Name: phage phenomics: physiological approaches to characterize novel viral proteins
Uploaded: 2015-06-11T14:00:00
Duration: 9 min 40 s
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We thank Benjamin Knowles, Yan Wei Lim, Andreas Haas, and members of the Viral Dark Matter consortium for their help and constructive input on this manuscript. This research is funded by the National Science Foundation (DEB-1046413) and is part of the Dimensions: Shedding Light on Viral Dark Matter project.

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The authors have nothing to disclose.

여기서는 추정 파아지 유전자의 기능적 특성화 노믹 방법을 제시한다. 기술 모니터링 호스트 동화 대사 능력 개발 분석을 포함 멀티 표현형 분석 플레이트 (매핑)하여, 이화 대사에 대한 효과를 측정 할 수있는 대사 체학의 확립 된 방법에 추가하여. 우리는 높은 처리량 처리 및 분석 24 있도록 이러한 기술에 의한 대용량 데이터 세트를 관리하기위한 추가 툴을 제공 하였다. 마지막으로, 주석 파지 캡시드 단백질, 파지 티 오레 독신,이 추정 대사 파지 유전자, 평균 실험 응답의 비교를 통해 우리는 표현형 동향 및 아웃 라이어의 식별의 확인에 중점을두고, 데이터 세트 및 유전자 클래스 모두를 해석하는 다양한 전략을 제안한다. 언급 한 바와 같이, 두 접근 정량적 호스트 대사의 절반만을 측정한다. 임의의 상대 기능을 해석 할조사에서 새로운 단백질, 두 방법 모두에서 데이터 기능의 증거를 제공해야합니다. 이것이 우리의 현재 원고의 초점은 아니지만, 각 노믹 방법의 데이터 출력은 랜덤 숲과 주성분 분석과 같은 클러스터링 기술에 초점을 조합 적 분석을 통해 배치됩니다. 또한, 결합 분석에 의한 가설은 이후 기존의 유전 적 방법에 의해 검증되어야합니다. 마지막으로, 방법은 주로 박테리아의 생리학에 영향을 따라서 동일한 표준을 따르고 제시된다. 어느 방법을 착수 할 때, 고려되는 실험 독립 클론 집단을 보장하기 위해 필요; 오염이 방지된다; 하나의 변수는 테스트되고; 적절한 컨트롤을 동시에 실행되고있다. 이러한 점을 고려하지 않으면 어떤 생리 학적 분석과 유사 불분명 결과가 발생합니다. 멀티 표현형 분석 플레이트(MAP에) 맵의 개발은 높은 처리량과 현재 이용 가능한 기술 (도 5a 및 표 1,2)와 비교 분석 적응을 제공한다. 분석은 모든 미생물 실험실에서 사용할 수 공급, 장비, 기본 기술을 사용합니다. 이후의 데이터 처리 및 분석을위한 연산 파이프 라인의 혼입, PMAnalyzer 24 빠른 데이터 해석을 보장한다. 또한, 접근법 모두 실험 및 분석 양태 용이 조정될 수 또는 사용자 정의 목적 동조. 데이터의 많은 부분은 제 4 절에서 설명 된 필터를 통과하지 못하는 경우, 예를 들어, 하나의 수동으로 문제를 식별하기 위해 성장 곡선을 통해 가려 낼 수있다. 문제가 엄격한 필터 파라미터들로 인해 발생하는 경우, 스크립트에 대한 조정이 이루어질 수있다. 또한, 문제가 실험 과정과 관련된 경우 (즉, 연장 응축, 부적절한 세균 CEL의 전송LS는 등) 추가적인 복제 쉽게 반복 될 수있다. 쿠에바스 등. 24에서 설명한 바와 같이, PMAnalyzer 응집력, 자동화 된 파이프 라인과 구문 분석 및 분석 스크립트를 실행하는 래퍼 스크립트로 작성된 하나의 bash는 프로그램입니다. 모든 스크립트 중으로 데이터 사이를 각 시점에 대해 중간 값을 취함으로써 25 자식 저장소로부터 자유롭게 액세스 할 수 있으며 계속해서 지연 시간을 획득하기 위해 로지스틱 곡선, 최대 성장 속도, 점근선과 신규 용어 성장 수준을 매개 변수화. 중앙값은 큰 이상치의 효과를 감소시키는 연구에서는 평균 걸쳐 선택되었다 그러나, 스크립트는 용이하게 복제 된 데이터의 평균을 계산하도록 구성 될 수있다. 감소 변화 복제 데이터 (그림 2A)에 걸쳐 본 (SE)으로 인해 우리는 물류 곡선 피팅에 대한 PMAnalyzer의 중간의 사용을 유지했다. 또한, 본 연구에서 성장을 차단 (GL ≥ 0.4) DETE했다데이터 성장 레벨과 최대 증가율에 걸쳐 분리 방법과 비교하여 rmined (도 1A, B). 이의 재정을 필요로하는이 용어가 다를 수 있습니다 사용되는 장비 및 모델 시스템에 따라 값을 잘라. 우리의 분석의 가장 큰 장점은 우리가 성장 레벨 (GL)로 정의하는 전체 미생물의 성장을 특징 짓는 하나의 매개 변수를 사용하여 표현형을 비교하는 기능입니다. GL은 조화 평균, 따라서 데이터에 큰 이상 값의 영향을 완화시킨다. 이동 물류-장착 값을 조화 평균의 사용은 성장의 요약은 시행 착오를 통해에 도착했다 제공합니다. 다른 방법은 성장이 포함 차별화를 시도 : 그것은 걸린 시간은 특정 곡선 파라미터 (반 μ 최대, μ 최대 및 운반 능력), 결정 (R 2)의 계수, 특정 곡선의 매개 변수를 곱한 R 2의 조합에 도달 할 수 있습니다. 시프트와 조화 평균을 이용하여GL에 대한 물류 맞는 값은 따라서 선택의 방법이되었다, 성장을 평가하는 가장 큰 범위를 제공했다. 주목해야 할 한가지 고려 사항은 동적 성장 곡선 패턴이 단일 파라미터 또는 피팅 모델을 사용할 때 손실 될 가능성이 있다는 것이다. 예를 들어, 로지스틱 곡선 GL의 개별 곡선 파라미터 이상성 성장을 나타내는 능력이있다. 하나의 탄소 환경에서 성장이 효과는 기판 사용으로 기판 또는 변화 중 하나 변환에 바이러스 성 단백질의 중재를 의미한다. 여러 성장 매개 변수를 고려하지 않을 경우 잠재적 손실 추가 효과는 다음과 같습니다 연장 지연 시간, 바이러스 성 기계 또는 제품의 증가 부담을 제안을; 빠르게 에너지 생산 경로를 호스트하기 위해 결합 된 바이러스 성 단백질을 제안, 지수 상을 가속; 호스트 영양소 흡수 및 동화에 바이러스 지원 암시 매스 형성하거나 더 높은 수준 (데이터는 미도시). 따라서, (초기 성장 곡선을 그리는 <stGL은 클론의 전반적인 성공을 표현하는 하나의 양적 번호를 제공, 계정에 물류 모델의 주요 변수를 취 반면 룽&gt; 그림 2A, B)는 시간이 지남에 동향에 관한 정보를 제공합니다. 지도의 구조적 및 대사 유전자 기부 상이한 반응을 고려할 때, 해당 다른 기판 클래스 단백질 기능에 대한 증거를 제공 큰 것으로 관찰된다. 예를 들어, 대사 단백질은 종종 중앙 대사 16, 32를 호스팅하는 불특정 있습니다 제한 영양소의 획득과 연결되어 있습니다. 예비 실험은 MAP 중앙 대사 탄소원 (도 2a) 상에 성장 될 때, 추정 대사 파아지 유전자 형질 클론 증가 유도기이 있는지 알 수있다. 반대로, 호스트 에너지와의 dNTP 풀의 큰 비율을 필요로 추정 구조 유전자를 운반하는 클론, %의 성장에 거짓 긍정적 인 반응을 초래할RAL 아미노산 대사 탄소 기질. (미도도 2A 및 데이터) 현미경을 통해 관찰이 때문에 호스트 filamentation 및 / 또는 봉입체 결과 불용성 단백질의 축적 가능성이 높다. 추가 분석은 이러한 예비 결과를 검증 할 필요가 있지만, 맵은 특정 파아지 유전자 클래스의 함수를 가정하는 상관 표현형 반응을 입수 할 수있다. 미지의 바이러스 단백질의 해명 외에지도 개별 세균의 대사 작용과 다양성 또는 박테리아의 커뮤니티를 조사하는 신규 한 자원이다. MAP 성분은 세균의 범위의 성장을 지원하기 위해 설계 쉽게 변경되며 해양, 영양 요, 혐기성 미생물을 포함. 다른 속 세균은 맵에서 지원 될 수 있기 전에 사전 정의 된 기저 성장 매체가 추가 또는 조정 된 화학 종을 필요 이러한 노력을 용이.MAP에 이러한 사용 중 하나는 주 트립 톤, 효모 추출물 및 펩톤 등 성분의 사용을 금지하고, 정의 된 미디어를 유지하는 것이다. 대사 체학 대사 체학 분야는 질량 분석에 의해 확인 된 고립 된 대사 산물을 포함 대사 데이터베이스에 따라 달라집니다. 여기에 선택 핵심 시설은 가장 큰 대사 체학 데이터베이스 중 하나가 있습니다. 다른 사람이 전에 우리의 호스트에 기록 된 적이 없었다 동안 흥미롭게도, 우리의 실험과에서 발생하는 대사의 절반 이상이 (~ 65 %)을 식별 할 수없는했다, 대장균은 (예는 다음과 같습니다 인돌 3 아세트산 (33), 살리실산 (34), 및 디 히드로 산 35). 이 사실은 식물 대사 산물, 또는 조사 대상인 특정 단백질 데이터베이스를 향해 강한 바이어스 중 하나에 기인 할 수있다. 그럼에도 불구하고, 그 결과 데이터 표시 및 분석을 위해 사용 가능한 공지 대사 산물의 한정된 수이다. 푸에진짜야는 다양한 데이터베이스를 사용하여 여러 대사 체학 방법은 더 큰 대사 범위를 허용한다. 현재, 모두 알려진 비교하고 우리의 새로운 바이러스 성 단백질을 대조 할 때 알 수없는 대사가 사용된다. 이 방법을 사용하여, 우리는 기능적으로 유사한 단백질을 형질 클론들이 완전한 대사 체 프로파일 증가 유사성을 공유한다는 가설. 예비 대사 체학 분석은 구조 및 신진 대사에 영향을 미치는 유전자를 명확하게 서로 분리되지 않는 동안 (그림 6)의 상관 관계 않는 과발현 때, 그 유전자가 호스트에 비슷한 효과를 보이는 것으로 나타났다. 예를 들어, 밀접하게 추정 대사 유전자 주석 캡시드 유전자 클러스터는이 연구, EDT2440 및 EDT2441 강조. 공개 트랜스 토폴로지 및 신호 펩티드 예측 프로그램을 이용하여 조사 모두 추정 대사 유전자가 단일 막 횡단 도메인 항구 증거를 보였다. 흥미롭게도 5 일 중(대부분 Dendrogram이 부분을 좌) 첫 번째 클러스터 그룹 E 9 클론 같은 토폴로지 프로그램을 사용하여 경막 도메인을 예측 하였다. 또한, 조사가 필요하다, 그러나, 이들 클론의 과발현시 본 대사 물질 또는 막 구조의 부담으로 인한 세포 스트레스 반응과 관련된 것으로 보인다. 이러한 증거는 대사 체학 데이터 잡음 증가량을 보유하면서,이 방법은 유전자 내 및 클래스 걸쳐 두 유전자의 일반적인 효과를 구별 신호를 강조 할 수있는 것을 지원한다. 이 방법은 유전자 기능의 특정 정보를 추출 할 수 있는지 여부를 확인하려면, 대사 산물 특정 대사 경로로 분류되었다. 클론은 단일 통로 특정 대사에 영향을 미치는 경우 가설 존재는, 그 후에 과잉 발현 유전자는 그 경로에서 활성화된다. 우리 대사 체학 품질 보증 파이프 라인의 설립 이전에, 예비 데이터는 위에 밝혀소수 D 대사 산물들은와 연관된 경로에 적은 정보를 제공하는, 일반적으로 &quot;알&quot;이었다 (데이터는 보이지 않음). 대사 체학 전처리 된 데이터는, 그러나, 대사 산물 프로파일의 대부분이 유사하고 단지 알려지지 공지 대사 존재비의 선택 수가 인스턴스 퓨 트레 및 우라실 (도 6)의 경우, 클론 걸쳐 달라질 것으로 나타났다. 단백질 기능 노력의 높은 해상도를 제공하기 위해 실험적으로 기능적 특성을 기초 대사의 &quot;구멍&quot;을 작성하는 데 사용될 수 공지 파지 유전자에 대해 신규 파아지 유전자를 비교하도록 이루어지고있다. 이 기술을 사용하여, 공지의 바이러스 유전자의 할당 기능 미지 유전자의 기능에 대한 기준을 제공한다. 그럼에도 불구하고, 대사 체의 분석 제한 요인은 데이터베이스의 크기와 관련이있다. 이 연구에 논리적 인 사람이어야 메타 볼로 데이터베이스가 개발 될 필요가 이러한 제한, 수정하기 위해; 이러한E.의 아스카의 컬렉션에 특정 대사 산물의 데이터베이스와 자신의 존재비 등 콜라이 클론 된 단일 ORF 36 과발현된다. Lawerence 버클리 국립 연구소의 연구원이 모델 박테리아 (37)의 전체 돌연변이 라이브러리에 특정 대사 산물의 최초의 종합 데이터베이스를 컴파일 할 때 이러한 데이터베이스의 필요성에 대한 증거는 2013 년에 제공되었다. 이 연구는 표현형과 유전자형 사이의 명확한 연결을 공개, 특정 대사 산물의 이용에 필요한 유전자에 새로운 통찰력을 제공했다. 공구로 대사 체학을 고려하면, 처리 정권 코어 시설에서 뒤에 정의하는 것이 중요하다. 대부분의 실험 절차의 유물은 사용의 악기와 관련된 일상의 변화이다. 지금까지 모든 GC-MS 분석은 각각의 실행을 분석에 포함되는 내부 표준을 사용하는 구현; 그러나, 프로젝트 별 내부 샘플 또한 &lt;/ EM은&gt; 실험 매일 추가 분산을 제거 달렸다. 이러한 고려 사항은 정상화 문제와 편견을 피하기 위해 조기 해결해야합니다. 또 다른 해결책은 동일한 시스템의 핵심 시설에서 단일 배치, 어떤 핵심 시설에서 사용할 수있는 옵션으로 모든 샘플을 처리하는 것입니다. 다양한 도구를 모두 도입 소설은 화면과 기능적으로 미지의 파지 유전자의 특성을 의미한다 제공이 원고에 다시는-탐구. 연산 파이프 라인의 유선형 사용하여 실험 기술의 단순성과 적응성이 방법은 연구 노력과 필드의 넓은 범위에 적용 할 수있는 보장합니다. 우리의 목표는 여기에 제시된 노믹 방법이 동일하게 기능적으로 정의하는 시스템뿐만 아니라 새로운 파지 단백질의 추가 조사를 도울 것입니다.

(박테리오파지 또는 파지 일명) 박테리아를 감염시키는 바이러스는 환경 1,2 세계적 입자와 같은 10 개 이상의 31 바이러스 (VLP를)에 존재하는 다른 모든 생물을 능가 할 것으로 추정된다. 해양 환경과 관련된 바이러스 성 지역 사회를 조사하는 첫 번째 metagenomic 연구는 바이러스 성 분수 3에서 볼 수있는 다양성을 정량화에 초점을 맞추었다. 또한, Breitbart 연구진은 바이러스 성 사회 서열의 65 % 이상이 공공 데이터베이스에서 사용할 수있는 시퀀스에 더 동성을 공유 없다는 것을 발견했다. 이후 metagenomic 연구는 유사한 증거를 발견 : 샌디에고 해양 퇴적물에서 metagenomes, 캘리포니아 75 % 알 수없는 바이러스 성 시퀀스 (4)를 포함; Salton의 바다의 hypersaline 호수에서 metagenomes 98 % 알 수없는 바이러스 성 시퀀스 (5)를 포함; 98 % 알 수없는 바이러스 성 시퀀스 6 - 산호 관련 metagenomes 95이 포함되어 있습니다. 주석이 달려 있지 않은 정보의이 축적 가져왔다7 &quot;생물학적 우주의 암흑 물질&quot;인 파지의 유전 물질. 파지의 게놈 특성은 기존의 핵산 및 단백질 데이터베이스에 대해 비교를 통해 서열의 유사성을 식별에 의존하고있다. 파지 인코딩 된 유전 정보는 주로 알 수 없기 때문에, 상 동성 기반의 방법은 효과가 있습니다. 전사 및 복제 유전자, 대사 유전자 및 구조 유전자 그들의 게놈 내에서, 일반적으로는 파지를 세 가지 종류의 유전자를 인코딩한다. 전사 및 복제 유전자 (클래스 I / II 유전자 8) 중합 효소, primases, 엔도 / 엑소 뉴 클레아 제, 및 키나아제를 포함한다. 이 유전자는 매우 전사와 파지의 유전 물질을 복제, 파지 감염의 중요성으로 인해 보존된다. 파아지 중합 효소 용이 인해 전역 보존 9에 서열 상 동성 전통적인 방법을 이용하여 식별되고 효과적인 계통 마커 (10)를 제공하는 것으로 나타났다.반면, 파지 대사 및 구조 유전자 (클래스 II / III 유전자를 8) 점점 발산 종종 가상의 유전자로 주석이 있습니다. 파지 대사 유전자는 숙주의 대사 능력에 영향을 미칠 필요는 바이러스 복제를 위해 요구되지 않는다. 종종 보조 대사 유전자 11 (AMGs) 함이 유전자는, 호스트 신진 대사를 조절하고 감염과 비리 성숙의 성공의 최적의 진행을 할 수 있도록 나타납니다. AMGs은 제한 영양소 나 에너지 생산 경로의 활용 및 흡수와 관련이있다. 몇 가지 예는 광계의 다양한 cyanophage 12-16의 게놈에있는 유전자, 유전자에 연결 인산 대사 17, 18, ​​및 파지의 dNTP 생합성 (18, 19)에 대한 탄당 인산 경로의 활용에 의해 규제를 포함한다. 비교, 구조 유전자는 감염 동안 생산 늦게 유전자 중반 사이에있는 다른 파지 호에 걸쳐 다양세인트 시스템. 구조 단백질의 생산은 전사, 번역, 조립 8 바이러스의 dNTP의 가용성 및 에너지 저장고에 의존한다. 캡시드 테일 섬유 구조 단백질은 모든 바이러스 성 단백질을 코딩하는 유전자의 대부분의 발산으로 간주되며 성공적인 비리 온 생산을 위해 필요하다. 이들의 차이는 일반적으로 그들은 바이러스 호스트 공진화 (20)을 형성에서 재생 적극적인 역할에 기인한다. 전통적인 상동 서열 정렬 기술을 이용하여 단백질을 발산 할 때, 상관없이 유전자 클래스의 용이 간과된다. 엄격한 서열 비교하여 볼 한계를 보정하기위한 노력은 인공 신경망 (21) 등의 관계를 결정하기 위해 시퀀스의 특성을 이용할 수있는 바이오 인포 매틱스 도구를 가져왔다. 인공 신경망 (앤스) 구조적 및 대사 유전자의 예측이 가능하지만, 직접 특성화 하류 실험 검증을 필요유전자 기능. 이 원고의 목적은 신규 한 파아지 유전자의 발현시에 숙주 세균의 양 이화 및 동화 대사를 모니터링 할 노믹 프로토콜을 제공하는 기능적 앤스 통해 예측. phenomics의 필드, 세포 표현형과 관련된 생물학은 잘 알 수 없거나다면 발현 성 기능을 가진 단백질의 조사에 도움을 시스템 생물학에 설립된다. 노믹 도구는 유전자형 정보 표현형 정보를 연결하는 데 사용됩니다. 우리는 자신의 기능 (들)가 파아지 유전자 발현시 관찰 호스트 생리적 효과를 통해 결정될 수있다 추정 파아지 유전자 가설. 이 가설을 조사하기 위해, 두 정량적 방법이 선택되었다. 대사 체학은 특정 싸다 성장하는 동안 호스트 대사 산물의 다양성과 상대적 풍요를 측정하는 동안 멀티 표현형 분석 플레이트 (지도) 호스트 기판 활용 및 후속 바이오 매스 형성을 모니터링하는 데 사용되었다정신 상태. 추정 구조 및 신진 대사에 영향을 미치는 단백질을 대장균에서 과발현 된 두 실험에서 대표적인 결과를 비교. 수많은 영상 기술과 높은 처리량 처리 파이프 라인은 실험 복제를 용이하게하기 위해 제공됩니다. 마지막으로, 제시된 방법의 재현성 및 정확성 주석 캡시드 단백질 및 파지 단백질 대사, 티 오레 독신, 플러스 두 추정 AMGs 예상 생리 효과의 맥락에서 논의되었다.

<table border="0" cellpadding="0" cellspacing="0">
	<tbody>
		<tr>
			<td>0.22&#181;m Sterivex Filter</td>
			<td>Fisher Scientific</td>
			<td>SVGP01050</td>
			<td>Millipore</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>0.22&#181;m Millex Filters</td>
			<td>Fisher Scientific</td>
			<td>SLGV033RS</td>
			<td>Millipore</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>0.22&#181;m SteriCap Filter</td>
			<td>Fisher Scientific</td>
			<td>SCGPS02RE</td>
			<td>Millipore</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>0.22 &#181;m Omnipore membrane filters</td>
			<td>Millipore</td>
			<td>JHWP02500</td>
			<td>Millipore</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>96 well micro-titer plates&#160;</td>
			<td>VWR</td>
			<td>82050-764</td>
			<td>Standard F-Bottom 96 well Microplates</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>2 mL 96 well plate</td>
			<td>Fisher Scientific</td>
			<td></td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Adhesive Seal Plate Film</td>
			<td>Sigma-Aldrich</td>
			<td>Z369667</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>2 L Nalgene square bottles</td>
			<td>Cole Parmer</td>
			<td>T-06040-70</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>125 mL Nalgene square bottles</td>
			<td>Cole Parmer</td>
			<td>T-06040-50</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>1/4inch Panel Mount Lock Nut, black nylon&#160;</td>
			<td>Cole Parmer</td>
			<td>EW-45509-04</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Female Luer Thread Style Panel Mount to 200 Series Barb&#160; 1/16inch&#160;</td>
			<td>Cole Parmer</td>
			<td>EW-45500-30</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Female Luer Thread Style Panel Mount to 200 Series Barb, 1/8inch</td>
			<td>Cole Parmer</td>
			<td>EW-45500-34</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Male Luer Integral Lock Ring to 500 Series Barb, 1/16inch ID tubing</td>
			<td>Cole Parmer</td>
			<td>EW-45505-31</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Male Luer with Lock Ring x Female Luer Coupler</td>
			<td>Cole Parmer</td>
			<td>T-45508-80</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Barbed Bulkhead Fittings 1/4inch OD&#160;</td>
			<td>Fisher Scientific</td>
			<td>6149-0002</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Sanipure Tubing 1/16inch ID x 1/8inch OD&#160;</td>
			<td>SaniPure</td>
			<td>AR400002</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Sanipure Tubing 1/4inch OD x 1/8inch ID&#160;</td>
			<td>SaniPure</td>
			<td>AR400007</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Variable Flow Mini Pump (Peristaltic pump)</td>
			<td>Fisher Scientific</td>
			<td>13-876-1</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Magnetic Stirrer</td>
			<td>Velp Scientifica</td>
			<td>F203A0160</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Forceps</td>
			<td>Fisher Scientific</td>
			<td>14-512-141</td>
			<td>&#160;Millipore* Filter Forceps&#160;</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Multi-plate spectrophotometer plate reader</td>
			<td>Molecular Devices Analyst GT</td>
			<td></td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Filter manifold</td>
			<td>Fisher Scientific</td>
			<td>&#160;XX10 025 02</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td></td>
			<td></td>
			<td></td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Software:</td>
			<td></td>
			<td></td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Python version 2.7.5</td>
			<td></td>
			<td></td>
			<td><a href="http://www.python.org/">http://www.python.org/</a></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>PyLab module</td>
			<td></td>
			<td></td>
			<td><a href="http://wiki.scipy.org/PyLab">http://wiki.scipy.org/PyLab</a></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>R version 3.0.1&#160;</td>
			<td></td>
			<td></td>
			<td><a href="http://www.r-project.org/">http://www.r-project.org/</a></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>reshape2 library</td>
			<td></td>
			<td></td>
			<td><a href="http://had.co.nz/reshape">http://had.co.nz/reshape</a></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>ggplot2 library</td>
			<td></td>
			<td></td>
			<td><a href="http://ggplot2.org/">http://ggplot2.org/</a></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Gene Composer</td>
			<td>PSI Tech Portal</td>
			<td></td>
			<td>http://www.genecomposer.net</td>
		</tr>
		<tr>
			<td></td>
			<td></td>
			<td></td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Services:</td>
			<td></td>
			<td></td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>West Coast Metabolomics Center</td>
			<td>UC Davis</td>
			<td></td>
			<td><a href="http://metabolomics.ucdavis.edu/">http://metabolomics.ucdavis.edu</a></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>DNA 2.0</td>
			<td></td>
			<td></td>
			<td>https://www.dna20.com</td>
		</tr>
	</tbody>
</table>

phage phenomics: physiological approaches to characterize novel viral proteins

파지 - 호스트 상호 작용에 현재 조사 (메타) 게놈에서 지식을 외삽에 따라 달라집니다. 흥미롭게도, 60 - 모든 파지 시퀀스의 95 %는 현재 주석 단백질에는 동성을 공유하지 않습니다. 결과적으로, 파아지 유전자의 많은 부분은 가정으로 주석된다. 이 현실은 크게 두 구조 및 보조 대사 유전자의 주석에 영향을 미친다. 여기에서 우리는 이러한 알 수없는 파지 유전자 중 하나의 표현 동안 선택된 호스트의 생리적 반응 (들)을 캡처하도록 설계 노믹 방법을 제시한다. 대사 체학은 대사 풍부한 다양성을 모니터링함으로써 양방향 생성물 분석을 제공하면서 멀티 표현형 분석 플레이트 (맵), 숙주 기질 활용 및 후속 매스 형성의 다양성을 모니터링하는 데 사용된다. 두 도구 단일 파아지 추정되는 오픈 리딩 프레임 (ORF)의 발현과 연관된 표현형 프로파일을 제공하기 위해 동시에 사용된다. 두 가지 방법에 대한 대표적인 결과는 highl 비교추정 구조 또는 대사 파아지 유전자를 운반하는 호스트의 표현형 프로파일 차이 ighting입니다. 또한, 실험 분석을 용이하게 시각화 기술과 높은 처리량 계산 파이프 라인이되게됩니다.

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Phage Phenomics: Physiological Approaches to Characterize Novel Viral Proteins

Here, we present phenomic approaches for the functional characterization of putative phage genes. Techniques include a developed assay capable of monitoring host anabolic metabolism, the Multi-phenotype Assay Plates (MAPs), in addition to the established method of metabolomics, capable of measuring effects to catabolic metabolism.

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