), e0174174 (2017).
  19. Ward, C. Effects of spaceflight on the immunoglobulin repertoire of unimmunized C57BL/6 mice. Life Sciences in Space Research (Amst). 16, 63-75 (2018).
  20. Rettig, T. A., Ward, C., Pecaut, M. J., Chapes, S. K. Validation of Methods to Assess the Immunoglobulin Gene Repertoire in Tissues Obtained from Mice on the International Space Station. Gravitational and Space Research. 5 (1), 2-23 (2017).
  21. Allen, D. L. Effects of spaceflight on murine skeletal muscle gene expression. Journal of Applied Physiology (1985). 106 (2), 582-595 (2009).
  22. Moyer, E. L. Evaluation of rodent spaceflight in the NASA animal enclosure module for an extended operational period (up to 35 days). NPJ Microgravity. 2, 16002 (2016).
  23. Shimbo, M. Ground-based assessment of JAXA mouse habitat cage unit by mouse phenotypic studies. Experimental Animals. 65 (2), 175-187 (2016).
  24. Aseyev, N. Adaptive Changes in the Vestibular System of Land Snail to a 30-Day Spaceflight and Readaptation on Return to Earth. Frontiers in Cellular Neuroscience. 11, 348 (2017).
  25. Markina, E., Andreeva, E., Andrianova, I., Sotnezova, E., Buravkova, L. Stromal and Hematopoietic Progenitors from C57/BI/6N Murine Bone Marrow After 30-Day "BION-M1" Spaceflight. Stem Cells and Development. , (2018).
  26. Radugina, E. A. Exposure to microgravity for 30 days onboard Bion M1 caused muscle atrophy and impaired regeneration in murine femoral Quadriceps. Life Sciences in Space Research (Amst). 16, 18-25 (2018).
  27. Albi, E. Reinterpretation of mouse thyroid changes under space conditions: the contribution of confinement to damage. Astrobiology. 14 (7), 563-567 (2014).
  28. Cancedda, R. The Mice Drawer System (MDS) experiment and the space endurance record-breaking mice. PLoS One. 7 (5), e32243 (2012).
  29. Neutelings, T. Skin physiology in microgravity: a 3-month stay aboard ISS induces dermal atrophy and affects cutaneous muscle and hair follicles cycling in mice. NPJ Microgravity. 1, 15002 (2015).
  30. Anselm, V., Novikova, S., Zgoda, V. Re-adaption on Earth after Spaceflights Affects the Mouse Liver Proteome. International Journal of Molecular Sciences. 18 (8), (2017).
  31. Baqai, F. P. Effects of spaceflight on innate immune function and antioxidant gene expression. Journal of Applied Physiology (1985). 106 (6), 1935-1942 (2009).
  32. Blaber, E. A., Pecaut, M. J., Jonscher, K. R. Spaceflight Activates Autophagy Programs and the Proteasome in Mouse Liver. International Journal of Molecular Sciences. 18 (10), (2017).
  33. Jonscher, K. R. Spaceflight Activates Lipotoxic Pathways in Mouse Liver. PLoS One. 11 (4), e0152877 (2016).
  34. Moskaleva, N. Spaceflight Effects on Cytochrome P450 Content in Mouse Liver. PLoS One. 10 (11), e0142374 (2015).
  35. Beheshti, A., Cekanaviciute, E., Smith, D. J., Costes, S. V. Global transcriptomic analysis suggests carbon dioxide as an environmental stressor in spaceflight: A systems biology GeneLab case study. Scientific Reports. 8 (1), 4191 (2018).
  36. National Resource Council. . Nutrient Requirements of Laboratory Animals, Fourth Revised Edition, 1995. , (1995).
  37. . NASA GeneLab Data System Available from: https://genelab-data.ndc.nasa.gov/genelab/ (2018)
  38. . GeneLab FAQ Available from: https://genelab.nasa.gov/faq/#6 (2018)
  39. . GeneLab Workspace Available from: https://genelab.nasa.gov/faq/#6 (2017)
  40. . GeneLab Data Submission Guide Available from: https://genelab-data.ndc.nasa.gov/genelab/help/GeneLab_Submission_Guide_2.0.pdf (2017)
  41. . GeneLab repository Available from: https://genelab-data.ndc.nasa.gov/genelab/projects (2017)
  42. Qu, K. Integrative genomic analysis by interoperation of bioinformatics tools in GenomeSpace. Nature Methods. 13 (3), 245-247 (2016).
  43. . ISACreator Available from: https://isa-tools.org/category/isacreator/index.html (2014)
  44. Ravi, D. Proteasomal Inhibition by Ixazomib Induces CHK1 and MYC-Dependent Cell Death in T-cell and Hodgkin Lymphoma. Cancer Research. 76 (11), 3319-3331 (2016).
  45. Wage, J. Proton irradiation impacts age-driven modulations of cancer progression influenced by immune system transcriptome modifications from splenic tissue. Journal of Radiation Research. 56 (5), 792-803 (2015).
  46. Beheshti, A. Tumor-host signaling interaction reveals a systemic, age-dependent splenic immune influence on tumor development. Oncotarget. 6 (34), 35419-35432 (2015).
  47. Beheshti, A., Neuberg, D., McDonald, J. T., Vanderburg, C. R., Evens, A. M. The Impact of Age and Sex in DLBCL: Systems Biology Analyses Identify Distinct Molecular Changes and Signaling Networks. Cancer Informatics. 14, 141-148 (2015).
  48. Beheshti, A. Host age is a systemic regulator of gene expression impacting cancer progression. Cancer Research. 75 (6), 1134-1143 (2015).
  49. Beheshti, A., Peluso, M., Lamont, C., Hahnfeldt, P., Hlatky, L. Proton irradiation augments the suppression of tumor progression observed with advanced age. Radiation Research. 181 (3), 272-283 (2014).
  50. Bolstad, B. M., Irizarry, R. A., Astrand, M., Speed, T. P. A comparison of normalization methods for high density oligonucleotide array data based on variance and bias. Bioinformatics. 19 (2), 185-193 (2003).
  51. Saeed, A. I. TM4 microarray software suite. Methods in Enzymology. 411, 134-193 (2006).
  52. Subramanian, A. Gene set enrichment analysis: a knowledge-based approach for interpreting genome-wide expression profiles. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America. 102 (43), 15545-15550 (2005).
  53. Kuehn, H., Liberzon, A., Reich, M., Mesirov, J. P. Using GenePattern for gene expression analysis. Current Protocols in Bioinformatics. , (2008).
  54. Reich, M. GenePattern 2.0. Nature Genetics. 38 (5), 500-501 (2006).
  55. Afgan, E. The Galaxy platform for accessible, reproducible and collaborative biomedical analyses: 2016 update. Nucleic Acids Research. 44 (W1), W3-W10 (2016).
  56. Xu, Y. J., Elimban, V., Dhalla, N. S. Suppression of phosphorylated MAPK and caspase 3 by carbon dioxide. Molecular and Cellular Biochemistry. 436 (1-2), 23-28 (2017).
  57. Sang, N. MAPK signaling up-regulates the activity of hypoxia-inducible factors by its effects on p300. Journal of Biological Chemistry. 278 (16), 14013-14019 (2003).
  58. Seta, K. A., Kim, R., Kim, H. W., Millhorn, D. E., Beitner-Johnson, D. Hypoxia-induced regulation of MAPK phosphatase-1 as identified by subtractive suppression hybridization and cDNA microarray analysis. Journal of Biological Chemistry. 276 (48), 44405-44412 (2001).

Перепечатки и разрешения

Запросить разрешение на использование текста или рисунков этого JoVE статьи

Запросить разрешение

Смотреть дополнительные статьи

143GeneLabAEMCO2transcriptomics

This article has been published

Video Coming Soon

JoVE Logo

Конфиденциальность

Условия эксплуатации

Политика

СВЯЖИТЕСЬ С НАМИ

РЕКОМЕНДОВАТЬ БИБЛИОТЕКЕ

НОВОСТИ JoVE

Исследования

Образование

АВТОРЫ

Библиотекарь

О JoVE

Авторские права © 2025 MyJoVE Corporation. Все права защищены