Маълумот

Миқдори ифодаи ген

Миқдори ифодаи ген


We are searching data for your request:

Forums and discussions:
Manuals and reference books:
Data from registers:
Wait the end of the search in all databases.
Upon completion, a link will appear to access the found materials.

Ман дарёфтам, ки бисёре аз таҳқиқотҳо консентратсияи mRNA-ро ҳамчун "прокси" барои фаъолияти сафедаҳо истифода мебаранд, зеро байни сатҳи mRNA ва сатҳи ифодаи сафедаҳо бояд таносуб вуҷуд дошта бошад. Фаъолияти протеин чӣ гуна ҳисоб карда мешавад? Кадом миқдор истифода мешавад? Сатҳи ифодаи сафеда чӣ гуна аст?

Ман бо истифода аз ин маҷмӯаи маълумот таҳлили оморӣ мекунам. Ман мехостам бифаҳмам, ки чаро онҳо пас аз шуоъдиҳии гамма -ҳуҷайраҳо ба чен кардани консентратсияи mRNA манфиатдор буданд (ва ба назари ман чунин менамояд, ки биологҳо дар бисёр таҷрибаҳо ба он таваҷҷӯҳ доранд). Ман дар ин сайт мубоҳисаеро дар бораи таносуби байни консентратсияи mRNA (ба ҳамин сатҳи ифодаи ген) ва "сатҳи ифодаи сафеда" пайдо кардам. Аз ин рӯ, ман мехостам бидонам, ки охирин чист. Ғайр аз он, дар мақолаи марбут ба маҷмӯаи ман навишта шудааст

Хеле ками генҳои таъмири ДНК дар P. furiosus пас аз нури гамма ифодаи назарраси дифференсиалиро нишон доданд.

Ва он гоҳ

маълумоте, ки мо дар ин ҷо гузориш додем, инро нишон медиҳанд Протеинҳои таъмири ДНК дар P. furiosus ва якчанд архейҳои дигар конститутсионӣ ифода карда шудаанд ва онҳо метавонанд дар ҳуҷайра дар сатҳи кофӣ барои нигоҳ доштани беайбии маводи генетикии ҳуҷайра ҳузур дошта бошанд.

Ҳамин тариқ, он чизеро, ки олимон ба хулоса меоранд, бо он чизе, ки MattDMo ба ман ҷавоб дод ва он чизе ки дар ин ҷо муҳокима карда мешавад, ҷамъ оварда, ман фикр мекунам, ки ман метавонам хулоса барорам, ки "сатҳи ифодаи сафедаҳо" ченаки миқдори сафедаест, ки воқеан аз mRNA тарҷума шудааст, ки он вақт (дар ин ҳолат) барои таъмири ДНК самаранок амал хоҳад кард. Аз ин рӯ, "сатҳи ифодаи сафедаҳо" ва инчунин "фаъолияти сафедаҳо" сафедаҳои аз mRNA тарҷумашударо нишон медиҳанд ва он барои барқарор кардани зарари ДНК фаъолона амал хоҳад кард (дар ин ҳолат, ки мо дар бораи сафедаҳои таъмири ДНК ва генҳои таъмири ДНК гап мезанем).

Ман бояд бигӯям, ки ман аслан намедонам, ки "сафедаҳои таъмири ДНК ба таври таркибӣ ифода шудаанд" чист, аммо ман фикр мекунам, ки сафедаҳои таъмири ДНК аллакай аз mRNA тарҷума шудаанд ва аз ин рӯ онҳо "дар ҳуҷайра дар сатҳе ҳастанд" ки барои нигох доштани бутунии материали генетикии хучайра кифоя аст» (чунон ки баъд аз он мегуянд).

Ҳамаи ин барои ман маъно дорад, агар ман дар бораи ҳадафи аввалини худ, ки фаҳмидани сабаби ченкунии консентратсияи mRNA буд, фикр кунам. Мо ба он таваҷҷӯҳ дорем, зеро дар байни консентратсияи mRNA (сатҳи ифодаи генҳо) ва сафедаҳое, ки воқеан аз mRNA аз он ген тарҷума шудаанд, робита вуҷуд дошта бошад, то бидонед, ки кадом протеинҳо дар равандҳои таъмири ДНК самаранок амал мекунанд (дар ин ҳолат) ).

Ман ҳайронам, ки оё ин ҳама тафсир дуруст аст ...


Сатҳи ифодаи протеин чӣ гуна аст?

Ин унвони аслии мақола буд, ки ман худам таҳрир кардам, зеро ман ҷавобро ночиз медонам, аммо саволро муҳимтар мешуморам. Барои мубориза бо чизи ночиз аввал:

'Сатҳ' як воҳиди илмӣ нест ва танҳо як истилоҳи илмӣ ба маънои англисии он нисбат ба моеъҳо истифода мешавад, масалан. "Сатҳи симоб дар термометр паст шуда буд.", "Замин 10 метр аз сатҳи баҳр аст."

Он аз ҷониби баъзе одамон дар суханронии ғайрирасмӣ ё навиштан барои нишон додани миқдори номуайян истифода мешавад ва аз сабаби хеле номуайянии он бояд дар муоширати илмӣ сахт рӯҳафтода шавад.

Ҳамин тавр, на ман ва на ягон каси дигар наметавонад бигӯяд, ки 'сатҳи ифодаи сафедаҳо' чист, бидуни он ки асосгузори ибора (агар воқеан ӯ медонист) дар ҳар як ҳолати инфиродӣ чӣ мақсад дорад: миқдор ё консентратсияи сафеда ё суръати синтези он.

Миқдор

Биёед баъзеҳоро дида бароем ҷанбаҳои умумии молекулаи ҳуҷайра, ки метавонад миқдорро талаб кунад: Маблағ, суръати синтез, суръати таназзул ва дар ҳолати зарурӣ, фаъолияти биологӣ.

Миқдори Молекулаҳо дар намуди асосии он шумораи намудҳо ё амалан массаи умумии онҳо (граммҳо) мебошанд, ки имконпазиранд ба массаи молекулавии онҳо (яъне молҳо) вобаста бошанд. Суръати синтез ё таназзули онҳо бо тағирёбии миқдори онҳо дар вақти воҳид ифода карда мешавад.

Барои муқоиса кардани системаҳои гуногун маълумотнома барои ҳисоб кардан лозим аст. Ин метавонад ба ҳаҷми воҳид, як ҳуҷайра, дар як г сафедаи ҳуҷайраӣ, дар як г ДНК ва ғайра бошад (Аммо барои муқоисаи системаҳои шабеҳ ё дар як система истинод аксар вақт хориҷ карда мешавад.)

Фаъолияти биологӣ Молекулаҳо танҳо маънои онро доранд, ки агар молекулаҳо воқеан аз ҷиҳати биологӣ фаъол бошанд (масалан, ферментҳо). Он дар воҳидҳои марбут ба ин фаъолият ифода карда мешавад.

Намунаҳои миқдор барои сафедаҳо

Воҳидҳои воқеие, ки дар миқдор истифода мешаванд, аз рӯи он муайян карда мешаванд, ки чӣ тавр касе метавонад параметри таваҷҷӯҳро чен кунад.

Маблағи нисбӣ протеин: Шумо метавонед як сафедаро аз рӯи шиддатнокии рангкунии банд дар гел ё дараҷаи боришот бо истифода аз антителои мувофиқ муайян кунед. Инҳо бояд барои муқоиса кардани ченакҳои озмоишии таҷрибавӣ ба г ё протеини мол бояд аз рӯи стандартҳо калибр карда шаванд. Воҳидҳои маъмулии миқдори нисбӣ протеини умумии г/г, г/г ДНК мебошанд.

Суръати синтез ё таназзул аз сафеда. Шумо метавонед синтези сафедаро аз рӯи суръати воридшавии кислотаҳои аминокислотаҳои радиоактивӣ ба протеини радиоактивӣ ва суръати таназзул тавассути озод шудани кислотаҳои аминокислотаҳои радиоактивӣ аз сафедаи қаблан нишондодашуда муайян кунед. Воҳидҳои маъмулии синтез ин кислотаи аминокислотаҳо дар як дақиқа дар як мг сафедаи умумӣ мебошанд. (Агар лозим бошад, онро ба молекулаҳои синтезшуда ё таназзул дар як дақиқа табдил додан мумкин аст.)

"Фаъолияти сафеда": Истифодаи ин истилоҳ аст не тавсия карда мешавад. Ба ибораи кимиёвӣ, фаъолияти молекула ченаки "консентратсияи муассири" он аст ва нисбат ба сафедаҳо танҳо нигаронии биофизикҳо ва амсоли инҳо хоҳад буд. Дигар биологҳо ин истилоҳро бо фаъолияти биологии протеин ба монанди фермент алоқаманд мекунанд, аммо азбаски бисёре аз сафедаҳо сохторӣ ҳастанд, истилоҳи "фаъолият" умуман ба сафедаҳо татбиқ карда намешавад. Дар куҷое, ки мавриди таваҷҷӯҳ аст, аз рӯи хусусияти фаъолият миқдоран муайян карда мешавад, масалан. як фермент бо воҳидҳои вобаста ба миқдори субстрате, ки дар вақти муайян ба маҳсулот табдил ёфтааст, муайян карда мешавад.

Миқдори экспрессияи ген бо истифода аз микрооригҳои Олигонуклеотид

Ду ифротӣ дар миқдори ифодаи генҳо омӯзиши муфассали ифодаи он мебошанд як гени мушаххас рамзгузории протеин, ки барои он иттилоот ва воситаҳо мавҷуданд; ва омузиши умумии ифодаи бисёр генҳо усулхои хозиразамонро истифода мебаранд, ки дар як вакт омухтани бисьёр молекулахо имконият медиханд. Ба чунин усулҳо масс-спектрометрия (барои метаболитҳои хурд), электрофорези дученакаи гел (барои сафедаҳо) ва микроаррейҳо ё RNAseq (барои mRNA) дохил мешаванд. Умуман, дар ҳолати охирин, таъсири ягон агент ё шартро ба тамоми спектри ифодаи генҳо тафтиш кардан мумкин аст.

Биёед тафтиш кунем технологияи microarray зеро масъалаи асосии плакат аз хамин иборат аст.

Технологияи микроаррей миқдори нисбии mRNA-ро чен мекунад.

Методология тақвият додани намудҳои омехтаи mRNA -ро тавассути транскрипсияи баръакс ба cDNAs, ки бо ранги флуоресцент аломатгузорӣ шудаанд, дар бар мегирад. cDNA ба олигонуклеотидҳои иммобилизатсияшуда дар асоси пайдарпайии генҳо дар организм гибридизатсия карда мешавад ва қувваи сигнали флуоресцентӣ ба миқдори намудҳои алоҳидаи mRNA дар намуна мутаносиб аст. Аммо маълумоте, ки ба корбар дода мешавад, шиддати нисбии тасвир дар таҷриба аст, на воҳидҳое, ки ба кас имкон медиҳанд, ки миқдори воқеии mRNA ҳисоб карда шаванд.

Ин миқдори нисбии mRNA бо ифодаи ген чӣ гуна алоқаманд аст?

  1. Миқдори нисбии mRNA як ченаки нисбии суръати синтези сафедаҳо (3 дар диг.), агар фарз кунем, ки суръати синтези ҳар як сафеда ба миқдори mRNA-и он (а дар диг.) мутаносиб аст, ки маҳдудкунанда хоҳад буд. Ин як фарзияи оқилона аст, ки дар аксари ҳолатҳо mRNA нисбат ба сафеда зудтар таназзул мешавад. (Онҳо ченаки миқдори сафедаҳо нестанд - b дар кофтан.)

  2. Миқдори нисбии mRNA -ро наметавон ҳамчун ченаки суръати транскрипсияи як mRNA аз генаи он (1 диг.) Бинобар таъсири нисбатан бештари таназзули mRNA (2 дар диг.) Ба консентратсияи устувори ҳолати mRNAs , ва далели он, ки mRNA-ҳои гуногун умри нимтайёрӣ доранд.

Постскрипт барои плакат

Ман кӯшиш кардам, ки ин посухро умумӣ гардонам ва барои бештари одамон муфид бошад. Азбаски плакат биолог нест, вай то ҳол метавонад дар фаҳмидани заминаҳои таҷрибаҳои биологие, ки маълумоти таҳлилшударо тавлид мекунанд, душворӣ кашад.

Системаи биологии таваҷҷӯҳ ифодаи генҳо мебошад, ки тамоми силсилаи рӯйдодҳоро аз транскрипсияи генҳо ба mRNA ва тарҷумаи онҳо ба сафеда фаро мегирад. Замина аз ин дар он аст, ки баъзе генҳо вуҷуд доранд, ки новобаста аз шароити физиологӣ (қариб) ҳамеша ифода карда мешаванд, зеро онҳо барои нигоҳ доштани сохтор ва вазифаҳои рӯзмарраи ҳуҷайра лозиманд. Ин номида мешавад сохторӣ ифода, мисолҳое, ки ифодаи генҳои актинҳои ситоскелетӣ ё сафедаҳои рибосомӣ мебошанд. Генҳои дигар танҳо дар ҳолати зарурӣ ифода карда мешаванд ('фурӯзон') (ва онҳоро метавон ном бурд inducible). Чунин ба назар мерасад, ки оё ин ҷо саволҳо ба миён меоянд, ки оё генҳои ферментҳое, ки дар таъмири ДНК иштирок мекунанд, ҳама вақт (таркибӣ) барои мубориза бо "фарсудашавии" муқаррарии ДНК ифода карда мешаванд ё ин ки ифодаи онҳо танҳо дар посух ба таҳқире, зарари ДНК, ба монанди радиатсияи гамма.

Тавре ки ман зикр кардам, ҳамчун як олими таҷрибавӣ, як равише, ки дар ин ҷо татбиқ кардан мумкин аст, ба назар гирифтани ифодаи як ё ду сафедаи хуб тавсифшуда мебошад, ки маълум аст дар таъмири ДНК иштирок мекунанд. Бо вуҷуди ин, мумкин аст, ки дар ин раванд сафедаҳо иштирок кунанд, ки шумо аз онҳо огоҳ нестед, бинобар ин усулҳои муосири дидани ифодаи ҳама генҳо дар организм (агар пайдарпаии ДНК маълум бошад) - микромассивҳои олигонуклеотидҳо ё беҳтараш RNASeq. Ин усулҳо миқдори нисбии mRNA -ро дар як ҳуҷайра чен мекунанд. Ин не а прокси барои миқдори сафеда ё суръати синтези он (истилоҳи 'фаъолияти сафедаҳо' бемаънист ва набояд истифода шавад ва набояд истифода шавад), буду шудаш ҳамин, балки инчунин а инъикос аз ифодаи генҳо ки mRNA-ро рамзгузорӣ мекунанд. На ифода, на mRNA.

Шумо метавонед дар бораи равишҳои микроаррей ва RNASeq ҳамчун экспедитсияи моҳидорӣ фикр кунед. Агар шумо mRNA-ро пайдо кунед, ки танҳо пас аз гирифтани ангеза ё таҳқир ба ҳуҷайра мавҷуд аст, ифодаи mRNA ба амал омадааст (хоё миқдори он ба суръати синтез мутаносиб аст ё не). Агар mRNA синтез карда шавад, шумо гумон карда метавонед, ки он ба протеини он рамзгузорӣ карда мешавад. Дар сурати шуоъдиҳии гамма, шумо метавонед ҳама гуна mRNA -ро тахмин кунед, ки афзоиши зиёди миқдорро нишон медиҳад, сафедаро, ки дар муҳофизати ҳуҷайра аз радиатсия иштирок мекунад, рамз мекунад. Ин ҷолибияти илмӣ хоҳад буд, хусусан агар он чизе ки касе интизор набуд.


Монтажи транскрипт миқдори ифодаи унсурҳои транспозитсияшавандаро дар як ҳуҷайраи RNA-seq такмил медиҳад

Унсурҳои интиқолшаванда (ТЭ) қисми ҷудонашавандаи транскриптомҳои мизбон мебошанд. РНКҳои ғайриқонунии TE (ncRNAs) хусусияти назарраси бофтаро нишон медиҳанд ва ҳангоми рушд нақшҳои муҳим, аз ҷумла нигоҳдории ҳуҷайраҳои бунёдӣ ва тафриқаи ҳуҷайраҳоро мебозанд. Пешрафтҳои охирин дар як ҳуҷайраи RNA-seq (scRNA-seq) таҳлили ифодаи генҳои навъи ҳуҷайраро инқилоб кард. Бо вуҷуди ин, воситаҳои муассири миқёси scRNA-seq, ки барои TE-ҳо мувофиқанд, намерасанд, ки ин қобилияти моро дар тақсим кардани динамикаи ифодаи TE ҳангоми ҳалли як ҳуҷайра маҳдуд мекунад. Барои ҳалли ин масъала, мо як лӯлаи миқдори ифодаи TE-ро таъсис додем, ки бо маълумоти scRNA-seq, ки дар платформаҳои технологӣ тавлид шудаанд, мувофиқ аст. Мо истинодҳои дорои ncRNA-и TE-ро бо истифода аз маълумоти маҷмӯии RNA-seq сохта, нишон додем, ки миқёси ифодаи TE дар сатҳи транскрипт садоро ба таври муассир коҳиш медиҳад. Ҳамчун далели принсип, мо ин стратегияро ба ҳуҷайраҳои бунёдии ҷанини муш татбиқ намудем ва профили ифодаи ретровирусҳои эндогениро дар як ҳуҷайра бомуваффақият забт кардем. Мо таҳлили худро ба маълумоти scRNA-seq аз марҳилаҳои аввали эмбриогенези муш васеътар кардем. Натиҷаҳои мо ифодаи динамикии TE-ро дар марҳилаҳои имплантатсия нишон доданд ва 146 транскриптҳои дорои ncRNA-и дорои хусусиятҳои бофтаи матн ҳангоми гаструляция ва органогенези барвақтро нишон доданд.


Миқдори ифодаи ген - Биология

Ҳама мақолаҳое, ки аз ҷониби MDPI нашр шудаанд, фавран дар саросари ҷаҳон таҳти иҷозатномаи дастрасии кушода дастрас карда мешаванд. Барои дубора истифода бурдани ҳама ё як қисми мақолаи аз ҷониби MDPI нашршуда, аз ҷумла рақамҳо ва ҷадвалҳо, иҷозати махсус лозим нест. Барои мақолаҳое, ки таҳти литсензияи дастрасии кушодаи Creative Common CC BY нашр шудаанд, ҳар як қисми мақоларо бидуни иҷозат дубора истифода бурдан мумкин аст, ба шарте ки мақолаи аслӣ возеҳ оварда шавад.

Ҳуҷҷатҳои хусусӣ тадқиқоти пешрафта бо потенсиали назарраси таъсири баланд дар ин соҳа мебошанд. Мақолаҳо бо даъвати инфиродӣ ё тавсияи муҳаррирони илмӣ пешниҳод карда мешаванд ва пеш аз нашр аз баррасии ҳамсолон мегузаранд.

Ҳуҷҷати хусусӣ метавонад як мақолаи аслии тадқиқотӣ, як пажӯҳиши ҷиддии тадқиқотӣ бошад, ки аксар вақт якчанд усул ё равишҳоро дар бар мегирад, ё як мақолаи баррасии ҳамаҷониба бо навсозиҳои мухтасар ва дақиқ дар бораи пешрафти охирини соҳа, ки мунтазам дастовардҳои ҷолиби илмро баррасӣ мекунад адабиёт. Ин навъи коғаз дурнамо дар бораи самтҳои ояндаи тадқиқот ё барномаҳои имконпазирро таъмин мекунад.

Мақолаҳои интихоби муҳаррирон ба тавсияҳои муҳаррирони илмии маҷаллаҳои MDPI аз саросари ҷаҳон асос ёфтаанд. Муҳаррирон шумораи ками мақолаҳои ба наздикӣ дар маҷалла интишоршударо интихоб мекунанд, ки ба назари онҳо махсусан барои муаллифон ҷолиб хоҳад буд ё дар ин соҳа муҳиманд. Мақсад ин аст, ки тасвири баъзе аз корҳои ҷолибтарин дар соҳаҳои гуногуни тадқиқоти маҷалла нашр карда шаванд.


Дигар файлҳо ва истинодҳо

  • APA
  • Стандарт
  • Ҳарвард
  • Ванкувер
  • Муаллиф
  • BIBTEX
  • RIS

Натиҷаи тадқиқот: саҳм дар маҷалла ›Мақола› баррасии ҳамсолон

T1 - Миқдори ифодаи ген

T2 - аҳамияти нозук будан

AU - Силва, Густаво Монтейро

N1 - Ношир Ҳуқуқи муаллифӣ: © 2016 Муаллифон. Тибқи шартҳои иҷозатномаи CC BY 4.0 нашр шудааст

N2-Ифодаи ген дар сатҳи mRNA ва сафеда тавассути коммутаторҳои фурӯзон ва назорати дақиқ танзим карда мешавад. Дар тадқиқоти охирини худ, Эдфорс ва дигарон (2016) усулҳои хеле дақиқ ва мақсадноки протеомикаро истифода мебаранд ва меомӯзанд, ки то чӣ андоза миқдори сафеда дар як транскрипти mRNA дар бофтаҳои гуногун фарқ мекунад. Онҳо мефаҳманд, ки қисми асосии консентратсияи сафедаҳо дар сатҳи ҳар як ген муқаррар карда мешавад: Ин муносибат, таносуби сафеда/мРНК, дар намудҳо ва бофтаҳои ҳуҷайра доимӣ аст, аммо аз рӯи якчанд фармонҳои миқёси байни генҳо фарқ мекунад.

AB - Ифодаи ген ҳам дар сатҳи mRNA ва ҳам сафеда тавассути фурӯзон-хомӯшкунӣ ва назорати дақиқ танзим карда мешавад. Дар таҳқиқоти охирини худ, Edfors et al (2016) усулҳои дақиқи дақиқ ва мақсадноки протеомикиро истифода мебаранд ва тафтиш мекунанд, ки то чӣ андоза миқдори протеини тавлидшуда дар як транскрипти mRNA дар бофтаҳои гуногун фарқ мекунад. Онҳо мефаҳманд, ки қисми асосии консентратсияи сафедаҳо дар сатҳи ҳар як ген муқаррар карда мешавад: Ин муносибат, таносуби сафеда/мРНК, дар намудҳо ва бофтаҳои ҳуҷайра доимӣ аст, аммо аз рӯи якчанд фармонҳои миқёси байни генҳо фарқ мекунад.


Овози ифодаи ген метавонад тафриқаи ҳуҷайраҳои бунёдиро ба вуҷуд орад

Ҳангоми рушди ҳуҷайра, генҳои муҳим, ба монанди омилҳои транскрипсия, аксар вақт дар фарқияти ҳуҷайра суст ифода карда мешаванд ва метавонанд тағирёбии баланд нишон диҳанд. Инро "садои биологӣ" меноманд. Гумон меравад, ки садои ифодаи ген омили ҳалкунанда барои тақдири ҳуҷайра аст, аммо фарқиятҳо дар ифодаи ин генҳоро дар маълумот ошкор кардан душвор аст.

Ҳоло, Доминик Грюн, як пажӯҳишгари гурӯҳи тадқиқотии Макс Планк дар Донишгоҳи Фрайбург (Олмон) як усули чен кардани садои ифодаи генҳоро дар байни гурӯҳҳои ҳолати ба ҳам монанд ё ба ҳам алоқаманди ҳуҷайра таҳия кардааст. Вай умедвор аст, ки ин фаҳмиши бештареро дар бораи он медиҳад, ки садо рушди ҳуҷайраҳоро то чӣ андоза танзим мекунад.

"Усулҳои таҳлили ҳозира қариб танҳо ба миқдор ва тафсири сатҳҳои ифодаи ген дар дохили як ҳуҷайра нигаронида шудаанд. Аммо оқибатҳои биологии садои ифодаи генҳо ҳангоми тафриқаи ҳуҷайраҳо ва гузариши ҳолати ҳуҷайраҳо амиқ омӯхта нашудаанд, ”шарҳ дод Грюн.

Усули нави ҳисоббарорӣ, ки бо номи VarID маъруф аст, алгоритмеро дар бар мегирад, ки қодир аст динамикаи тағирёбии ифодаи генҳоро аз маълумоти як ҳуҷайраи пайдарпайии РНК муайян кунад. Аз ин рӯ, он ҳамсоягиҳои якхелаи маҳаллиро бо тағирёбии ифодаи генҳои дифференсиалӣ муайян мекунад.

Бо усули VarID имкон дорад, ки динамикаи садои ифодаи генро дар тамоми тафриқаи ҳуҷайраҳои бунёдӣ ба ҳуҷайраҳои баркамол таҳқиқ кардан мумкин аст. Ин метавонад нишон диҳад, ки чӣ қадар рушд аз ҷониби садои ифодаи ген назорат карда мешавад ва агар он ҳатто барои фарқияти ҳуҷайра зарур бошад.

"Бисёр бемориҳо, ба монанди саратон, аз сабаби он ба вуҷуд меоянд, ки ҳуҷайраҳо аз ҳуҷайраи бунёдӣ то камолот пурра инкишоф намеёбанд. Ба ҷои ин, онҳо дар марҳилаи прекурсор боқӣ мемонанд ва беназорат афзоиш меёбанд ”гуфт Грюн. "Мо мехоҳем бифаҳмем, ки дар ҳуҷайра чӣ ҳодиса рӯй медиҳад, вақте ки рушд бо ин роҳ халалдор мешавад. Аз ин рӯ, мо алгоритмҳои беназири коркард ва таҳлили маълумоти якҳуҷайраро таҳия кардем."

Грюн усули VarID-ро барои пайгирии фаъолияти омилҳои муҳими транскрипсия ҳангоми рушди ҳуҷайраҳои сурх дар мушҳо истифода бурд. Вай дарёфт, ки ин омилҳои муҳими транскрипсия дар ҳуҷайраҳои бунёдии хун кам ифода карда мешаванд, аммо хеле тағйирёбандаанд ва нишон медиҳанд, ки онҳо барои ангезиши тафриқа масъуланд.

"Усули VarID дарро барои равшан кардани нақши садои ифодаи ген ҳангоми тафриқаи ҳуҷайраҳои бунёдӣ мекушояд. Азбаски мо ҳоло метавонем дар садои тафриқаи ҳуҷайраҳои бунёдӣ хонем, мо умедворем кашф кунем, ки ин раванд чӣ гуна назорат карда мешавад, то беҳтар фаҳмем, ки садо қарорҳои тақдири ҳуҷайраҳоро чӣ гуна танзим мекунад "гуфт Грюн дар хотима.


Дурнамои оянда

Вақте ки технологияҳои пайдарпай пешрафт мекунанд, воситаҳои ҳисоббарорӣ бояд барои ҳалли мушкилоти нави техникӣ ва дастгирии замимаҳои нав мувозӣ шаванд. Масалан, вақте ки қобилияти пайдарпайии платформаҳо барои тавлиди хондани дарозтар ба воқеият табдил меёбад, усулҳои нави харитасозӣ барои дақиқ ва самаранок мувофиқ кардани хондани дароз талаб карда мешаванд. Азбаски хондани тӯлонитар метавонад пайвастагиҳои сершумори экзонэксонро дар бар гирад, муайянкунӣ ва миқдори изоформаҳои алтернативӣ бо маълумоти иловагӣ, ки дар хондани дарозтар рамзгузорӣ шудааст, ба таври назаррас беҳтар хоҳад шуд. Ғайр аз он, вақте ки усулҳои лабораторӣ барои ба тартиб даровардани миқдори дақиқи РНК ба камол мерасанд, барои фарқ кардани садои техникӣ ва варианти пурмазмуни биологӣ равишҳои мураккаби оморӣ лозим мешаванд. Ин пешрафтҳо ба таҳлили транскриптомҳо дар намудҳои нодири ҳуҷайраҳо ва ҳолати ҳуҷайра мусоидат мекунанд ва ба муҳаққиқон имкон медиҳанд, ки шабакаҳои биологии дар сатҳи ҳуҷайра фаъолро барқарор кунанд. Илова бар ин, ин пешрафтҳо имкон медиҳанд, ки таҳлили транскриптомӣ ба соҳаи ташхиси клиникӣ гузарад, масалан, мониторинги қаблии скрининги саратон ва ҳомиладорӣ метавонад бо пайдарпайии РНК -и саратонӣ ё РНК -и ҳомила дар хуни модар анҷом дода шавад. Ғайр аз он, ҳамгироии пайдарпаии тамоми геном бо RNA-Seq дар намунаҳои калонтар фаҳмиши бештарро дар бораи варианти танзими генетикӣ таъмин мекунад. Ин пешрафтҳои таҷрибавӣ ва биоинформатикӣ як қуттии пурқувватро барои тавсифи пурраи транскриптом, зеро он ба саволҳои асосии биологӣ ва инчунин таъсири афзояндаи он ба тибби фардӣ таъмин хоҳад кард.


Ҳама кодҳои Science Journal Classification (ASJC)

  • APA
  • Стандарт
  • Ҳарвард
  • Ванкувер
  • Муаллиф
  • BIBTEX
  • RIS

Натиҷаи тадқиқот: Саҳм дар маҷалла › Мақола › Шарҳи ҳамсол

T1 - Усулҳои миқдории ифодаи генҳо дар экоиммунология

AU - Фассбиндер-Орт, Кэрол А.

N1 - Маълумоти маблағгузорӣ: Ин кор аз ҷониби Ҷамъияти Интегратсионӣ ва Муқоисавии Биология (DAB, DCE, DCPB) ва Шабакаи Миллии Ҳамоҳангсозии Тадқиқоти Фонди Илм дар Экоиммунология [NSF ISO 094177] дастгирӣ карда шуд.

N2 - Хулоса Таърихан, истифодаи усулҳои муосири молекулавӣ барои омӯзиши ифодаи генологии иммунологӣ ва роҳҳои марбут ба ҳуҷайраҳо асосан бо организмҳои модели маҳдуд шудааст. Якчанд тадқиқот гузаронида шудааст, ки вокунишҳои иммунологии молекулавии намудҳои ғайри моделиро муайян мекунанд, махсусан дар посух ба омилҳои муҳити зист, рӯйдодҳои таърихи ҳаёт ё дучоршавӣ ба паразитҳо. Ин норасогии иттилоот асосан аз сабаби мавҷуд набудани пайдарпаии генҳои ғайримуқаррарии намудҳо ва реагентҳои иммунологӣ ва инчунин аз сабаби технологияи хеле гаронбаҳо ба амал омадааст. Бо вуҷуди ин, бо рушди босуръати технологияҳои гуногуни пайдарпайӣ ва транскриптомӣ, профили ифодаи генҳои организмҳои ғайримоддӣ имконпазир гардид. Технологияҳо ва консепсияҳое, ки дар ин ҷо омӯхта шудаанд, шарҳи технологияҳои кунуниро барои миқдори ифодаи генҳо дар бар мегиранд, аз ҷумла: qPCR, таҳлилҳои мултиплексии ДНК, микромассивҳо ва экспрессияи генҳои профилактикӣ (Секвенсияи RNA [RNA-Seq]) дар асоси пайдарпайии насли оянда. Намунаҳои пешрафти ин технологияҳо дар системаҳои ғайримоддӣ муҳокима карда мешаванд. Илова бар ин, барномаҳо, маҳдудиятҳо ва имконпазирии истифодаи ин методологияҳо дар системаҳои ғайри моделӣ барои ҳалли масъалаҳои иммунологияи экологӣ ва бемориҳо-экология махсусан баррасӣ карда мешаванд.

AB - Хулоса Таърихан, истифодаи усулҳои муосири молекулавӣ барои омӯзиши ифодаи генологии иммунологӣ ва роҳҳои алоқаи мобилӣ асосан бо организмҳои модели маҳдуд шудааст. Тадқиқотҳои кам гузаронида шуданд, ки аксуламалҳои иммунологии молекулавии намудҳои ғайримоддиро, хусусан дар посух ба омилҳои муҳити зист, рӯйдодҳои таърихи ҳаёт ё таъсири паразитҳо, иҷро мекунанд. Ин норасоии иттилоот асосан аз сабаби набудани пайдарпаии генҳои мушаххаси намудҳо ва реагентҳои иммунологӣ ва инчунин бо сабаби технологияи хеле гарон ба вуҷуд омадааст. Бо вуҷуди ин, бо рушди босуръати технологияҳои гуногуни пайдарпайӣ ва транскриптомӣ, профили ифодаи генҳои организмҳои ғайримоддӣ имконпазир гардид. Технологияҳо ва консепсияҳое, ки дар ин ҷо омӯхта шудаанд, шарҳи технологияҳои кунуниро барои миқдори ифодаи генҳо дар бар мегиранд, аз ҷумла: qPCR, таҳлилҳои мултиплексии ДНК, микромассивҳо ва экспрессияи генҳои профилактикӣ (Секвенсияи RNA [RNA-Seq]) дар асоси пайдарпайии насли оянда. Намунаҳои пешрафти ин технологияҳо дар системаҳои ғайримоддӣ муҳокима карда мешаванд. Илова бар ин, барномаҳо, маҳдудиятҳо ва имконпазирии истифодаи ин методологияҳо дар системаҳои ғайримоддӣ барои ҳалли саволҳо дар иммунологияи экологӣ ва бемориҳои экологӣ ба таври мушаххас баррасӣ карда мешаванд.


Таҳлили спектри сингулярӣ барои миқдори ифодаи ген бо татбиқи ибтидоӣ Дрозофила Ҷанин

Дар солҳои охир, бо рушди технологияҳои автоматии микроскопӣ, ҳаҷм ва мураккабии маълумоти тасвирӣ дар бораи ифодаи генҳо хеле афзоиш ёфт. Ягона роҳи таҳлили миқдорӣ ва ҳамаҷонибаи чунин маълумоти биологӣ ин таҳия ва татбиқи равишҳои мураккаби математикӣ мебошад. Дар ин ҷо, мо васеъкунии таҳлили спектри сингулярии 2D (2D-SSA) -ро барои истифода ба маҷмӯи маълумотҳои 2D ва 3D -и тасвирҳои ҷанин пешниҳод менамоем. Ин васеъкуниҳо, даврашакл ва шакли 2D-SSA, барои ифодаи ген дар қабати ядроӣ дар зери сатҳи Дрозофила (магасе мева) ҷанин. Мо проексияи маъмултарини силиндрии эллипсоидро баррасӣ мекунем Дрозофила ҷанин Мо нишон медиҳем, ки чӣ гуна версияҳои даврашакл ва шакли 2D-SSA барои тақсим кардани маълумоти ифода ба ҷузъҳои муайяншаванда (ба монанди тамоюл ва садо), инчунин ҷудо кардани сигналҳо аз генҳои гуногун кӯмак мекунанд. Дарёфт ва такмил додани ислоҳи кам ва изофӣ дар тасвири бисёрканалӣ, инчунин истихроҷ ва таҳлили хусусиятҳои 3D дар намунаҳои ифодаи генҳои 3D баррасӣ карда мешавад.

1. Муқаддима

Гарчанде ки мавҷудияти пайдарпаии геномҳо тадқиқоти биологӣ ва биомедикиро ба куллӣ инқилоб кардааст, фаҳмиши мо дар бораи он ки чӣ тавр генҳо механизмҳои танзимкуниро код мекунанд, ҳанӯз маҳдуд аст. Рушди ҷанин аз ин гуна механизмҳои танзимкунанда вобастагӣ дорад, то ҳуҷайраҳо дар ҷойҳои дуруст ва дар вақти дуруст фарқ кунанд. Фаҳмиши глобалии танзими генҳо дар рушд талаб мекунад, ки ҳангоми ҳалли ҳуҷайра дар vivo кай ва дар куҷо ифода шудани ҳар як ген муайян карда шавад. Атласҳои нави динамикӣ ва ҳалли мобилӣ ба саволе ҷавоб медиҳанд, ки чӣ тавр омилҳои транскрипсияи ген ба намунаи ифода таъсир мерасонанд [1].

Бо рушди технологияҳои автоматии микроскопӣ дар солҳои охир ҳаҷм ва мураккабии маълумоти тасвирӣ ба дараҷае афзоиш ёфт, ки бидуни истифодаи асбобҳои ҳисоббарорӣ истихроҷи иттилоот дигар ғайриимкон аст. Биологҳо бештар ба олимони компютер такя мекунанд, то ҳалли нав ва нармафзори навро пешниҳод кунанд [2]. Чунин асбобҳои ҳисоббарорӣ барои коркарди тасвирҳое, ки дар натиҷаи микроскопияи баландсуръати миқдори зиёд ва навъҳои намунаҳои биологӣ дар шароити гуногун ба вуҷуд омадаанд, муҳим буданд. Пешрафтҳои охирин дар тамғагузорӣ, тасвирсозӣ ва таҳлили ҳисоббарории тасвирҳо имкон медиҳанд, ки андозагирии миқдорӣ дар як қатор организмҳо ба осонӣ ва муфассалтар анҷом дода шаванд (масалан, Арабидопсис, Сиона, Дрозофила, C. elegans, мушҳо, Платинереис, ва зебрафиш) [1, 3-6]. Аз ҷумла, тасвири организмҳои хурди ягонаи беайб, ба мисли Дрозофила ва C. elegans, ҳоло бо ҳалли баланд дар ду андоза, се андоза ва дар тӯли вақт имконпазир аст, ки дар натиҷа маҷмӯаҳои азими маълумоти тасвирӣ барои таҳлили ҳамаҷонибаи ҳисоббарорӣ мавҷуданд.

Ин маҷмӯаҳои бузурги миқдорӣ фаҳмиши навро барои ҳалли бисёр саволҳои бунёдии биологияи рушд фароҳам меоранд. Воридоти ибтидоӣ барои ба даст овардани маълумоти миқдорӣ дар бораи ифодаи ген ва морфологияи ҷанин одатан маълумоти тасвирии хоми аломатҳои флуоресцентии рангшуда дар маводи собит мебошанд. Ин маҷмӯаҳои тасвири хом баъдан бо алгоритмҳои ҳисоббарорӣ таҳлил карда мешаванд, ки хусусиятҳо ба монанди ҷойгиршавии ҳуҷайра, шакли ҳуҷайра ва консентратсияи маҳсулоти генро ба даст меоранд. Дар ниҳоят, роҳи пуриқтидори таҳлили маълумоти фазоии 3D дар биология ин таҳия ва татбиқи равишҳои мураккаби математикӣ мебошад, ки барои муқоисаи дақиқи хусусиятҳои сершумори миқдорӣ имкон медиҳад [8, 9].

Дар ин нашрия, мо асбобҳои нави ҳисобкуниро барои таҳлили намунаи генҳо барои се маҷмӯаи маълумотҳои андозагирии фазоӣ, ки дар ибтидо истифода мешаванд, ҷорӣ мекунем. Дрозофила ҷанинҳо. Ин воситаҳо васеъшавии таҳлили спектри ду андоза (2D-SSA) мебошанд.

Муқаддима ба Усул. Таҳлили спектри спектрӣ [10-15] дар ибтидо ҳамчун усули таҷзияи силсилаи вақт ба маҷмӯи ҷузъҳои муайяншаванда ба монанди тамоюл (ё намуна), ларзишҳо ва садо пешниҳод шуда буд. Як бартарии ин усул дар он аст, ки он ба модели садо ниёз надорад, то априори дода шавад. Мо силсилаи маълумотро ба маҷмӯи силсилаҳои ибтидоӣ тақсим мекунем, онҳоро таҳлил мекунем, ҷузъҳои мувофиқро интихоб мекунем ва дар ниҳоят ҷузъҳои муайяншавандаро дар синфҳо ҷамъбаст мекунем. Мисол, интихоби ҷузъҳои ҳамвор метавонад ҳамворкунии мутобиқшавиро ба вуҷуд орад. SSA барои таҳлили иктишофӣ хеле муфид аст, зеро метод метавонад бо садои модулятсияшуда мубориза барад, яъне садое, ки метавонад аз арзишҳои тамоюл вобаста бошад (масалан, хусусияти мултипликативӣ дорад).

Ба наздикӣ SSA барои таҳлили объектҳои ду андоза (2D-SSA), масалан, тасвирҳои рақамӣ тамдид карда шуд [16, 17]. Таҷзияи тасвирҳо дар муқоиса бо таҳлили силсилаи вақтҳо аз сабаби тағирёбии намунаҳои 2D мураккабтар аст. Аммо усулҳои ба осонӣ назоратшаванда ва мутобиқшаванда, ба монанди 2D-SSA, метавонанд татбиқи васеъ дошта бошанд.

2D-SSA бо усули 2D-ESPRIT умумияти зиёд дорад (ниг. [18]), ки ба шакли параметрии тасвирҳо асос ёфтааст ва барномаҳои зиёде дорад. 2D-SSA ва усулҳои ба зерфазо асосёфта дар таҳлили матн [19], сейсмология [20], маълумоти ифодаи фазоии генӣ [21] ва тасвири тиббӣ [22] истифода мешаванд.

Ҳуҷҷат [23] 2D-SSA-ро дар таҳлили рельефҳои рақамӣ дар геология истифода бурда, нишон дод, ки 2D-SSA воситаи муфид барои таҳлили сатҳҳои гуногуни тафсилот дар маълумотҳои рӯизаминӣ мебошад. Баъдтар, бар асоси назарияи дар [17] овардашуда, 2D-SSA ба маълумоти ифодаи генҳо барои ҷудо кардани садои ҳастаӣ аз тамоюли ифода истифода шуд [21].

Ҳуҷҷатҳо [24, 25] васеъшавии 2D-SSA-ро пешниҳод мекунанд, ки доираи барномаҳои SSA-ро афзоиш медиҳанд. Дар мақолаи мазкур мо нишон медиҳем, ки чӣ гуна ин васеъшавиро барои таҳлили маълумоти ифодаи ген истифода бурдан мумкин аст.

Ин ҳуҷҷат ба тариқи зайл тарҳрезӣ шудааст. Бахши 2 маҷмӯи маълумотҳои таҳлилшударо шарҳ медиҳад. Қисми 3 методологияи навро тавсиф мекунад ва қисмҳои 4 ва 5 равишро дар якчанд мисол нишон медиҳанд.

Усулҳои нави дар ин ҷо тавсифшуда, даврашакл ва шакли 2D-SSA, махсусан ба рӯи силиндрӣ татбиқ мешаванд (тавре ки барои Дрозофила ҷанинҳо), барои пешгирӣ кардани таъсири канорӣ ва намунаҳои шакли номунтазам. Масалан, майдони маълумоти босифат дар тасвир (масалан, бидуни аз ҳад зиёд) метавонад росткунҷа набошад ва ҳатто холигоҳ дошта бошад. Инчунин, азбаски проексияи планарии а Дрозофила ҷанин қариб эллиптикӣ аст, қобилияти таҳлили шаклҳои росткунҷа муфид буда метавонад.

Фасли 4 ба проблемаи ошкор кардан ва такмил додани коррекцияи кам ва аз ҳад зиёд дар тасвирҳои бисёрканалӣ, дар ҳоле ки бахши 5 масъалаи таҳлили шаклҳои рахи гени ҳатто партофташударо баррасӣ мекунад. Қисми 6 мубоҳиса ва хулосаҳои кӯтоҳро дар бар мегирад.

2. Маводҳо

Маълумот аз Лоиҳаи Шабакаи Транскрипсияи Беркли (BDTNP) [4] гирифта шудааст, ки дорои ченакҳои се ченака (3D) -и консентратсияи нисбии mRNA барои 95 ген дар давраи аввали рушд мебошад (аз ҷумла шӯрбо (сна)) ва шаклҳои ифодаи сафеда барои чор ген (бикоид, гигант, хунчбек (хб) ва Круппел (Кр)) дар давоми давраҳои ҷудошавии ядроӣ 13 (C13) ва 14 (C14A). BDTNP Release 2 дорои маҷмӯи маълумотҳои инфиродӣ (файлҳои PointCloud) барои 2830 ҷанин мебошад (http://bdtnp.lbl.gov/Fly-Net/bioimaging.jsp). Ин маълумотҳо дар координатҳои 6078 ядроҳои кортекси ҷанин сабт карда шуданд ва ҳамчун маҷмӯи додаҳои интегралӣ (файли VirtualEmbryo, бо асбобҳо барои визуализатсия ва таҳлил) пешниҳод карда шуданд. Ҷанинҳо собит ва флуоресцентӣ ранг карда шуданд, то намунаҳои ифодаи mRNA-и ду ген ва ДНК-и ядроиро нишон диҳанд. Яке аз генҳои олудашуда ё ҳатто партофта шуда буд (арафа) ё фуши таразу (ftz), ки ҳамчун аломатҳои фидусӣ барои бақайдгирии минбаъдаи фазоӣ истифода мешуданд.

3. Усулҳо

3.1. Таҳлили спектри сингулярии 2D

Мо сохтори умумии алгоритмҳои 2D-SSA-ро, ки дар [24, 25] тавсиф шудаанд, риоя хоҳем кард. Ин сохтори умумӣ аз дохилшавӣ, тақсимшавӣ, гурӯҳбандӣ ва барқарорсозӣ иборат аст. Воридшавӣ барои алгоритми 2D-SSA аз тасвир иборат аст

ва шакли равзанаи ҳаракаткунанда (ки параметри асосии алгоритм аст). Натиҷаи алгоритми 2D-SSA ин таҷзияи ҷузъҳои мушаххаси шакл мебошад

Нақшаи умумии алгоритмҳои ба монанди SSA

(1) Қадами воридкунӣ. Сохтмони матритсаи траектория

, дар куҷо фазои матритсаҳои сохтории Ханкел монанд аст. Сохтори матритса (ва фосила) аз тағир додани алгоритм ва равзанаи ҳаракаткунанда вобаста аст. Умуман, сутунҳои матритсаи траектория аз тирезаҳое иборатанд, ки дар рӯи тасвир ҳаракат мекунанд ва бо тартиби муқарраршудаи унсурҳои тиреза ба векторҳо табдил меёбанд. Ба маъное, андозаи тиреза ҳалли методро инъикос мекунад, яъне тирезаҳои калонтар ба декомпозитсияҳои муфассал оварда мерасонанд.

(2) Қадами таҷзия. Тақсимоти арзиши яквақтаи (SVD) матритсаи траектория

ба ном eigentriples (ихтисоршуда ҳамчун ET) мебошанд ва аз арзишҳои сингулӣ, векторҳои сингулии чап ва рости of иборатанд. Векторҳои хусусиро метавон ба шакли тиреза табдил дод. Ин маънои онро дорад, ки мо метавонем векторҳои хусусиро ҳамчун тасвирҳо баррасӣ кунем ва онҳоро тасвирҳои хос номида метавонем.

(3) Қадами гурӯҳбандӣ. Тақсим

ва гурӯҳбандии ҷамъбастҳо дар декомпозицияи SVD барои ба даст овардани декомпозитсияи матритса гурӯҳбандишуда

ибтидоӣ номида мешавад. Ҳадафи ин қадам гурӯҳбандии ҷузъҳои SVD барои ба даст овардани таҷзияи тафсиршавандаи объекти ибтидоӣ мебошад. Инро метавон тавассути таҳлили eigentriples анҷом дод.

(4) Қадами барқарорсозӣ. Таҷзияи тасвири ибтидоӣ, ки дар он

оператори проексия дар фазо мебошад (масалан, ханкелизатсия дар ҳолати 1D).

Биёед маънои оператори дохилкуниро барои ҳолати 1D шарҳ диҳем, зеро он соддатар аст ва методологияи умумиро нишон медиҳад. Барои силсилаи якченака

, мо тирезаҳои 1D-и дарозии ҳаракатро мегирем

ва сутунҳои матритсаи траекторияро дар шаклҳо созед

векторҳои ақибмонда мо матритсаи Ҳанкелро бо шумораи баробар дар антидиагоналҳо ҷамъ мекунем, ки матритсаи траектория номида мешавад

Маълум аст, ки матритсаҳои Ҳанкел ба силсилаҳое марбутанд, ки аз маҷмӯи маҳсулоти бисёрзанагӣ, экспоненсиалӣ ва мавҷҳои синусӣ иборатанд ва мушкили ҷудо кардани ин сумма ба иловаҳо мебошад. Агар мо метавонем тахминҳои экспоненсиалӣ ва полиномиро аз боқимонда ҷудо кунем, пас мо метавонем тамоюлҳо ва намунаҳоро ҷудо кунем. If we are able to separate sine waves with different frequencies, then we can construct a decomposition on components with different frequency ranges.

The singular value decomposition (SVD) of the trajectory matrix constructs a sequence of elementary matrices, which provides the best approximations of the initial matrix and, in a sense, of the initial series: , , and so on. Thus, we obtain the optimal decomposition, which is adaptive to the initial series. Note that the maximal number of the decomposition elements is equal to

. SSA theory explains why we can group the elementary components in the SVD expansion to solve such problems as, for example, smooth approximation and extraction of regular oscillations.

After a proper grouping, we obtain a matrix , which is close to a Hankel matrix, but not exactly Hankel. We can find the Hankel matrix closest to

by hankelization, that is, by averaging values by antidiagonals. Thus, we obtain the series consisting of ,

, and so on. Дар мth term is determined as

The role of is as follows. Small provides a decomposition to a small number of components, which mostly differ by frequency, and where the leading components present slowly varying series like the trend. Larger leads to more detailed decomposition. This gives more chance to extract a component however, some components can mix. Therefore, if the data series has a trend with a complex form or has periodicities with complex modulation, then window lengths should be moderate.

These generalities also hold for the case of 2D-SSA. In practice, the difference between 1D and 2D is in the construction of the trajectory matrices, which are quasi-Hankel, in particular Hankel-block-Hankel. The moving window is two-dimensional, for example, a rectangle. In this paper, we introduce circular SSA, for treating rectangles with periodic boundary conditions, for example, data sets on cylindrical geometries. Small window size corresponds to smoothing. We can take into consideration the structure of the image in different directions by choosing different sizes in different directions. The trajectory matrix is constructed from vectorized windows of arbitrary shape moving within the whole image (including circular domains, for periodic boundary conditions).

3.2. Particular Cases

For a rectangular image, with a rectangular window which moves within the image boundaries, we obtain the standard 2D-SSA method. If the image and the window are of arbitrary shape, the shaped version of 2D-SSA is applied [25]. If the window can cross the boundary of the image, we obtain a circular version of 2D-SSA.

For example, let us take an image (a matrix in the mathematical sense)

. Then we have a set of 4 windows in the ordinary version,

, and two additional windows, , , in the circular case. For the circular case, the trajectory matrix will have the form

One can see that the 2D trajectory matrix consists of trajectory matrices from each matrix’s row.

3.3. Choice of Parameters, Separability, and Component Identification

Approach to the choice of window size for one-dimensional time series is thoroughly described in [13, 26]. Recommendations for 2D objects are more complicated. For extraction of so-called objects of finite rank (sums of products of polynomials, exponentials, and sinusoids), which satisfy linear recurrence relations (LRRs), windows should be large, up to half of the object size. However, real-world patterns usually have complex form and satisfy LRRs only approximately and locally. The window needs to agree with this local character. In particular, sine waves are exactly governed by an LRR. However, if a 2D-sine wave has a slowly changing location, then only its local parts satisfy an LRR. The window sizes need to be in accordance with the scale of this locality. Choice of window size is always a balance between the local and the global scales of the data.

Generally, SSA can separate smooth patterns from noise for a wide variety of patterns. For regular patterns, 2D-SSA can be applied whether the pattern varies smoothly or sharply. However, if the pattern is not regular, variation needs to be smooth in order to use 2D-SSA for signal separation. Irregular pattern with sharp variation is poorly separated by 2D-SSA. If, however, the sharp change occurs in narrow area, this can be cut out, and the remaining data analyzed by shaped SSA, which is a version of 2D-SSA with a nonrectangular shape of the image or the window.

Elementary components are grouped based on their similarity to the data components being extracted. For regular components like sine waves, the number of elementary components can be calculated from theory. Also, patterns usually have a limited frequency range (usually lacking high frequencies). In general, therefore, leading elementary components with the appropriate frequency characteristics are ascribed to pattern.

In this paper we show how 2D-SSA can be used to remove noise, to separate regular oscillations from slowly varying patterns (for correcting erroneous unmixing procedures), and to extract stripes for their further analysis. Shaped SSA allows for the analysis of complex patterns by splitting images into several parts.

Дрозофила early gene expression (before the midblastula transition) produces smooth and simple patterns suitable for 2D-SSA processing. A number of web resources have such datasets (BDTNP BID [4], Fly-FISH http://fly-fish.ccbr.utoronto.ca [27], FlyEx http://urchin.spbcas.ru/flyex [28] see also [29, 30]). Shaped SSA can also be useful for a common subset of this data, in which patterns fall sharply to zero. In these cases, subregions can be excised or analyzed separately from the whole image. The gene sna is a typical Дрозофила example seen in the BDTNP BID such compact patterns are also seen in other experimental organisms, such as the nine zebrafish genes [31]. We expect 2D-SSA and shaped SSA to therefore have broad applicability to image processing in developmental biology.

The problem of unmixing expression patterns from two different genes in one image [32] requires additional conditions. Specifically, information is needed on the unmixed expression of each gene (i.e., data from one gene in the absence of the other gene). If the two genes have slowly varying patterns, they cannot readily be separated by SSA. In such cases, SSA cannot be used to detect or correct errors in mixed images. However, SSA is an effective unmixing method for cases in which one gene has an approximately regular structure, and this differs from the structure of the other gene. In this paper, we apply SSA to signal unmixing and image correction for such cases from Дрозофила маълумот.

3.4. Data Preprocessing

Initially, the data for 2D-SSA analysis should be measured on a regular grid. Data for gene expression are measured at nuclei, which are not regularly located on a 3D surface of embryo (which is roughly ellipsoidal in shape). The first step of preprocessing is a cylindrical projection of the data (centred on the major axis of the ellipsoid the major axis of the embryo is found by principal component analysis). We then interpolate the data to a regular grid on this cylinder. We analyze a central region of the cylinder, in order to avoid corruptions near the poles from the ellipsoid to cylinder transformation. After 2D-SSA decomposition, we interpolated the data back onto the nuclear centers. This interpolation is performed for smooth components residuals are calculated as the difference between the initial data and interpolated smooth components.

Interpolation involves Delaunay triangulation followed by linear interpolation of nuclear centers to the triangulation.

3.5. Татбиқ

The algorithms are implemented in the Rssa and BioSSA packages in Р. Rssa is a general-purpose package containing effective implementation of singular spectrum analysis and its 2D extensions. 2D-SSA algorithms are time- and memory-consuming and therefore it is very important to have an effective implementation. A description of Rssa with examples can be found in [24, 33]. Дар Р-package BioSSA is an addition to Rssa for application to fly embryo gene expressions data and is briefly described at http://biossa.github.io/.

4. Periodic Patterns Produced by Unmixing Algorithms

Different emission spectra for fluorescent probes allows for the simultaneous staining for 3-4 gene products in embryonic tissues. Quantitative imaging projects [4, 30] use the same gene in one of these channels in all embryos, for reliable quantitative comparisons, registration, and so forth. The gene used for this marking in Дрозофила embryos is commonly one of the pair-rule genes (such as eve ё ftz), which have a characteristic periodic 7-stripe expression pattern.

Multichannel imaging suffers from an inherent problem of overlapping emission spectra (when the fluorescent markers are simultaneously excited (e.g., [34])), where light from more than one fluorescent dye is collected by a given acquisition channel. To computationally reduce this “crosstalk,” an automated channel unmixing method was developed and applied to the BDTNP data [32].

The problem with this approach in large scale projects with automatic data processing is that the unmixing parameters can end up being too high or too low. If the parameters are overestimated, unmixing produces an overcorrection, which is manifest as a partial subtraction of the common, reference pattern from the pattern of the second gene (the gene under study for the embryo). With periodic reference patterns (eve, ftz), this produces periodic grooves in the “unmixed” pattern. Figure 1 shows the effects of such overcorrection in one of the BDTNP embryos.


Муқаддима

In the presence of genetic or environmental perturbations, differential expression of genes, orchestrated by dedicated regulatory circuits, shapes the physiological responses of the cell. Common physiological responses to perturbations, e.g. in response to stress or during oncogenic transformation, often include changes in the cell growth rate and metabolism. In turn, both growth rate and metabolic parameters of the cell can exert global influences on gene expression, as demonstrated by landmark studies in E. coli (1–4) and in yeast (5–8). Thus, the gene expression program following a perturbation reflects a joint effect of the specific regulatory circuits that are induced (or repressed) by the perturbation, as well as the global influence on gene expression by an altered physiological state (Fig 1A). Further complexities arise as gene expression and cell physiology operate in mutual feedback (4, 9), which can lead to the emergence of complex behaviours (10). Currently, a quantitative framework to understand the global effects of cell physiology on gene expression is lacking. Development of such a framework would allow perturbation-specific gene regulation mechanisms to be uncoupled from global gene expression control, and allow synthetic gene circuits with complex behaviours to be designed (9, 10).

A. Gene expression profiles of a cell depends on both specific gene expression programs induced by specific perturbations, as well as the global influence on gene expression by the physiological state of the cell.

B. Experimental design to orthogonally probe the effects of growth rate and amino acid metabolism on gene expression. Cells were grown in chemostats at controlled growth rates and media composition. GR, growth rate AA, amino acid XIA, Xia ва дигарон (22,23). In AA experiments, carbon-limited conditions (blue rows), the “Gln” condition and the “Gln*” condition differ in the concentration of Gln and glucose in the chemostat feed media see Table S1 for full details.

C. Number of differentially expressed (DE FDR < 0.01) genes at mRNA and protein (prot) levels in the GR experiments, AA experiments, and XIA experiments, showing that a large number of genes are regulated by growth rate and metabolic parameter.

Seminal studies in the field (11–13) have previously examined the interaction between growth rate, metabolic parameters, and gene expression, using microarrays and relative-quantitative metabolomics, in the eukaryal model organism Saccharomyces cerevisiae. Herein we revisit these interactions using RNAseq-based absolute-quantitative transcriptomics, showing substantial changes in absolute quantities of mRNA between different growth conditions which cannot be captured with relative-quantitative data. We further provide absolute-quantitative proteomics and intracellular amino acid abundance, in a total of 22 steady-state yeast cultures in biological triplicates, as a high-quality resource to the community. The 22 steady-state conditions were designed to orthogonally probe the effects of growth rate and metabolic parameters related to amino acids on gene expression (Fig 1B). Мо инро ёфтем

90% of genes are globally influenced by the cell growth rate and/or metabolic parameters. The growth rate-induced gene expression changes were coordinated at the transcript and protein levels, and were associated with the availabilities of the transcription and translation machineries. In contrast, gene expression control by metabolic parameters were not associated with the availability of transcription and translation machineries, but were likely regulated by the availabilities of amino acids and nucleotides. We found that genes related to central carbon metabolism (CCM) were distinctly regulated, reflecting unique control mechanisms to ensure robust expression of this metabolic pathway. Finally, by re-analyzing gene expression profiles of a distantly related yeast, Schizosaccharomyces pombe, and of the human Burkitt’s lymphoma cell line P493-6, we demonstrated that our findings can be broadly applied to uncouple global gene expression control from regulation by specific transcriptional and translational circuits, allowing novel biological insights in gene regulation to be uncovered.


Quantifying Gene Co-Expression Heterogeneity in Cancer Towards Efficient Network Biomarker Design

It is well known that cancer is a highly heterogeneous disease, and the predictive capability of targeted gene signature approach suffers from the inter-tumor heterogeneity. Here we propose a framework to quantify the molecular heterogeneity of tumors from gene-gene relational perspective using co-expression networks and interactome data. We believe that to understand individualized gene behavior across patients, relational status of genes needs to be considered because complex disease phenotype is often caused by failures of genetic interactions in cancer cells.

We quantified gene-gene relational heterogeneity from a benchmark data set using co-expression networks inferred from Microarray data, and showed that genes related to breast cancer metastasis can be stratified to different classes based on their relational status obtained from pair-wise comparisons of co-expression networks. Further we used the relational heterogeneity information to predict patient survival and found that relationally heterogeneous gene set is less predictive than relatively conserved cancer genes. We explored heterogeneity gene sets using interactome data and identified densely connected components that are causal to inter-tumor heterogeneity. We independently validated our approach with two patient cohorts. Our results demonstrated the efficiency of using heterogeneity information to design network markers.

Current Bioinformatics

Унвон:Quantifying Gene Co-Expression Heterogeneity in Cancer Towards Efficient Network Biomarker Design

Ҳаҷм: 10 ЧОП: 3

Муаллиф(ҳо):Shang Gao, Abdullah Sarhan, Reda Alhajj, Jon Rokne, Doug Demetrick and Jia Zeng

Мансубият:College of Computer Science and Technology, Jilin University, Changchun, Jilin, China.

Abstract:It is well known that cancer is a highly heterogeneous disease, and the predictive capability of targeted gene signature approach suffers from the inter-tumor heterogeneity. Here we propose a framework to quantify the molecular heterogeneity of tumors from gene-gene relational perspective using co-expression networks and interactome data. We believe that to understand individualized gene behavior across patients, relational status of genes needs to be considered because complex disease phenotype is often caused by failures of genetic interactions in cancer cells.

We quantified gene-gene relational heterogeneity from a benchmark data set using co-expression networks inferred from Microarray data, and showed that genes related to breast cancer metastasis can be stratified to different classes based on their relational status obtained from pair-wise comparisons of co-expression networks. Further we used the relational heterogeneity information to predict patient survival and found that relationally heterogeneous gene set is less predictive than relatively conserved cancer genes. We explored heterogeneity gene sets using interactome data and identified densely connected components that are causal to inter-tumor heterogeneity. We independently validated our approach with two patient cohorts. Our results demonstrated the efficiency of using heterogeneity information to design network markers.


Видеоро тамошо кунед: Грунтовка развод маркетологов? ТОП-10 вопросов о грунтовке. (Сентябр 2022).


Шарҳҳо:

  1. Grogrel

    Муаллиф бояд барои ин муҷассама гузорад! :)

  2. Kazilar

    I with you do not agree

  3. Gard

    Bravo, excellent idea

  4. Zair

    Дар ин ҷо чизе ҳаст. Ташаккури зиёд барои маълумот. Шумо дуруст будед.

  5. Besyrwan

    Бубахшед, ки сухани шуморо халалдор кардам, пешниҳоде ҳаст, ки мо бояд роҳи дигарро пеш гирем.



Паём нависед