Name: a protocol for using gene set enrichment analysis to identify the appropriate animal model for translational research
Uploaded: 2017-08-16T12:30:00
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이 작품은 위험 평가 (BfR)에 대 한 독일 연방 연구소에 의해 융자 되었다.

1. GSEA 소프트웨어 및 분자 서명 데이터베이스 다운로드 <ol><li>공식 GSEA 광범위 한 연구소 웹사이트 (http://software.broadinstitute.org/gsea/index.jsp)에 고 GSEA 소프트웨어에 대 한 액세스를 얻을 등록 도구 및 분자 서명 데이터베이스 (MSigDB).</li>
	<li>다운로드 javaGSEA 데스크톱 응용 프로그램 또는 다른 소프트웨어 옵션 (예를 들어, R 스크립트). 
	참고: 모든 옵션은 정확히 같은 알고리즘을 구현합?...

<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>

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 의...

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 ...

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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 ...

Research

JoVE Journal

Biology

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

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

컴퓨터가 만든 동물 모델 자극

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

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

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

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 ...

The Method of Rodent Whole Embryo Culture using the Rotator-type Bottle Culture System

회전 형 바틀 문화 시스템을 사용 로던트 전체 엠브료 문화의 방법

Whole embryo culture (WEC) technique has been developed in 1950's by New and his colleagues, and applied for developmental biology 1. Although development ...

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

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

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

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 ...

Using Caenorhabditis elegans as a Model System to Study Protein Homeostasis in a Multicellular Organism

Using Caenorhabditis elegans as a Model System to Study Protein Homeostasis in a Multicellular Organism

사용<em&gt; 예쁜 꼬마 선충</em&gt; 다세포 생물의 단백질 항상성을 연구하는 모델 시스템으로

The folding and assembly of proteins is essential for protein function, the long-term health of the cell, and longevity of the organism. Historically, the ...

Xenopus laevis as a Model to Identify Translation Impairment

Xenopus laevis as a Model to Identify Translation Impairment

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

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 ...