Name: ir-tex: an open source data integration tool for big data transcriptomics designed for the malaria vector anopheles gambiae
Uploaded: 2020-01-15T13:00:00
Duration: 8 min 22 s
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Ce travail a été financé par une bourse de perfectionnement des compétences du CRM à V.I. (MR/R024839/1) et par la Royal Society Challenge Grant (CH160059) à H.R.

<ol>
	<li>Ingham, V. 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M., 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=Genome-wide+transcription+and+functional+analyses+reveal+heterogeneous+molecular+mechanisms+driving+pyrethroids+resistance+in+the+major+malaria+vector+Anopheles+funestus+across+Africa.">Genome-wide transcription and functional analyses reveal heterogeneous molecular mechanisms driving pyrethroids resistance in the major malaria vector Anopheles funestus across Africa.</a> G3: Genes, Genomes, Genetics. 7 (6), 1819-1832 (2017).</li><li>Smyth, G. 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Les auteurs n'ont rien à révéler.

La transcriptomique des données volumineuses produit des listes de milliers de transcriptions qui sont exprimées différemment pour chaque condition expérimentale. Bon nombre de ces expériences sont réalisées sur des organismes et des phénotypes apparentés et sont presque exclusivement analysées sous forme d'expériences indépendantes. L'utilisation de ces sources de données riches en examinant les données de manière holistique et sans hypothèses théoriques 1) conduira à l'identification de nouvelles transcriptions des candidats et 2) empêchera l'abandon de données précieuses simplement parce qu'il y a trop d'informations à valider in vivo1.
IR-TEx offre aux utilisateurs un bagage bioinformatique limité avec la possibilité d'examiner facilement plusieurs jeux de données, de visualiser les changements dans les jeux de données et de télécharger les informations associées1. Bien qu'IR-TEx ne prend pas en charge la recherche de plus d'une transcription dans chaque recherche, les utilisateurs peuvent examiner les fichiers associés Fold_Changes.txt simplement en utilisant Excel, R, ou d'autres programmes appropriés. L'utilité de l'IR-TEx découle de l'utilisation de réseaux de corrélation pour prédire la fonction de transcription, l'entrée de protéines hypothétiques ou de transcriptions ayant des fonctions inconnues et l'utilisation de logiciels en aval pour rechercher des enrichissements1.
Dans l'exemple démontré dans ce protocole, IR-TEx est utilisé en fonction de sa fonction d'origine. Ici, il permet d'explorer les transcriptions associées à la résistance aux insecticides et la visualisation de la distribution de la surexpression et de la sous-expression à travers des graphiques cartographiques. Les transcriptions d'intérêt sont validées in vivo pour déterminer si la surexpression ou la sous-expression des transcriptions données contribue à un phénotype1 observé (p. ex., résistance aux insecticides). Il a été démontré ici, comme indiqué précédemment1, qu'un ensemble de données peut être utilisé dans une approche fondée sur des hypothèses pour identifier les transcriptions d'intérêt sur une base spécifique à chaque pays. IR-TEx peut ensuite être utilisé pour 1) explorer l'expression de la transcription et 2) contextualiser la fonction de la transcription en appliquant un réseau de corrélation en deux sens pour toutes les transcriptions contenues dans chaque jeu de données -omics. En l'espèce, il a été démontré que gstMS1 était en corrélation avec un certain nombre d'autres transcriptions impliquées dans la désintoxication. Ces données (ainsi que le renversement de la transcription qui a eu comme conséquence une augmentation significative de la mortalité après exposition d'insecticide) démontrent l'importance de cette transcription dans le dégagement xénobiotique.
IR-TEx représente une ressource précieuse pour explorer les transcriptions liées à la résistance aux insecticides sur le Web ou à l'aide d'applications locales. Ce protocole montre comment modifier IR-TEx pour différentes plates-formes-omics ainsi que des données complètement nouvelles. Le guide illustre comment utiliser IR-TEx pour intégrer les données de plusieurs plates-formes et jeux de données avec des données manquantes ainsi que la façon de recoder IR-TEx simplement afin qu'il soit utile pour toute personne faisant des recherches sur les ensembles de données transcriptomiques.

La capacité de mesurer l'expression d'un grand nombre de transcriptions simultanément à l'aide de plates-formes de microréseaux et de la technologie RNAseq a permis de générer de vastes ensembles de données associant l'expression de la transcription à un phénotype particulier dans les organismes modèles et non modèles. Ces jeux de données sont une ressource extrêmement riche pour les chercheurs, dont la puissance peut être augmentée en combinant les ensembles pertinents dans une approche d'intégration de Big Data. Cependant, cette méthodologie est limitée à ceux qui ont des compétences particulières en bioinformatique. Décrit ici est un programme, IR-TEx (précédemment publié par Ingham et al.1) qui est écrit dans un paquet R appelé Shiny2 et permet aux utilisateurs avec peu de formation en bioinformatique d'intégrer et d'interroger ces ensembles de données avec une relative facilité.
IR-TEx, trouvé à <a href="http://www.lstmed.ac.uk/projects/IR-TEx" target="_blank">http://www.lstmed.ac.uk/projects/IR-TEx</a>, a été écrit pour explorer les transcriptions associées à la résistance aux insecticides dans Anopheles gambiae, le principal vecteur africain du paludisme1. Le paludisme est une maladie parasitaire causée par les espèces de Plasmodium, transmise entre les humains par les piqûres de moustiques anophèles femelles. Cibler le moustique vecteur avec des insecticides s'est avéré être le moyen le plus efficace de prévenir la morbidité et la mortalité liées au paludisme en Afrique. La mise à l'échelle des outils (c'est-à-d. les moustiquaires insecticides de longue durée) a également joué un rôle crucial dans la réduction spectaculaire des cas de paludisme depuis 20003. Avec un nombre très limité d'insecticides disponibles, il y a une forte pression évolutive sur les moustiques, et la résistance est maintenant répandue dans les vecteurs de paludisme africains4.
En outre, les mutations du site cible5 et le dégagement métabolique des insecticides6,7 restent les principaux mécanismes étudiés de résistance, mais d'autres mécanismes résistants puissants sont en train d'émerger1. Bon nombre de ces nouveaux mécanismes n'ont pas été associés auparavant à la résistance aux insecticides, mais ont été détectés en recherchant des modèles communs d'expression génique dans de multiples populations résistantes à l'aide de l'application IR-TEx et par la suite validées fonctionnellement par des approches génomiques1.
Décrit ici est une approche étape par étape à l'aide ir-TEx, à la fois sur le web et lorsqu'il est installé localement. Le protocole décrit comment de nouveaux ensembles de données sur la résistance aux insecticides peuvent être intégrés dans le paquet existant et explique comment fonctionner avec les données manquantes. Enfin, il décrit comment utiliser ce logiciel avec d'autres jeux de données -omics qui ne sont pas liés à la résistance aux insecticides, combinant ainsi des données provenant d'approches différentes -omics tout en fonctionnant avec des valeurs manquantes et la normalisation de sorte que les données sont comparables.

<table border="1" fo:keep-together.within-page="1" fo:keep-with-next.within-page="always">
	<tbody>
		<tr>
			<td>Laptop with browser</td>
			<td>Any</td>
			<td>-</td>
			<td>-</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>R Program</td>
			<td>The R Project for Statistical Computing</td>
			<td>-</td>
			<td><a href="https://www.r-project.org/" target="_blank">https://www.r-project.org/</a></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>R Studio</td>
			<td>R Studio</td>
			<td>-</td>
			<td><a href="https://www.rstudio.com/" target="_blank">https://www.rstudio.com/</a></td>
		</tr>
	</tbody>
</table>

ir-tex: an open source data integration tool for big data transcriptomics designed for the malaria vector anopheles gambiae

IR-TEx est une application écrite dans Shiny (un paquet R) qui permet d'explorer l'expression des transcriptions (ainsi que d'attribuer des fonctions) dont l'expression est associée à des phénotypes de résistance aux insecticides chez les moustiques Anopheles gambiae. L'application peut être utilisée en ligne ou téléchargée et utilisée localement par n'importe qui. L'application locale peut être modifiée pour ajouter de nouveaux ensembles de données de résistance aux insecticides générés à partir de plusieurs plates-formes-omics. Ce guide montre comment ajouter de nouveaux jeux de données et gérer les données manquantes. En outre, IR-TEx peut être complètement et facilement recodé pour utiliser des ensembles de données d'omics à partir de toutes les données expérimentales, ce qui en fait une ressource précieuse pour de nombreux chercheurs. Le protocole illustre l'utilité de l'IR-TEx dans l'identification de nouveaux candidats à la résistance aux insecticides en utilisant le transfert microsomique du glutathion, GSTMS1, à titre d'exemple. Cette transcription est régulée dans de multiples populations résistantes aux pyréthrinoïdes de Côte d'Ivoire et du Burkina Faso. L'identification des transcriptions cocorridées fournit un aperçu plus approfondi des rôles putatifs de ce gène.

En utilisant le fichier Fold_Changes.txt inclus avec IR-TEx, nous avons comparé les transcriptions qui ont été exprimées de manière significative de manière significative dans les ensembles de données résistants Anopheles coluzzii et Anopheles gambiae aux contrôles sensibles de la Côte d'Ivoire et du Burkina Faso. Cela a donné 18 transcriptions d'intérêt(tableau 1; cette recherche peut être effectuée à l'aide d'Excel, R, ou d'autres programmes). Deux d'entre eux, un ATPase (AGAP006879) et un '-crystallin (AGAP007160), ont été précédemment rapportés, le premier ayant un effet significatif sur la résistance des pyrèthrines1. En plus de ces deux transcriptions, deux transcriptions de désintoxication, GSTMS1 (FC- 1,95 et 1,85) et UGT306A2 (FC- 2,29 et 2,28) étaient présents.
qPCR validation de deux de ces transcriptions(GSTMS1, une transcription de désintoxication; et AGAP009110-RA, une transcription inconnue, spécifique aux moustiques contenant un domaine de liaison de 1,3-glucan) ont été effectuées comme précédemment décrit1. L'analyse a été effectuée à l'aide d'ensembles d'amorces décrits dans le fichier 3 additionnel et a montré que ces transcriptions étaient significativement régulées dans une population multirésistante de Côte d'Ivoire (Tiassalé) et d'une autre du Burkina Faso (Banfora), par rapport au N'Gousso(figure 4A).
Comme les deux transcriptions ont montré une augmentation significative de la réglementation dans chacune des populations résistantes, le knockdown induit par l'ARNi a été effectué sur les moustiques de la colonie de Tiassalé, laboratoire du LSTM. Cette colonie est originaire de Côte d'Ivoire et est résistante à toutes les grandes classes d'insecticides utilisés en santé publique, comme nous l'avons déjà décrit1,10. L'atténuation de l'expression de gstMS1 a entraîné une augmentation significative (p - 0,021) de la mortalité après l'exposition à la deltaméthrine par rapport aux témoins injectés par le GFP, ce qui démontre l'importance de cette transcription dans la résistance aux pyréthrinoïdes (figure 4B). Inversement, le renversement de l'AGAP009110-RA n'a entraîné aucun changement significatif (p - 0,082) de la mortalité après l'exposition (figure 4B).
GSTMS1 est une TPS microsomique et est l'un des trois trouvés dans les moustiques A. gambiae 11. Bien que les membres des classes d'epsilon et de delta des GST aient été précédemment impliqués dans la désintoxication d'insecticide12,13,14,c'est la première évidence à notre connaissance pour un rôle des GST microsomiques dans la résistance des pyréthrinoïdes15. Pour explorer la fonction putative de cette transcription dans les moustiques sl de Anopheles gambiae, l'expression et la corrélation dans IR-TEx ont été identifiées. GSTMS1 a été largement surexprimée dans 20 des 21 ensembles de données disponibles pour ces espèces, à l'exception de l'île Bioko. Dans chaque endroit, la surexpression était inférieure de cinq fois supérieure à celle des populations sensibles (figure 5).
Comme les TSG microsomiques ont été largement ignorés en tant que désintoxiqueurs potentiels d'insecticide, on sait peu de choses sur leur rôle dans la résistance aux insecticides15. En explorant la co-corrélation d'autres transcriptions, les fonctions putatives peuvent être élucidées par l'hypothèse de la corégulation ou de la participation aux mêmes voies. Afin de maximiser la puissance du réseau de corrélation, tous les ensembles de données sur microréseaux présents dans IR-TEx ont été sélectionnés, ainsi qu'un de '0.75 a été sélectionnée. Le tableau 2 montre la sortie d'IR-TEx.
Ces transcriptions sont enrichies dans l'activité d'oxioreductase et le métabolisme de glucose/hydrate de carbone dans l'outil fonctionnel d'annotation de DAVID8. Le glucose-6-phosphate dehydrogénase et le cytathione gamma-lyase maintiennent le niveau de glutathion dans les cellules mammifères16,17 et donc directement liés à GSTMS1, un glutathion-S-transferase. Catalase est un intervenant de stress oxydatif à action rapide qui protège les cellules contre les dommages réactifs des espèces d'oxygène, un sous-produit de l'exposition aux pyréthrinoïdes. Valacyclovir hydrolase est un hydrolase qui peut jouer un rôle dans la désintoxication dans les cellules de mammifères18. CYP4H17 est également présent dans le réseau de corrélation. Les p450 cytochromes sont des métabolisateurs directs d'insecticides pyréthrinoïdes, et ces produits de dégradation peuvent être métabolisés par les TSG. Enfin, CYP4H17 a été impliqué dans la résistance des pyréthrinoïdes dans A. funestus19. Prises ensemble, ces données appuient fortement le rôle de GSTMS1 dans la désintoxication xénobiotique.
<img alt="Figure 1" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/60721/60721fig1a.jpg"> Figure 1 : Changement de pli de journal2 d'AGAP002865-RA dans tous les jeux de données. L'axe x détaille les différents ensembles de données, dont les informations peuvent être trouvées dans le tableau 1 supplémentaire dans une publication précédente1, et l'axe y montre le changement de journal2 fois dans la transcription d'intérêt. Les lignes pointillées gris clair indiquent des seuils approximatifs pour l'importance, prises ici pour être un changement de pli de 'lt;0.8 ou le changement de pli de 'gt;1.2. La ligne noire pointillée indique un changement de pli de 1 (c.-à-d., aucune différence d'expression entre les populations résistantes et sensibles). <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/60721/60721fig1alarge.jpg" target="_blank">Veuillez cliquer ici pour voir une version plus grande de ce chiffre.</a>
<img alt="Figure 2" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/60721/60721fig02.jpg"> Figure 2 : Répartition des microréseaux montrant une expression différentielle significative de l'AGAP002865-RA dans les populations résistantes. Les changements de pliage sont représentés dans un système de feux de circulation : changement de pli vert de l'il1, changement de pli orange de 1, et changement de pli rouge de 'gt;5. Seuls les jeux de données avec une expression différentielle significative (p 0,05) sont affichés. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/60721/60721fig2alarge.jpg" target="_blank">Veuillez cliquer ici pour voir une version plus grande de ce chiffre.</a>
<img alt="Figure 3" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/60721/60721fig3a.jpg"> Figure 3 : Réseaux de corrélation de AGAP001076-RA (CYP4G16). Les corrélations paires sont calculées sur toutes les transcriptions des 31 ensembles de données microarray, avec une coupure définie par l'utilisateur appliquée. Montré ici est (A) 0,9 et (B) 0,8. Toutes les transcriptions affichées sur le graphique répondent à ce critère et suivent les changements d'expression de AGAP001076-RA. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/60721/60721fig3alarge.jpg" target="_blank">Veuillez cliquer ici pour voir une version plus grande de ce chiffre.</a>
<img alt="Figure 4" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/60721/60721fig04.jpg"> Figure 4 : expression de l'ARNm et phénotype sur atténuation de GSTMS1 et AGAP009110-RA. (A) expression de l'ARNm de GSTMS1 et AGAP009110-RA dans deux populations multirésistantes d'An. coluzzii de Côte d'Ivoire et du Burkina Faso, respectivement. Les niveaux ont été comparés à l'An. coluzzii N'Gousso, qui est sensible au laboratoire. Niveaux d'importance calculés par ANOVA avec un test post-hoc de Dunnett. (B) L'atténuation induite par l'ARNi des deux transcriptions par rapport aux contrôles injectés par GFP. L'atténuation de la TPSM1 montre une augmentation significative de la mortalité après l'exposition à la deltaméthrine (calculée par ANOVA avec un test Tukey post-hoc; 'p '0,05, 'p '0,01). <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/60721/60721fig04large.jpg" target="_blank">Veuillez cliquer ici pour voir une version plus grande de ce chiffre.</a>
<img alt="Figure 5" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/60721/60721fig05.jpg"> Figure 5 : Expression de la TPSMS1 dans les populations d'Anopheles gambiae et d'Anopheles coluzzii. Carte montrant l'expression significativement différente de GSTMS1 dans les ensembles de données disponibles sur les microréseaux. Il a été constaté que la TPSMS1 était significativement différentiele dans 20 des 21 ensembles de données sur microréseaux. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/60721/60721fig5alarge.jpg" target="_blank">Veuillez cliquer ici pour voir une version plus grande de ce chiffre.</a>
<table border="1" fo:keep-together.within-page="1" fo:keep-with-next.within-page="always"><tbody>
<tr>
<td>ID de transcription</td>
			<td>Description</td>
			<td>Burkina Faso</td>
			<td>Côte D'Ivoire</td>
		</tr>
<tr>
<td>AGAP006879-RA</td>
			<td>Atpase</td>
			<td>27.94</td>
			<td>43.05</td>
		</tr>
<tr>
<td>AGAP007160-RB</td>
			<td>a-crystallin</td>
			<td>11.49</td>
			<td>10.58</td>
		</tr>
<tr>
<td>AGAP007160-RC</td>
			<td>a-crystallin</td>
			<td>11.14</td>
			<td>10.38</td>
		</tr>
<tr>
<td>AGAP007160-RA</td>
			<td>a-crystallin</td>
			<td>9.78</td>
			<td>9.84</td>
		</tr>
<tr>
<td>AGAP009110-RA</td>
			<td>Inconnu</td>
			<td>9.26</td>
			<td>5.96</td>
		</tr>
<tr>
<td>AGAP007780-RA</td>
			<td>Déshydrogénase NADH</td>
			<td>10.49</td>
			<td>3.77</td>
		</tr>
<tr>
<td>AGAP006383-RA</td>
			<td>oligosaccharyltransferase complexe sous-unité bêta</td>
			<td>3.69</td>
			<td>5.57</td>
		</tr>
<tr>
<td>AGAP007249-RB</td>
			<td>Flightin (en)</td>
			<td>4.61</td>
			<td>3.86</td>
		</tr>
<tr>
<td>AGAP003357-RA</td>
			<td>Protéine RAG1-activant 1-like protéine</td>
			<td>4.31</td>
			<td>4.05</td>
		</tr>
<tr>
<td>AGAP007249-RA</td>
			<td>Flightin (en)</td>
			<td>4.48</td>
			<td>3.46</td>
		</tr>
<tr>
<td>AGAP001998-RA</td>
			<td>mRpS10 (en)</td>
			<td>3.46</td>
			<td>2.85</td>
		</tr>
<tr>
<td>AGAP007589-RA</td>
			<td>UGT306A2 UGT306A2 UGT306A2</td>
			<td>2.29</td>
			<td>2.28</td>
		</tr>
<tr>
<td>AGAP000165-RA</td>
			<td>GSTMS1 (en)</td>
			<td>1.95</td>
			<td>1.85</td>
		</tr>
<tr>
<td>AGAP002101-RA</td>
			<td>synthétase isoleucyl-tRNA</td>
			<td>0.57</td>
			<td>0.59</td>
		</tr>
<tr>
<td>AGAP002969-RA</td>
			<td>synthétase asparaginyl-tRNA</td>
			<td>0.45</td>
			<td>0.45</td>
		</tr>
<tr>
<td>AGAP004199-RA</td>
			<td>famille de porteurs de solute 5 (transporteur monocarboxylate couplé au sodium), membre 8</td>
			<td>0.35</td>
			<td>0.48</td>
		</tr>
<tr>
<td>AGAP004684-RA</td>
			<td>protéine de traitement de rRNA CGR1</td>
			<td>0.36</td>
			<td>0.22</td>
		</tr>
<tr>
<td>AGAP006414-RA</td>
			<td>Cht8 (Cht8)</td>
			<td>0.024</td>
			<td>0.36</td>
		</tr>
</tbody></table>Tableau 1 : Transcriptions significativement différentieles dans la même direction de changement de pli dans les populations du Burkina Faso et de la Côte d'Ivoire. ID de transcription, description de gène, et changement moyen de pli pour chaque ensemble de données des deux pays représentant des populations d'An. coluzzii et d'An. gambiae.
<table border="1" fo:keep-together.within-page="1" fo:keep-with-next.within-page="always"><tbody>
<tr>
<td>Corrélation</td>
			<td>Nom systématique</td>
			<td>Type de transcription</td>
		</tr>
<tr>
<td>1</td>
			<td>AGAP000165-RA</td>
			<td>GSTMS1 (en)</td>
		</tr>
<tr>
<td>0.82</td>
			<td>AGAP004904-RA</td>
			<td>Catalase</td>
		</tr>
<tr>
<td>0.76</td>
			<td>AGAP007243-RA</td>
			<td>26S protease sous-unité réglementaire 8</td>
		</tr>
<tr>
<td>0.79</td>
			<td>AGAP008358-RA</td>
			<td>CYP4H17</td>
		</tr>
<tr>
<td>0.76</td>
			<td>AGAP009436-RA</td>
			<td>Hydrolase de Valacyclovir</td>
		</tr>
<tr>
<td>0.75</td>
			<td>AGAP010739-RA</td>
			<td>Glucose-6-phosphate 1-déshydrogénase</td>
		</tr>
<tr>
<td>0.85</td>
			<td>AGAP011172-RA</td>
			<td>cystathionine gamma-lyase</td>
		</tr>
<tr>
<td>0.76</td>
			<td>AGAP012678-RA</td>
			<td>Glucose-6-phosphate 1-déshydrogénase</td>
		</tr>
</tbody></table>Tableau 2 : Transcriptions coliées avec GSTMS1. Le tableau montre la sortie du réseau de corrélation pour GSTMS1 sur IR-TEx avec de 0,75 euros. Le tableau montre la corrélation du Spearman, l'ID de transcription, et la description de gène pour chaque transcription co-corliée.
Fichier supplémentaire 1 : Fichier de sortie du tableau A-MEXP-2196 analysé sur limma. Le fichier provient d'un knockdown Met par rapport à un tableau de contrôle GFP, décrit plus en détail dans ArrayExpress (E-MTAB-4043) et une autre publication précédente1. Les colonnes représentent l'identifiant AGAP (SystematicName), le changement de pli de journal (logFC), les valeurs d'expression de journal (AveExpr), t-statistique (t), la valeur p non corrigée (P.Value), la valeur p ajustée (adj. P.Val), et B statistique (B)20. Aux fins de ce fichier, les moustiques sont des anophèles coluzzi de Côte d'Ivoire et ne sont pas exposés aux insecticides, avec une latitude de collecte et une longitude de -5,4 et 6,0, respectivement. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/60721/additional_file1.txt" target="_blank">S'il vous plaît cliquez ici pour voir ce fichier (Clic droit pour télécharger).</a>
Fichier supplémentaire 2 : Fichier de sortie de l'expérience RNAseq. Analyse de RNAseq tirée d'Uyhelji et coll.9 décrivant les changements dans le transcriptome des moustiques anophèles lorsqu'ils sont exposés à une salinité de 50 %. Ce fichier est adapté du tableau S2 de la publication et comprend l'identifiant AGAP (SystematicID), le changement de pli brut (Fold_Change) et la valeur p ajustée (q_value). <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/60721/additional_file2.txt" target="_blank">S'il vous plaît cliquez ici pour voir ce fichier (Clic droit pour télécharger).</a>
Dossier supplémentaire 3 : Liste d'apprêt pour les résultats représentatifs. Identificateur AGAP, nom de gène, dsRNA en avant, dsRNA inversé, qPCR en avant, et qPCR ensembles d'apprêt inversé pour chaque transcription. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/60721/additional_file3.txt" target="_blank">S'il vous plaît cliquez ici pour voir ce fichier (Clic droit pour télécharger).</a>
Code supplémentaire Fichier 1. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/60721/Supplemental_coding_File_1.R" target="_blank">S'il vous plaît cliquez ici pour voir ce fichier (Clic droit pour télécharger).</a>
Code supplémentaire Fichier 2. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/60721/Supplemental_coding_File_2.R" target="_blank">S'il vous plaît cliquez ici pour voir ce fichier (Clic droit pour télécharger).</a>
Code supplémentaire Fichier 3. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/60721/Supplemental_coding_File_3.R" target="_blank">S'il vous plaît cliquez ici pour voir ce fichier (Clic droit pour télécharger).</a>

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IR-TEx: An Open Source Data Integration Tool for Big Data Transcriptomics Designed for the Malaria Vector Anopheles gambiae

IR-TEx explore les profils transcriptionnels liés à la résistance aux insecticides chez l'espèce Anopheles gambiae. Fourni ici sont des instructions complètes pour l'utilisation de l'application, des modifications pour explorer plusieurs ensembles de données transcriptomiques, et en utilisant le cadre pour construire une base de données interactive pour les collections de données transcriptomiques de n'importe quel organisme, généré dans n'importe quelle plate-forme.

IR-TEx: Un outil d'intégration de données Open Source pour la transcriptionomique Big Data conçu pour le vecteur antipaludique Anopheles gambiae

IR-TEx is an application written in Shiny (an R package) that allows exploration of the expression of (as well as assigning functions to) transcripts ...

Ce protocole est significatif, car c’est la première fois que des données transcriptomiques chez les moustiques anophèles gambiens sont rendues librement et facilement accessibles en un seul endroit. Cette technique permet à tous les chercheurs, même ceux qui n’ont pas d’antécédents en bioinformatique, d’accéder librement et facilement aux données d’expression sur leurs gènes préférés et leurs moustiques résistants aux insecticides. Pour commencer, suivez le lien au bas de la page du projet LSTM IR-TEx pour exécuter l’application Web IR-Tex dans un navigateur Web.Une fois que la page Web a paramé paramétiqué, cliquez sur le bouton Application en haut de la page, qui affichera l’application et les sorties associées. Lisez chaque sortie liée à l’entrée par défaut dans la boîte d’identification de transcription. Sélectionnez les conditions et les ensembles de données Anopheles Coluzzii qui sont exposés aux insecticides pyréthroïdes, ou qui ne sont exposés à aucune classe d’insecticides et aux transcriptions associées avec un coefficient de corrélation supérieur à 0,98.Pour explorer l’expression d’une transcription d’intérêt, sélectionnez d’abord la transcription. Ensuite, entrez la pièce d’identité de transcription dans la boîte d’identification de transcription, en se souvenant que les transcriptions se terminent en RX en fonction de l’isoforme d’intérêt. Sélectionnez les ensembles de données à interroger en prenant les boîtes pertinentes pour les pays, y compris l’état d’exposition, les espèces d’intérêt et la classe d’intérêt insecticide.Assurez-vous que ces critères se traduirant par un ensemble de données supérieur à un ensemble de données inclus. Cliquez sur Mise à jour Afficher en bas du menu de sélection ou appuyez sur Retour, en ignorant la valeur de corrélation absolue pour l’instant. Donnez à l’application le temps de mettre à jour.Qu’il s’agit du premier graphique a le changement de pli Log2 entre une population résistante, et une population de moustiques sensibles au laboratoire de la transcription de l’intérêt, à travers chaque ensemble de données qui répond aux critères sélectionnés. Lisez les informations ci-dessous le graphique comme le pli change entre les moustiques résistants et sensibles pour chaque ensemble de données pertinentes, en plus des valeurs P ajustées associées. Chaque ligne représente des sondes individuelles sur le micro-tableau.Lisez le tableau supplémentaire ci-dessous, comme le nombre d’expériences dans lesquelles la transcription d’intérêt est significative, ainsi que le nombre total d’expériences correspondant aux critères sélectionnés. Pour télécharger les données en format séparé de l’onglet, cliquez sur le bouton Télécharger sous les deux tables. Cela permet à l’utilisateur d’explorer les données d’une manière plus facile, en utilisant un programme tel qu’Excel.Chaque point de la carte représente les sites approximatifs de collecte des moustiques résistants dans chaque ensemble de données, dans lequel la transcription de l’intérêt est exprimée différemment. Les couleurs suivent un système de feux de circulation qui est expliqué dans l’application. Enregistrez les sorties graphiques en cliquant à droite, en cliquant sur Enregistrer l’image As et en choisissant un dossier approprié.Dans le cas d’une erreur de sortie par l’application, il est probable qu’aucun ensemble de données ne corresponde aux critères d’entrée. Les corrélations des modèles d’expression des transcriptions entre plusieurs ensembles de données peuvent être utilisées pour prédire la fonction de transcription et, éventuellement, élucider les transcriptions coréglementées à partir de la même voie. Avant de cliquer sur Mise à jour Afficher, déplacez le curseur de valeur de corrélation absolue à 0,85 et cliquez sur Mise à jour Afficher ou appuyer sur Retour.Examinez le tableau de corrélation pour trouver les transcriptions multiples qui sont maintenant affichées et qui sont corrélées avec les transcriptions et les transcriptions saisies. Lisez le tableau ci-dessous la sortie graphique, qui contient la valeur de corrélation pour chaque transcription. Pour télécharger les données dans un format séparé de l’onglet, cliquez sur le bouton Télécharger.Manipulez le curseur de valeur de corrélation absolue et observez tous les changements dans le graphique et le tableau les plus bas. Une plus faible rigueur de la valeur de corrélation affichera plus de transcriptions, mais introduira plus de bruit. Une fois l’IR-TEx installé, ouvrez le fichier de codage supplémentaire RStudio1 et exécutez chaque ligne pour configurer le système pour IR-TEx.Une fois que tous les paquets sont installés et mis à jour avec succès au besoin, allez à File, Open. Localisez IR_TEx. r, mettre en surbrillance et ouvrir.Cela devrait maintenant être visible dans la fenêtre supérieure de RStudio. Pour exécuter l’application, appuyez sur le bouton Exécuter l’application en haut à droite de la fenêtre. Une deuxième fenêtre apparaîtra dans laquelle l’application se chargera.Une fois le chargement terminé, pour toutes les fonctionnalités, cliquez sur Ouvrir dans le navigateur, situé en haut à droite de la fenêtre chargée. L’utilisateur peut ajouter de nouveaux ensembles de données de résistance à IR-TEx générés à l’aide du tableau Agilent Anopheles Gambiae 15k, tel que décrit dans le protocole TEx. Ouvrez le fichier supplémentaire2.txt.Ce fichier de recherche d’ARN représente le modèle dans lequel de nouvelles données doivent être basées. La colonne A est identificateur, la colonne B est brute Changement de pli, et la colonne C est ajustée valeur P. Exécutez le code R pour faire correspondre les identificateurs dans un seul fichier délimité par onglets sur les plateformes, puis organisez et normalisez les données.Les instructions sont contenues dans le fichier. N’importe quel chemin de fichier sera séparé par une barre oblique avant pour Mac OS ou une double barre oblique avant pour Windows. Sauvegardez le fichier d’origine.Extrayez le fichier produit à la fin du fichier de revêtement supplémentaire2 à un endroit de choix pour une utilisation dans l’étape suivante. Le fichier de codage supplémentaire2 donnera une nouvelle Fold_Changes. fichier txt.Exécutez le code contenu dans le fichier de codage supplémentaire3. Trouvez le fichier de sortie nommé FC_DistribPlot. png dans le dossier spécifié comme chemin de fichier.Vérifiez les distributions de Log2 Fold Change pour vérifier que les distributions Log2 Fold Change sont presque identiques entre les ensembles de données. On y voit l’expression de l’ARNm de GS TMS1 et AGAP 009110 RA dans deux populations multirésistantes d’Anopheles Coluzzii de Côte d’Ivoire et du Burkina Faso, respectivement. La comparaison avec anopheles Coluzzii N-Guzo, sensible au laboratoire, a révélé que ces transcriptions sont significativement régulées dans deux populations multirésistantes distinctes.L’ar arn-I induit knock down a été effectué sur les moustiques de la colonie de T-Oscillae laboratoire LSTM. Cette colonie est originaire de Côte d’Ivoire et résiste à toutes les grandes classes d’insecticides utilisés en santé publique. L’atténuation de l’expression de GS TMS1 a eu comme conséquence une augmentation significative de la mortalité, après exposition de Delta Matheran, comparée aux contrôles injectés de GFP, démontrant l’importance de cette transcription dans la résistance pyréthroïde.Inversement, agap 009110 RA knock down n’a entraîné aucun changement significatif dans la mortalité après exposition. La TPS MS1 a été considérablement plus exprimée dans 20 des 21 ensembles de données de micro-réseaux disponibles pour ces espèces. À chaque endroit, le changement de pli était significativement plus élevé chez les résistants que dans les populations sensibles.Tous les ensembles de données proviennent d’expériences différentes sur de nombreuses années, et n’ont pas été conçus pour une approche propre basée sur la microanalyse, de sorte qu’il peut être nécessaire de réduire la rigueur normale de la valeur P. D’autres évaluations phénotypiques peuvent être effectuées avec d’autres insecticides et des caractéristiques de l’histoire de la vie. S’il y a des résultats assez bons, la parasitisation en aval peut déterminer le rôle des protéines.Cette technique est la première application à intégrer des données transcriptomiques sur la résistance aux insecticides du complexe d’espèces anophèles gambiens et à les mettre à la disposition de tous les chercheurs dans ce domaine.

Research

JoVE Journal

Biology

IR-TEx: An Open Source Data Integration Tool for Big Data Transcriptomics Designed for the Malaria Vector Anopheles gambiae

Protocol for Mosquito Rearing (A. gambiae)

Protocol for Mosquito Rearing A. gambiae

Protocole pour l&#39;élevage des moustiques (A. gambiae)

This protocol describes mosquito rearing in the insectary. The insectary rooms are maintained at 28&deg;C and ~80% humidity, with a 12 hr. day/night ...

Recherche

Biologie

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Protocol for RNAi Assays in Adult Mosquitoes (A. gambiae)

Protocol for RNAi Assays in Adult Mosquitoes A. gambiae

Protocole pour des essais de l&#39;ARNi dans les moustiques adultes (A. gambiae)

Reverse genetic approaches have proven extremely useful for determining  which genes underly resistance to vector pathogens in mosquitoes.  This video ...

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Bâtir un meilleur moustique: l&#39;identification des gènes de résistance Activation fièvre malaria et la dengue chez A. gambiae et A. aegypti

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An issue often encountered when acquiring image data from fixed or anesthetized C. elegans is that worms cross and cluster with their neighbors. This ...