Informacija

Microarray genų ekspresijos matricos formatas

Microarray genų ekspresijos matricos formatas


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.

Nuskaitę mikromasyvo lustą gauname RAW duomenis skirtingais formatais, priklausomai nuo naudojamo mikromasyvo tipo. Tačiau šiuos RAW duomenų failus galima normalizuoti ir apdoroti, kad būtų sukurta genų ekspresijos duomenų matrica.

Bandžiau išsiaiškinti, koks tiksliai yra apdorotų duomenų rezultatas ir koks tų duomenų formatas. Kaip mačiau iki šiol, nėra konkretaus apdorotų duomenų formato. Žinoma, dauguma jų sutinka, kad stulpeliai žymi eksperimentus, o eilutės – genus, tačiau papildoma informacija viršuje paprastai skiriasi, bet aš nesu tikras, pagal ką. Ar kas nors gali pasiūlyti dažniausiai naudojamus formatus? Ar tame apdorotame duomenų faile yra papildomos informacijos, jei norėčiau jį klasifikuoti?


RAW signalo reikšmės iš kiekvienos mikromatricos transformuojamos ir apdorojamos, kad būtų gautos normalizuotos kiekvienos mikromatricos signalo vertės. Transformavimo ir apdorojimo etapai yra standartiniai, tačiau kiekvienos gamybos etapai skiriasi. Kiekviena gamintoja naudoja skirtingą metodą / technologiją signalų reikšmėms gauti. Taigi signalo reikšmės nėra tiesiogiai palyginamos tarp skirtingų „microarray“ technologijų.

Eksperimentai, kuriuose naudojamos skirtingos technologijos, gali gauti panašų RANK rezultatų, tačiau normalizuotos signalo reikšmės skirsis. GEO galite peržiūrėti duomenų rinkinių ir dažniausiai naudojamų technologijų sąrašą. Nežinau, ką turite omenyje taikydami klasifikaciją (ar norite sugrupuoti skirtingų mikrogardelių technologijų, vykdomų atliekant tą patį eksperimentą, rezultatus? Esu tikras, kad mikrogardelių technologijos buvo palygintos anksčiau/jau)


Naudokite R, kad nubrėžtumėte šilumos žemėlapį iš „Microarray“ duomenų

Pirmoje šio puslapio dalyje naudojama R, kad būtų galima analizuoti ūminės limfocitinės leukemijos (ALL) mikromatricos duomenų rinkinį, sukuriant dviejų tipų leukemijos skirtingai išreikštų genų šilumos žemėlapį (su dendrogramomis).

Puslapyje pateikiama informacija apie tai, kaip tai padaryti naudojant „Python“ naudojant RPy.

Pirminė neapdorotų duomenų citata yra „Suaugusiųjų T-ląstelių ūminės limfocitinės leukemijos genų ekspresijos profilis identifikuoja skirtingus pacientų pogrupius, kurių atsakas į gydymą ir išgyvenamumas skiriasi“, - sakė Chiaretti. ir kt. Blood 2004. (PMID: 14684422)

Analizė yra „žingsnis po žingsnio“ receptas, pagrįstas šiuo straipsniu „Biolaidininkas: atvira programinės įrangos kūrimas kompiuterinei biologijai ir bioinformatikai“, Gentleman ir kt. 2004 m. Jų 2 pav. šilumos žemėlapis, kurį mes atkuriame, yra čia:


Fonas

Tarp daugybės iššūkių, kuriuos mikromatricos kelia tiek bioinformatikams, tiek biologams, duomenų perdavimas yra vienas svarbiausių. Taip yra dėl to, kad, priešingai nei biologinėms sekoms, mikromatricos duomenims reikalingos daugiamatės ir įvairios duomenų struktūros ir kol kas nėra natūralių ar standartinių būdų, kaip perkelti rezultatus tarp tyrimų grupių. Tai taikoma ir pagrindiniams genų ekspresijos duomenims, ir aprašomosioms biologinėms anotacijoms, kurios suteikia kontekstą genų ekspresijos matavimams. Dabar paskelbta šimtai straipsnių, tačiau ne daugiau kaip sauja pateikė duomenis tuo pačiu formatu ir nė vienas nepateikė tinkamos kontekstinės informacijos, kad būtų galima atkurti eksperimentus.

Pastaruosius dvejus metus MGED („microarray“ genų ekspresijos duomenų grupė) kovojo su standartais pagrįstu „microarray“ duomenų keitimusi. Neseniai MGED paskelbė specifikaciją, aprašančią MIAME, minimalią informaciją, skirtą mikromatricos eksperimento anotacijai [1]. MIAME yra pagrįstas šimtų MGED konferencijų dalyvių sutarimu (daugiau informacijos rasite [2]) ir nurodo, kurie duomenys ir kontekstinė informacija turėtų būti teikiami, kai skelbiamas mikrogardelių genų ekspresijos duomenų rinkinys. Kai kurie žurnalai (pvz. Gamta) pradėjo patvirtinti arba skatinti MIAME atitiktį dokumentams, kuriuose aprašomi „microarray“ eksperimentų rezultatai. Tikimasi (iš tikrųjų tikimasi), kad ateityje žurnalai ir finansavimo agentūros reikalaus MIAME reikalavimus atitinkančių duomenų, kad galėtų toliau finansuoti ir publikuoti.

Nepakanka nurodyti, kad turi būti pateikti tam tikri duomenys ir papildoma informacija. Norint, kad MIAME būtų naudinga, labai svarbu, kad būtų standartinis duomenų perdavimo formatas. Daugelis šio straipsnio autorių jau anksčiau reagavo į šį poreikį kurdami XML pagrindu sukurtas duomenų perdavimo sintakses mikromasyvų eksperimentams (GEML, genų ekspresijos žymėjimo kalba [3] iš Rosetta Inpharmatics ir MAML, mikromasyvų žymėjimo kalba iš MGED).

XML (išplečiama žymėjimo kalba) yra taisyklių rinkinys, pagal kurį gali būti apibrėžti nauji žodynai. Kai kuriais atžvilgiais jis panašus į HTML, nes žymės naudojamos informacijai koduoti, tačiau HTML informacija yra susijusi su dokumento formatavimu, naudojant iš anksto nustatytą žymų rinkinį. XML žymos nenurodo, kaip dokumentas turi būti suformatuotas, o suteikia semantinį dokumento turinio kontekstą. XML žodynai apibrėžia savo žymas ir naudoja XML, kad informacija būtų saugoma taip, kad tą informaciją būtų galima suprasti. Dėl šios priežasties ir plataus palaikymo, kurį XML gavo nuo tada, kai buvo išleistas kaip W3C rekomendacija 1998 m. [4] GEML ir MAML pasirinko XML koduoti microarray duomenis. Paprastai XML dokumentas nėra atskiras dokumentas, o nurodo kitą dokumentą, vadinamą dokumento tipo apibrėžimu arba DTD. DTD yra taisyklių rinkinys arba „deklaracijos“, nurodančios, kurios žymos gali būti naudojamos ir kas jose yra. Būtent DTD mes nurodome MAGE-ML. XML dokumentai, sukurti naudoti MAGE-ML, bus susiję su šiuo DTD. Atsakydami į OMG (objektų valdymo grupės [5]) prašymą dėl genų raiškos duomenų perdavimo metodų, GEML ir MAML kūrėjai pateikė savo žodynus kaip galimus šios problemos sprendimus.


Nuorodos

Chen, D.-R., Chang, R.-F. ir Huang, Y.-L. (2000). Krūties vėžio diagnozė naudojant savaime besitvarkančius sonoragijos žemėlapius. Ultragarsas medicinoje ir biologijoje, 26:3, 405–411.

Chen, G., Jaradat, S., Banerjee, N., Tanaka, T., Ko, M., & amp Zhang, M. (2002). Klasterizacijos algoritmų įvertinimas ir palyginimas analizuojant ES ląstelių genų ekspresijos duomenis. Statistica Sinica, 12, 241–262.

Eisen, M., Spellman, P., Brown, P., & amp; Botstein, D. (1998). Klasterių analizė ir viso genomo ekspresijos modelių rodymas. Proceedings of the National Academy of Sciences, JAV, 95, 14863–14868.

Gibbons, F. ir Roth, F. (2002). Genų ekspresija pagrįstų klasterizacijos metodų kokybės vertinimas naudojant genų anotaciją. Genomo tyrimai, 12, 1574–1581.

Hautaniemi, S., Ringnér, M., Kauraniemi, P., Kallioniemi, A., Edgren, H., Yli-Harja, O., Astola, J., & Kallion-iemi, O.-P. (2002). Strategija, skirta nustatyti galimas genų ekspresijos kitimo žmogaus vėžyje priežastis. In Genomo signalų apdorojimo ir statistikos seminaro darbai (GENSIPS), Raleigh, NC, JAV, 2002 m. Spalio mėn.

Haykin, S. (1999). Neuroniniai tinklai, visapusis pagrindas, 2-asis leidimas, Prentice Hall.

Hedenfalk, I., Duggan, D., Chen, Y., Radmacher, M., Bittner, M., Simon, R., Meltzer, P., Gusterson, B., Esteller, M., Kallioniemi, O.- P., Wilfond, B., Borg, Å., & Trent, J. (2001). Genų ekspresijos profiliai paveldimo krūties vėžio atveju. The New England Journal of Medicine, 344:8, 539–548.

Hill, A., Hunter, C., Tsung, B., Tucker-Kellogg, G. ir Brown, E. (2000). C. elegans genų ekspresijos genominė analizė. Mokslas, 290, 809–812.

Hyman, E., Kauraniemi, P., Hautaniemi, S., Wolf, M., Mousses, S., Rozenblum, E., Ringnér, M., Sauter, G., Monni, O., Elkahloun, A., Kallioniemi, A., & amp; Kallioniemi, O.-P. (2002). DNR amplifikacijos įtaka genų ekspresijos modeliams sergant krūties vėžiu. Vėžio tyrinėtojash, spaudoje.

Kallioniemi, A., Kallioniemi, O.-P., Sudar, D., Rutovitz, D., Gray, J., Waldman, F., & Pinkel, D. (1992). Lyginamoji genomo hibridizacija kietųjų navikų molekulinei citogenetinei analizei. Mokslas, 258, 818–882.

Kaski, S., Kangas, J., & amp Kohonen, T. (1998). Savarankiškai besitvarkančių žemėlapių (SOM) darbų bibliografija: 1981–1997 m. Neuroninio skaičiavimo tyrimai 1, 102–350.

Kaski, S., Nikkilä, J., Törönen, P., Castrén, E., & Wong, G. (2001). Genų raiškos duomenų analizė ir vizualizacija naudojant savaime besitvarkančius žemėlapius. In NSIP-01, IEEE-EURASIP seminaro apie netiesinį signalų ir vaizdo apdorojimą darbai.

Kaski, S., & Sinkkonen, J. (2002). Klasterizavimas, pagrįstas sąlyginiais skirstiniais pagalbinėje erdvėje. Neuroninis skaičiavimas, 14, 217–239.

Kauraniemi, P., Bärlund, M., Monni, O., & Kallioniemi, A. (2001). Nauji amplifikuoti ir labai išreikšti genai, aptikti ERBB2 amplikone sergant krūties vėžiu cDNR mikrogardelėmis. Vėžio tyrimai, 61, 8235–8240.

Kohonen, T. (2001). Savarankiškai besitvarkantys žemėlapiai, 3 leidimas, Springer.

Mangiameli, P., Chen, S. ir West, D. (1996). SOM neuroninio tinklo ir hierarchinių klasterizacijos metodų palyginimas. Europos operatyvinių tyrimų žurnalas, 93, 402–417.

Monni, O., Bärlund, M., Mousses, S., Kononen, J., Sauter, G., Heiskanen, M., Paavola, P., Avela, K., Chen, Y., Bittner, M., & amp; Kallioniemi, A. (2001). Išsamus 17q23 amplikono kopijų skaičius ir genų ekspresijos profiliavimas žmogaus krūties vėžiu. JAV Nacionalinės mokslų akademijos darbai, 98:10, 5711–5716.

Mousses, S., Wagner, U., Chen, Y., Kim, J., Bubendorf, L., Bittner, M., Pretlow, T., Elkahloun, A., Trepel, J. ir Kallioniemi, O. -P. (2001). Prostatos vėžio hormonų terapijos nesėkmė apima sistemingą androgenams reaguojančių genų atkūrimą ir rapamicinui jautraus signalizacijos aktyvavimą. Onkogenas, 20:46, 6718–6723.

Oja, M., Nikkilä, J., Törönen, P., Wong, G., Castrén, E., & Kaski, S. (2002). Mutacinių mielių padermių genų ekspresijos profilių tiriamasis grupavimas. W. Zhang & amp. Shmulevich (red.), Skaitiniai ir statistiniai genomo metodais, Kluwer Academic Publishers.

Parmigiani, G., Garrett, E., Anbazhagan, R., & amp; Gabriels, E. (2002). Vėžio ekspresija pagrįstos molekulinės klasifikacijos statistinė sistema. Karališkosios statistikos draugijos žurnalas: B serija (statistinė metodika), 64, 1–20.

Pollack, J., Perou, C., Alizadeh, A., Eisen, M., Pergamenschikov, A., Williams, C., Jeffrey, S., Botstein, D. ir amp Brown, P. (1999). Genomo masto DNR kopijų skaičiaus pokyčių analizė naudojant cDNR mikroschemas. Gamtos genetika, 23:1, 41–46.

Ramaswamy, S., Tamayo, P., Rifkin, R., Mukherjee, S., Yeang, C., Angelo, M., Ladd, C., Reich, M., Latulippe, E., Mesirov, J., Poggio, T., Gerald, W., Loda, M., Lander, E. ir Golub, T. (2001). Daugiaklasių vėžio diagnozė naudojant naviko genų ekspresijos parašus. Proceedings of the National Academy of Sciences, JAV, 98:26, 15149–15154.

Raychaudhuri, S., Stuart, J. ir Altman, R. (2000). Pagrindinių komponentų analizė, skirta apibendrinti mikromatricos eksperimentus: taikymas sporuliacijos laiko eilutėms. Ramiojo vandenyno bioinformatikos simpoziumo medžiaga, 5, 452–463.

Siegler, M., Jain, U., Raj, B. ir Stern, R. (1997). Automatinis transliuojamų naujienų garso segmentavimas, klasifikavimas ir grupavimas. In DARPA kalbos atpažinimo seminaro medžiaga (97–99).

Tamayo, P., Slonim, D., Mesirov, J., Zhu, Q., Kitareewan, S., Dmitrovsky, E., Lander, E., & amp; Golub, T. (1999). Genų ekspresijos modelių aiškinimas naudojant savaime organizuojančius žemėlapių metodus ir pritaikymas kraujodaros diferenciacijai. Proceedings of the National Academy of Sciences, JAV, 96, 2907–2912.

Törönen, P., Kolehmainen, M., Wong, G., & amp; Castrén, E. (1999). Genų ekspresijos duomenų analizė naudojant savaime besirenkančius žemėlapius. FEBS Letters, 451:2, 142–146.

Ultsch, A. ir Siemon, H. (1989). Tiriamoji duomenų analizė: „Kohonen“ tinklų naudojimas transputeriuose. Techninė ataskaita 329, Dortmundo universitetas, Vokietija.

Vesanto, J., Himberg, J., Alhoniemi, E., & Parhankangas, J. (2000). SOM įrankių rinkinys, skirtas Matlab 5. Techninė ataskaita A57, Helsinkio technologijos universitetas, Suomija.

Wall, M., Dyck, P. ir Brettin, T. (2001). SVDMAN-singuliarinės reikšmės skilimo mikromatricos duomenų analizė. Bioinformatika, 17:6, 566–568.

Xiong, M., Fang, X. ir Zhao, J. (2001). Biologinio žymeklio identifikavimas pagal funkcijų įvynioklius. Genomo tyrimai, 11:11, 1878–1887.


Microarray genų ekspresijos matricos formatas – Biologija

Neuroevoliucija kaip mikrogardelių genų ekspresijos modelio identifikavimo įrankis vėžio tyrimuose

Sveiki atvykę į šią saugyklą. Čia rasite visą kodą, reikalingą paleisti N3O algoritmą, skirtą mikrogardelių klasifikavimui ir genų atrankai.

Mikrograma vis dar yra vienas iš pagrindinių vėžio biologijos tyrimo metodų. Tačiau išraiškos modelių nustatymas iš mikromasyvų duomenų rinkinių vis dar yra didelis iššūkis, kurį reikia įveikti. Šiame darbe naujas metodas, naudojant „Neuroevolution“, mašinų mokymosi sritį, apjungiančią nervinius tinklus ir evoliucinius skaičiavimus, padeda išspręsti šį iššūkį, tuo pat metu klasifikuojant „microarray“ duomenis ir pasirenkant tinkamesnių genų pogrupį. Pagrindinis algoritmas FS-NEAT buvo pritaikytas pridedant naujų struktūrinių operatorių, skirtų šiems didelio matmens duomenims. Be to, buvo naudojamas griežtas filtravimo ir išankstinio apdorojimo protokolas, siekiant atrinkti siūlomo metodo kokybiškus mikromatricos duomenų rinkinius, pasirinkus 13 duomenų rinkinių iš trijų skirtingų vėžio tipų. Rezultatai rodo, kad „Neuroevolution“ sugebėjo sėkmingai klasifikuoti mikrogardelių mėginius, palyginti su kitais literatūros metodais, taip pat rasti genų pogrupius, kuriuos galima apibendrinti kitiems algoritmams ir kurie turi atitinkamą biologinę informaciją. Šis metodas aptiko 177 genus, o 82 buvo patvirtinti kaip jau susiję su atitinkamais vėžio tipais, o 44 buvo susiję su kitų tipų vėžiu, todėl tapo potencialiais taikiniais, kuriuos reikia ištirti kaip vėžio biomarkerius. Taip pat buvo aptiktos penkios ilgos nekoduojančios RNR, iš kurių keturios dar neturi aprašytų funkcijų. Rasti ekspresijos modeliai yra iš esmės susiję su ekstraląsteline matrica, egzosomomis ir ląstelių proliferacija. Šiame darbe gauti rezultatai galėtų padėti išsiaiškinti molekulinius mechanizmus, kuriais grindžiamas naviko procesas, ir aprašyti naujus galimus taikinius, kuriuos reikia ištirti būsimuose darbuose.

Neuroevoliucija kaip mikrogardelių genų ekspresijos modelio identifikavimo įrankis vėžio tyrimuose

Bruno Iochins Grisci, Bruno César Feltes, Márcio Dorn

Informatikos institutas, Rio Grande do Sul federalinis universitetas, Porto Alegrė, RS, Brazilija

Jei naudojate N3O mokslinėje publikacijoje, būtume dėkingi, jei cituotumėte šį straipsnį:

Bruno Iochins Grisci, Bruno César Feltes ir Marcio Dorn. „Neuroevoliucija kaip įrankis, skirtas Microarray genų ekspresijos modelio identifikavimui vėžio tyrimuose“. Biomedicininės informatikos žurnalas (2018). https://doi.org/10.1016/j.jbi.2018.11.013

Jei ieškote ankstesnio darbo, kuriame mikromasyvų klasifikavimui naudojamas grynas FS-NEAT, žr. https://doi.org/10.1109/CEC.2018.8477813

Atsisiųskite tvarkingą katalogą (anksčiau jis buvo pasiekiamas kaip .zip failas) su visais failais ir paleiskite jame šią komandą:

python NEAT.py save_dir number_generations number_cores k_cross_validation data_file label_file index_file

  • save_dir: (eilutės) katalogo kelias, kuriame turėtų būti išsaugoti rezultatai
  • number_generations: (Int) genetinio algoritmo kartų skaičius
  • number_cores: (Int) branduolių, galimų lygiagretinti, skaičius
  • k_cross_validation: (Int) nurodo sulenkimų skaičių sluoksniuotam kryžminiam patvirtinimui, nustatomas į 0, kad nebūtų kryžminio patvirtinimo
  • data_file: (String) failo kelias į .gct failą su genų išraiškos duomenimis
  • label_file: (Eilutė) failo kelias į .cls failą su pavyzdžių etikete
  • index_file: (String) failo kelias į .txt failą su kryžminio patvirtinimo kiekvieno langelio pavyzdžių indeksais. Naudokite None, kad automatiškai sukurtumėte raukšles

Galutinis geno pasirinkimas bus išsaugotas kaip tr_selection.gct

Galutinis tikslumas bus išsaugotas kaip accuracy.txt

Galutinis neuroninis tinklas bus išsaugotas kaip reqnet.svg

Galutinė painiavos matrica bus išsaugota kaip cv_cm.svg

Įspėjimas: atminkite, kad dėl kelių procesų suderinamumo problemų šį kodą šiuo metu palaiko tik Unix (Linux ir MacOS) operacinės sistemos.

patikrinti, ar įdiegtos visos reikalingos bibliotekos.

Taip pat reikalinga programinė įranga Graphviz: https://www.graphviz.org/

Atminkite, kad kodas turėtų būti paleistas naudojant Python 2.7.

Norėdami paleisti šį scenarijų, naudokite .gct ir .cls failų formatus.

Įspėjimas: Atkreipkite dėmesį, kad naudojant N3O ​​visos klasifikavimo problemos turi būti dvejetainės (įvesties failai turi turėti lygiai 2 klases!).

MICROARRAY DUOMENYS TESTAMS

Originaliame dokumente naudojami duomenys yra prieinami (suspausti) duomenų kataloge.

Jei jums reikia duomenų bandymams ar etalonams arba tiesiog norite mikromasyvų duomenų rinkinių savo eksperimentams, patikrinkite „CuMiDa“ (kuruojamą mikromasyvų duomenų bazę) šiuo adresu: http://sbcb.inf.ufrgs.br/cumida

Visi šiame dokumente naudojami duomenys yra prieinami per CuMiDa.

Įspėjimas: Atkreipkite dėmesį, kad naudojant N3O ​​visos klasifikavimo problemos turi būti dvejetainės (įvesties failai turi turėti lygiai 2 klases!). Galite pritaikyti kelių klasių problemas (pvz., Kai kuriuos duomenų rinkinius, kuriuos galima rasti „CuMiDa“), naudojant klasifikaciją „Visi prieš visus“: https://en.wikipedia.org/wiki/Multiclass_classification#One-vs.-rest


RNA-Seq ir Microarray technologijos palyginimas

RNR sekos nustatymo (RNA-Seq) technologija leidžia greitai profiliuoti ir giliai ištirti bet kurios rūšies transkriptą. Šis metodas suteikia daug privalumų, palyginti su „microarray“ analize - sena technologija, dažnai naudojama genų ekspresijos tyrimuose.

RNA-Seq ir Microarray technologijos pranašumai

Galimybė aptikti naujus nuorašus: Skirtingai nuo masyvų, RNA-Seq technologijai nereikia rūšies ar nuorašo specifinių zondų. Jis gali aptikti naujus transkriptus, genų suliejimus, vieno nukleotido variantus, indelius (mažus įterpimus ir ištrynimus) ir kitus anksčiau nežinomus pokyčius, kurių masyvai negali aptikti. 1,2

Platesnis dinaminis diapazonas: Naudojant masyvo hibridizacijos technologiją, genų ekspresijos matavimą riboja fonas žemesnėje dalyje ir signalo prisotinimas aukščiausioje dalyje. RNR-Seq technologija sukuria atskirus, skaitmeninius sekos skaitymo skaičius ir gali kiekybiškai išreikšti išraišką didesniame dinaminiame diapazone (& gt10 5 RNR-Seq ir 10 3 masyvams). 1,2,3

Didesnis specifiškumas ir jautrumas: Palyginti su mikro matricomis, RNA-Seq technologija gali aptikti didesnį procentą skirtingai išreikštų genų, ypač genų, kurių ekspresija yra žema. 4-6

Paprastas retų ir mažo gausumo nuorašų aptikimas: Sekos aprėpties gylį galima lengvai padidinti, kad būtų galima aptikti retus nuorašus, atskirus transkriptus vienoje ląstelėje arba silpnai išreikštus genus.

Perėjimas nuo masyvų prie RNA-Seq

Pasiekite išsamų „microarray“ ir „RNA-Seq“ technologijų palyginimą sekos paslaugų teikėjo požiūriu.


Anotacija

Šiame straipsnyje aprašomos konkrečios procedūros, kaip atlikti Affymetrix GeneChip® sojos pupelių genomo duomenų kokybės vertinimą ir analizę, skirtą diferencinei genų ekspresijai nustatyti naudojant atvirojo kodo R programavimo aplinką kartu su atvirojo kodo Bioconductor programine įranga. Aprašome procedūras, skirtas tų Affymetrix zondų rinkinių ID, konkrečiai susijusių su sojos pupelių genomu, išgavimo Affymetrix sojos pupelių lustoje, ir demonstruojame tiriamųjų schemų naudojimą, įskaitant neapdorotų zondo lygio duomenų vaizdus, ​​​​boxplots, tankio diagramas ir M ir A diagramas. Aptariamas RNR degradavimas ir rekomenduojamos Affymetrix procedūros kokybės kontrolei. Tinkamas zondo lygio modelis yra puiki kokybės vertinimo priemonė. Norėdami tai pademonstruoti, aptariame ir rodome lustų pseudovaizdus su svoriais, likučiais ir pasirašytais likučiais bei papildomus zondo lygio modeliavimo grafikus, kurie gali būti naudojami nukrypusiems lustams nustatyti. Robust Multichip Averaging (RMA) procedūra buvo naudojama fono korekcijai, normalizavimui ir AffyBatch zondo lygio duomenų apibendrinimui, siekiant gauti ekspresijos lygio duomenis ir atrasti skirtingai išreikštus genus. Išraiškos lygio duomenims pateikti boxplotų ir MA diagramų pavyzdžiai. Vulkanų brėžiniai ir šilumos žemėlapiai naudojami parodyti (log) kartos pokyčiams kartu su įprastais ir vidutiniais. t-statistika įdomiems genams nustatyti. Realiais duomenimis parodome, kaip R ir Bioconductor funkcijų įgyvendinimas sėkmingai nustatė skirtingai išreikštus genus, kurie gali turėti įtakos sojų pupelių atsparumui grybelio patogenui. Phakopsora pachyrhizi. Visą šaltinio kodą, skirtą visiems kokybės įvertinimams ir statistinėms procedūroms atlikti, galima atsisiųsti iš mūsų žiniatinklio šaltinio: http://css.ncifcrf.gov/services/download/MicroarraySoybean.zip.


Microarray genų ekspresijos matricos formatas – Biologija

Ši nauja technologija pradėjo atsirasti antroje dešimtojo dešimtmečio pusėje, istoriškai išsivystė iš pirminių eksperimentinių ataskaitų, paskelbtų aštuntojo dešimtmečio viduryje, kuriose buvo nurodyta, kad pažymėtos nukleino rūgštys gali būti naudojamos stebėti nukleorūgščių molekulių, pritvirtintų prie kieto pagrindo, ekspresiją. Tačiau tik 1995 m. mokslinėje literatūroje Patrickas Brownas ir jo kolegos iš Stanfordo universiteto (Brown. ir kt. 1995).

Tačiau šiandien yra akivaizdžių įrodymų, kad technologija nuo pat jos sukūrimo padarė didžiulę pažangą ir įgijo vis didesnį populiarumą tarp mokslininkų. Taip pat neabejotina, kad daugelis mokslininkų mano, kad ši technologija yra naujoviška, nes ji yra nepakeičiama ir reikalinga tyrimų priemonė.

Tokį plačiai paplitusį DNR mikrogardelių technologijos pritaikymą pramonėje ir daugelyje akademinių tyrimų laboratorijų daugiausia lėmė jos gebėjimas suteikti mokslininkams galimybę greitai ir tiksliai vienu metu atlikti tūkstančius genų masiškai lygiagrečiai arba net viso genomo. organizmui, pvz (Bakterijos, mielės, virusai, pirmuonys, pelė ar žmogus) viename eksperimente, taigi suteikiama išsami ir vertinga informacija apie genų sąveiką ir funkciją.

Čia mūsų tikslas yra trumpai apžvelgti cDNR mikrogardelių technologiją, ypač paaiškinant (Watson., ir kt. 1998), kas yra cDNA mikrogardelių technologija (Sinclair., 1999), įvairūs cDNA mikrogardelių technologijos tipai/platformos, išryškinant jų privalumus ir trūkumus, taip pat jų gamybos ar gamybos būdus (Burgess., 2001), pagrindiniai šios technologijos principai. ir kaip jis veikia, taip pat aprašytos galimos programos.

Tačiau norint gauti išsamios informacijos apie cDNR mikrogardelių technologijos potencialą ir mokslinę vertę šiuolaikiniuose tyrimuose, skaitytojui patariama perskaityti daugybę puikių apžvalgų apie DNR matricų technologiją (Rhodius., ir kt 2002). Ypač rekomenduojame 1999 m. sausio mėn. Nature Genetics priedą (Bowtell., 1999).

Kas yra DNR mikroschemų technologija?

Plačiausiai tariant, DNR mikrogardelių technologija gali būti apibrėžiama kaip didelio našumo ir universali technologija, naudojama lygiagrečiai genų ekspresijos analizei tūkstančiams žinomų ir nežinomų funkcijų genų, arba DNR homologijos analizei, skirta aptikti tiek prokariotų, tiek eukariotų genomo polimorfizmus ir mutacijas. DNR.

Tačiau pagal savo tikslią ir tikslią apibrėžimą DNR mikrogardelė yra tvarkingas tūkstančių identifikuotų sekvenuotų genų, atspausdintų ant nepralaidžios kietos atramos, dažniausiai stiklo, silicio drožlių arba nailono membranos, išdėstymas.

Kiekvienas identifikuotas sekos genas ant stiklo, silicio drožlių ar nailono membranos atitinka genominės DNR fragmentą, cDNR, PGR produktus arba chemiškai sintezuotus oligonukleotidus iki 70 m. Ir yra vienas genas.

Paprastai vienoje DNR mikrogardelių skaidrėje / lustoje gali būti tūkstančiai dėmių, kurių kiekviena reiškia vieną geną ir kartu visą organizmo genomą. Dviejų iki šiol dažniausiai naudojamų DNR mikrogardelių formatų schema parodyta 1 ir 2 paveiksluose.

1 pav. Stiklo komplementariosios DNR (cDNR) mikromasyvas, pagamintas naudojant didelio greičio tikslumo robotą. Šio tipo DNR mikrogardelė gali turėti nuo 10 000 iki 20 000 dėmių (genų) 3,6 cm2 plote. Kiekviena dėmė yra konkretaus geno produktas ir sukuriamas nusodinant kelis nanolitrus PGR produkto, atstovaujančio tam specifinį geną, paprastai 100–500 µg/ml koncentracijos. Kiekvienos dėmės skersmuo taip pat paprastai yra 50–150 m.

2 pav. DNR GeneChip (Affymetrix) iliustracija.

DNR mikrogardelių tipai

Šiuo metu yra dvi DNR mikrogardelių platformos / tipai, kurios yra parduodamos.

1. Stiklo DNR mikroschemos, apimančios iš anksto pagamintų cDNR fragmentų mikrospektavimą ant stiklo stiklelio.
2. Didelio tankio oligonukleotidų mikrogardelės, dažnai vadinamos „lustu“, apimančios savo vietoje oligonukleotidų sintezė.

Tačiau gamybos požiūriu yra esminių skirtumų tarp dviejų platformų, susijusių su atspausdintų DNR fragmentų dydžiais, DNR dėmių spausdinimo ant skaidrės / lusto metodais ir taip pat sugeneruotais duomenų vaizdais.

Stiklinės cDNR mikrogardelės

Stiklinės DNR mikrogardelės buvo pirmoji sukurta DNR mikrogardelių technologija. Ją sukūrė Patrickas Brownas ir jo kolegos iš Stenfordo universiteto. Jis gaminamas naudojant robotizuotą įrenginį, kuris ant padengto mikroskopo stiklelio paviršiaus serijine tvarka nudeda (uždeda) nanolitrą DNR (50–150 οm skersmens) maždaug 200-250 m atstumu vienas nuo kito, vienas taškas-vienas genas. Šios vidutinio dydžio stiklinės cDNR mikrogardelės taip pat turi apie 10 000 ar daugiau dėmių 3,6 cm2 plote.

Kaip rodo pavadinimas, stiklo cDNR mikrogardelės naudoja specialiai pagamintus stiklinius stiklelius su norimomis fizikinėmis ir cheminėmis savybėmis, pvz. puikus cheminis atsparumas tirpikliams, geras mechaninis stabilumas (padidėjęs terminio deformacijos taškas) ir žemos vidinės fluorescencinės savybės. Tačiau norint sukurti pilną viso genomo stiklo DNR mikromasyvą, atliekama eilė nuoseklių žingsnių, idealiu atveju kiekvienas žingsnis reikalauja tinkamo ir kruopštaus požiūrio. Čia mes išsamiai neaptarsime, kaip kiekvienas veiksmas atliekamas, bet trumpai apibūdinsime šiuos veiksmus tokia tvarka, kokia jie atliekami.

Pirmasis stiklo cDNR mikroschemos gamybos žingsnis yra medžiagos, kuri bus dedama ant mikroskopo stiklo paviršiaus, parinkimas, pvz. genai iš viešų duomenų bazių / saugyklų arba institucinių šaltinių. Po to ruošiamas ir išgryninamas dominantį geną reprezentuojančios DNR sekos. Paruošimo procese PGR naudojama DNR iš dominančios bibliotekos amplifikuoti naudojant universalius pradmenis arba genų specifinius pradmenis, o DNR fragmentų, atstovaujančių dominančius genus, grynumas paprastai tikrinamas nustatant seką arba naudojant agarozės gelį, kad būtų galima gauti įvertinimą. DNR koncentracijos. Tai yra svarbus žingsnis, nes visi DNR fragmentai turi būti panašios koncentracijos/moliškumo ir dydžio, kad būtų pasiekta panaši reakcijos kinetika visoms hibridizacijoms. Trečias žingsnis yra DNR tirpalo užtepimas ant chemiškai modifikuotų stiklelių, dažniausiai naudojant poli(L-lizino) arba kitas kryžminius ryšius sudarančias chemines dangos medžiagas, tokias kaip polietilenimino polimeras p-aminofeniltrimetoksisilanas/diazotizacijos chemija ir dendrimerinė struktūra. Būtent šie substratai, padengti stiklo stiklelio paviršiumi, lemia, kaip DNR tirpalas bus imobilizuotas ant paviršiaus, pvz. kovalentinis arba nekovalentinis. Tačiau poli(L-lizino) eigoje neigiamai įkrautos fosfato grupės DNR molekulėje sudaro joninę jungtį su teigiamai įkrautu amino dariniu paviršiumi. Šis aptikimo etapas pasiekiamas naudojant kontaktinį spausdinimą, naudojant tiksliai valdomus robotinius kaiščius arba kitą lygiavertę tiekimo technologiją, pavyzdžiui, rašalinį spausdinimą.

Paskutinis stiklo DNR mikroschemų gamybos etapas yra apdorojimo etapas po spausdinimo, apimantis DNR džiovinimą ant stiklelio per naktį kambario temperatūroje ir UV kryžminio susiejimo naudojimą, kad būtų išvengta tolesnio DNR surišimo ir sumažintas foninis signalas. pažymėto taikinio hibridizacija.

3 pav. Stiklinių cDNR mikrogardelių gamybos etapai.

CDNR mikrogardelių privalumai

Stiklo cDNA mikromasyvų pranašumai apima santykinį jų prieinamumą ir mažesnę kainą. Jo prieinamumas nereikalauja jokios specialios įrangos, todėl hibridizacijai nereikia specializuotos įrangos, o duomenų fiksavimas gali būti atliekamas naudojant įrangą, kuri labai dažnai jau yra laboratorijoje, ir dizaino lankstumas, reikalingas moksliniams eksperimento tikslams. Be to, stiklo cDNR mikrogardelės taip pat turi didesnį aptikimo jautrumą dėl ilgesnių tikslinių sekų (2 kbp).

CDNR mikrogardelių trūkumai

Nepaisant plataus naudojimo, stiklo cDNR mikrogardelė turi keletą trūkumų, tokių kaip intensyvus darbo poreikis DNR tirpalų sintezei, gryninimui ir saugojimui prieš gaminant mikrogardelę. Be to, reikia daugiau spausdinimo įrenginių, todėl mikro matricos pabrango. Be to, atliekant eksperimentus su mikroschema laboratorijoje, sekos homologijos tarp klonų, atstovaujančių skirtingus glaudžiai susijusius tos pačios genų šeimos narius, gali sukelti nesugebėjimą konkrečiai aptikti atskirų genų ir vietoj to gali hibridizuotis su tašku (-ais), skirtu aptikti kito geno transkriptą. Šis reiškinys žinomas kaip kryžminė hibridizacija.

Savo vietojeSavo vietoje oligonukleotidų masyvo formatas

Savo vietoje (lusto) oligonukleotidų matricos formatas yra sudėtinga mikromatricos technologijos platforma, pagaminta naudojant savo vietoje cheminė sintezė, kurią pirmasis sukūrė Stephenas Fodoras ir kt. (1991). Tačiau pramonės lyderis šioje srityje savo vietoje oligonukleotidų mikromatricos (Affymetrix) toliau sukūrė tokio tipo technologiją, gamindamos vadinamąsias GeneChips, kurios reiškia didelio tankio oligonukleotidų DNR matricas.

Pagrindiniai „Affymetrix“ „GeneChips“ gamybos principai yra fotolitografijos ir kombinatorinės chemijos naudojimas gaminant trumpas atskiras DNR grandines ant 5 colių kvadratinių kvarco plokštelių. Skirtingai nuo stiklo cDNR, mikroschemos genai yra sukurti remiantis tik sekos informacija, o tada, naudojant pramonės mikroschemų sintezatorių, sekos yra tiesiogiai sintezuojamos ant 5 colių kvadratinio kvarco plokštelės paviršiaus iš anksto pasirinktose vietose.

Išsami laipsniška sintezė savo vietoje oligonukleotidų (Affymetrix GeneChips) sintezė nepatenka į šios apžvalgos sritį, tačiau trumpai apibūdinsime kai kurias su gamybos procesu susijusias sąvokas.

„Affymetrix“ „GeneChips“ gamybos procesas, naudojant DNR fotolitografijos procesą, prasideda išvedant kietą pagrindą, paprastai kvarcą su kovalentine jungiančiąja molekule, užbaigta fotolabile apsaugine grupe. Pirmiausia tai pasiekiama plaunant kvarcą, kad būtų užtikrintas vienodas hidroksilinimas visame paviršiuje, o po to įdedant į silano vonią, kuri reaguoja su kvarco hidroksilo grupėmis ir sudaro kovalentiškai susietų molekulių matricą.

The savo vietoje oligonukleotidų sintezė vyksta lygiagrečiai, todėl į atitinkamas masyvo genų sekas iš eilės pridedami A, C, G ir T nukleotidai. At each step in the synthesis process, oligonucleotide chains that for example require adenine in the next position are deprotected by light at the appropriate positions by a mask. The quartz (chip) is then flooded with a solution containing activated adenine nucleotides with a removable protection group, which are coupled to the deprotected positions. Uncoupled adenine residues are washed away and another mask is applied to further carry out the deprotection of the next nucleotide. Finally, repeating the process

70 times, with 70 different masks, allows synthesis of the complete array of thousands of 25-mer oligonucleotides in parallel.

Privalumai savo vietoje oligonucleotide array format

Advantages offered by the savo vietoje oligonucleotide array format include speed, specificity and reproducibility. Speed, in terms of generating the array is prime advantage because, spotting the DNA onto the chip requires only that the DNA sequence of interest be known, therefore no time is spent in the handling of cDNA resources such as the preparation and accurate determination of handling bacterial clones, PCR products, or cDNAs, thus reducing the likelihood of contamination and mix up. However, before manufacturing the array, prior knowledge of the genome sequence is required to design the oligonucleotide sets, and when this is not available, alternative methods of printing isolated genetic material may be preferred.

Other advantages of the savo vietoje oligonucleotide array format include high specificity and reproducibility. Both of these attributes are due to the way oligonucleotide sequences to be printed on the chip are designed and the use of multiple, short sequence(s) representing the unique sequence of genes. For example, when designing oligonucleotide sequences for a gene, each sequence is designed to be perfectly complementary to a target gene sequence, at the same time an additional partner sequence is designed that is identical except for a single base mismatch in its centre. This sequence mismatch strategy, along with the use of multiple sequence(s) for each gene increases specificity and helps to identify and minimise the effects of non-specific hybridisation and background signal. This strategy also allows the direct subtraction of cross-hybridisation signals and discrimination between real and non-specific signals.

Disadvantages of savo vietoje oligonucleotide array format

There are several disadvantages to the savo vietoje oligonucleotide array format including practical limitations in terms of affordability and flexibility. Pirma, savo vietoje oligonucleotide array formats tend to have expensive specialised equipments e.g. to carry out the hybridisation, staining of label, washing, and quantitation process. Secondly, ready made in situ oligonucleotide array format (GeneChips) are still expensive, although there has been reductions in cost as the market of microarrays has expanded. Thirdly, although short-sequences used on the array confer high specificity, they may have decreased sensitivity/binding compared with glass cDNA microarrays. Such low sensitivity however is compensated for by using multiple probes.

Savo vietoje oligonucleotide array format also offers reduced flexibility although this is not the case with respect to the array design. However, there are occasions when the production of the array, hybridisation and detection equipment are restricted to centralised manufacturer facilities, thus limiting the researcher's flexibility. Similarly, the cost and time needed to manufacture the savo vietoje oligonucleotide array format makes it uneconomical for an average laboratory to synthesise its own chips.

Principles of DNA Microarray experiments

The principle of DNA microarray technology is based on the fact that complementary sequences of DNA can be used to hybridise immobilised DNA molecules. This involves three major multi-stage steps

1- Manufacturing of microarrays: This step involves the availability of a chip or a glass slide with its special surface chemistry, the robotics used for producing microarrays by spotting the DNA (targets) onto the chip or for their savo vietoje synthesis.
2- Sample preparation and array hybridisation step: This step involves mRNA or DNA isolation followed by fluorescent labelling of cDNA probes and hybridisation of the sample to the immobilised target DNA.
3- Image acquisition and data analysis: Finally, this step involves microarray scanning, and image analysis using sophisticated software programs that allows us to quantify and interpret the data.

However, here, we will concentrate on how microarray experiments are performed in the laboratory, rather than the technological developments involving array construction or manufacturing using precision robotic devices.

Typically, a microarray experiment involves the comparison of a query or experimental sample representing the expression pattern of genes in a specific set of conditions, with a control sample representing all the genes that are expressed in the cells/tissue to be analysed.

An example of this is comparisons made between expression profiles of bacteria within infected cells (query) and the same bacteria cultured under standardised in vitro conditions of growth (control). Or similarly a comparison made between an isogenic mutant and the wildtype strain.

There are four major steps in performing a typical microarray experiment.

1. Sample preparation and labelling
2. Hybridisation
3. Washing
4. Image acquisition and Data analysis

Sample preparation and labelling

There are a number of different ways in which a DNA microarray sample is prepared and labelled. All of these different approaches however have their own advantages and disadvantages with respect to many factors such as the starting amount of RNA or DNA required, through to cost, time and data acquisition and transformation. However the choice of which one to use depends on these factors as well as the type of microarray technology used, for example the slide type and the detection equipment. Here, we used the term "sample" to refer to the free, fluorescently labelled cDNA, not to confuse with the immobilised DNA known as reporter element (s)

Initially, the sample preparation starts by isolating a total RNA containing messenger RNA that ideally represents a quantitative copy of genes expressed at the time of sample collection (experimental sample & reference sample). This step is crucial, simply because the overall success of any microarray experiment depends on the quality of the RNA.

For example purity in the sense of homogeneity or uniformity of the mRNA is a critical factor in the downstream hybridisation performance, particularly when fluorescence is used, as cellular proteins, lipids, and carbohydrates can mediate significant nonspecific binding of labeled cDNAs to matrix surfaces. The sample mRNA extracted from the biological sample of interest and the reference are then separately converted into complementary DNA (cDNA) using a reverse-transcriptase enzyme. This step also requires a short primer to initiate cDNA synthesis. Next, each cDNA (Sample and Control) are labelled with a different tracking molecule, often fluorescent cyanine dyes (i.e. Cy3 and Cy5)

Hybridisation is the process of joining two complementary strands of DNA to form a double-stranded molecule. Here, the labelled cDNA (Sample and Control) are mixed together, and then purified to remove contaminants such as primers, unincorporated nucleotides, cellular proteins, lipids, and carbohydrates. Purification is usually carried out using filter spin columns such as Qiaquick from Qiagen. After purification, the mixed labelled cDNA is competitively hybridised against denatured PCR product or cDNA molecules spotted on a glass slide. Ideally, each molecule in the labelled cDNA will only bind to its appropriate complementary target sequence on the immobilised array.

Before hybridisation however, the microarray slides are incubated at high temperature with solutions of saline-sodium buffer (SSC), Sodium Dodecyl Sulfate (SDS) and bovine serum albumin (BSA) to reduce background due to nonspecific binding.

The slides are washed after hybridisation, first to remove any labelled cDNA that did not hybridise on the array, and secondly to increase stringency of the experiment to reduce cross hybridisation. The later is achieved by either increasing the temperature or lowering the ionic strength of the buffers.

Image acquisition and data analysis is the final step of microarray experiments. The aim is to produce an image of the surface of the hybridised array. Here the slide is dried and placed into a laser scanner to determine how much labelled cDNA (probe) is bound to each target spot. Laser excitation of the incorporated targets yield an emission with characteristic spectra, which is measured using a confocal laser microscope. Classically, microarray software often uses green spots on the microarray to represent genes upregulated compared to control, red to represent those genes that are downregulated in the experimental sample, and yellow to represent those genes of equal abundance in both experimental and control samples.

Figure 4. Microarray experimental principles.

Applications of DNA Microarray Technology

The range of applications for microarray technology is enormous. However, although in depth details of each one is beyond the scope of this overview, there are two distinctive applications of microarrays that are in wide spread use.

1. Gene expression profiling to measure the expression of genes between different cell populations.
2. Comparative genomics to analyse genomic alterations such as sequence and single nucleotide polymorphisms.

Microarray as a gene expression profiling tool

The principle aim of using microarray technology as a gene expression profiling tool is to answer some of the fundamental questions in biology such as "when, where, and to what magnitude genes of interest are expressed.'' Clearly, if a gene is not expressed in a defined time/condition at a defined cell compartment, then it is possible to imagine it can play no role in that subnetwork. This approach is based on the assumption that cellular genes are expressed in response to a particular state and that the expression profile represents the subset of gene transcripts or mRNA expressed in a cell or tissue. In addition to that, expression profiling by microarray analysis provides another approach to measure changes in the multigene patterns of expression to better understand about regulatory mechanisms and broader bioactivity functions of genes.

It is therefore appreciable that the knowledge obtained from microarray gene expression analysis will probably increase our basic understanding of the cause and consequences of diseases (pathogenesis), how drugs and drug candidates work in cells and organisms, and what gene products might have therapeutic uses or may be studied further as an appropriate targets for therapeutic intervention.

For example, in the context of microbiology, microarray gene expression is used to analyse complex cellular behaviour and to explore the complex interaction between host and microbial pathogens. This ambitious and plausible attempt to understand such molecular interaction is achieved by directly comparing gene expression profiles of host cell to the expression profile of the pathogen. Also an ex vivo measurement of gene expression for host cells before and after they are infected with a microbial pathogen can greatly increase our understanding of such complex molecular interplay. Furthermore by following the pattern of gene expression at different times, it is possible to elucidate which host or pathogen genes are up or downregulated over the course of infection to further identify critical target genes and drug-specific targets in both host and microbial pathogens.

Microarray as a comparative genomics tool

Another important application of microarray technology, which is also finding a widespread use is gene mutation analysis to analyse genomic alterations such as sequence and single nucleotide polymorphisms. Currently, in the context of microbiology microarray gene mutation analysis is directed to characterisation of genetic differences among microbial isolates, particularly closely related species. For example detecting the presence or absence of DNA sequences/gene(s) between pathogenic and non-pathogenic strains of the same species. Such informative approach would allow us to reveal genes exclusively present in the former that may be required for infectivity, virulence or adaptation to a particular host niche

Similarly, DNA microarray technology can be used to compare between a fully sequenced genome and an unsequenced but related genome of closely related bacteria. Interestingly, such approach can provide us a valuable information about the diversity and evolution of pathogens and symbionts. Comparisons of this kind use a microarray containing representations of all the open reading frames (ORFs) of the sequenced, reference strain and labelled DNA from the unsequenced, experimental strain. The resulting hybridised array will then reveal genes common to both strains and genes that are present in the reference strain but absent in the experimental strain. This method, however, may not detect genes present in the experimental strain, but missing in the reference strain, although the use of multi-genome (species array) may detect genes present in the experimental strain. This method may not also detect point mutations, including frame-shift mutations, small deletions and deletions in homologous repetitive elements, rearrangements of the genome that have not resulted in deletion of a gene from the experimental strain. However the use of affymetrix gene chip can identify these mutations.

An elegant and well known example of using microarray as a comparative genomics tool is the comparison made by Behr et al., 1999 between several Mycobacterium bovis vaccine strains e.g. the genome composition of the sequenced M. tuberculosis laboratory strain H37Rv with the closely related pathogenic species, M. bovis, and with several strains of the bacille Calmette-Guerin (BCG) vaccine variant that was produced by serial in vitro passage of M. bovis between 1908 and 1921.

This particular study, has revealed several chromosomal deletions in the different vaccine strains in comparison to their progenitor, these deletions are possibly thought to be responsible for the variable effectiveness of the BCG vaccine seen worldwide.


Best Microarray Data Analysis Software

High quality image processing and appropriate data analysis are important steps of a microarray experiment. This BiologyWise article outlines some of the best microarray data analysis software available to extract statistically and biologically significant information from microarray experiments.

High quality image processing and appropriate data analysis are important steps of a microarray experiment. This BiologyWise article outlines some of the best microarray data analysis software available to extract statistically and biologically significant information from microarray experiments.

Ar tu žinai?
A single microarray generates about 10 5 – 10 6 fragments of data.

Ar norėtumėte mums parašyti? Na, mes ieškome gerų rašytojų, kurie nori skleisti žinią. Susisiekite su mumis ir mes pasikalbėsime.

Microarray experiments followed by accurate analysis of the enormous amount of data generated have developed to be a rich source of information with respect to several aspects of biology, including gene function, gene expression, pathway analysis, genomic comparisons, etc.

Given below are some of the best and most used comprehensive software that enable preprocessing, normalization, filtering, clustering, and finally, the biological interpretation and analysis of microarray data. In addition, specific software that provide tools for a particular type of analysis have also been described.

Tipas: Free and open source
Maintained by: Fred Hutchinson Cancer Research Center
Operating System: Windows, Linux, Mac OS X
Functionality: Visapusiškas

This open development project was initiated in 2001, and is based on the R programming language. It comprises R packages that provide statistical, graphical, and other computational tools for DNA microarray image processing and data analysis, sequence analysis, as well as SNP (Single Nucleotide Polymorphism) data analysis. Specific packages are available that cater to several commercial microarray platforms like Affymetrix.

Tipas: Free and open source
Maintained by: Institute for Genomic Research and other contributors
Operating System: Windows, Linux, Mac OS X
Functionality: Visapusiškas

The TM4 Microarray Software Suite provides the following applications that have been developed in Java and C/C++.

  1. MADAM (Microarray Data Manager) is developed to manage and store microarray data as well as the associated information, like experimental design, parameters, protocols, etc. This data is stored in a MySQL database in accordance with the MIAME (Minimal Information About a Microarray Experiment) standards.
  2. MIDAS (Microarray Data Analysis System) is developed for normalizing and filtering the data obtained. The resultant output is stored in .tav format in the MADAM associated database.
  3. Spotfinder is designed for rapid image processing and quantification of signals at each spot to quantify gene expression.
  4. MeV (MultiExperiment Viewer) enables the analysis of the normalized and filtered microarray data. It provides tools for clustering and classification, graphical visualization, statistical analysis, as well as annotation.
  5. AMP (Automated Microarray Pipeline) is a web-based application where microarray data in the form of Affymetrix CEL files can be submitted for further analysis. The workflow or pipeline can be specified for normalization and statistical analysis followed by gene classification and annotation. AMP is comparatively user-friendly, and the results are displayed in a web-based format which can be easily stored and used for further analysis.

Ar norėtumėte mums parašyti? Na, mes ieškome gerų rašytojų, kurie nori skleisti žinią. Susisiekite su mumis ir mes pasikalbėsime.

Tipas: Free and open source, as well as in the form of a public web server
Maintained by: Broad Institute
Operating System: Windows, Linux, Ubuntu, SuSE, CentOS, Mac OS 10.7 and later
Functionality: Comprehensive

Developed using the R programing language, this is a highly user-friendly system and comprises several analysis modules that can be easily arranged and interconnected to form a customized pipeline. Microarray data can be normalized, preprocessed, and analyzed for gene expression patterns, predicting the class of desired genes, clustering and discovering the gene class, as well as pathway analysis.

Tipas: Free and open source
Maintained by: GenMAPP.org
Operating System: Windows
Functionality: Konkretus

Developed using Visual Basic 6.0, GenMAPP or the Gene Map Annotator and Pathway Profiler is specifically designed for the analysis of genomic microarray data for understanding and identifying biological pathways, like anabolic and catabolic pathways as well as signaling pathways.

It contains gene databases for selected model organisms, including E.coli, humans, mouse, zebrafish, etc. The gene expression data obtained from custom as well as commercial microarrays can be analyzed, and the desired genes can be visualized in the form of a pathway by using a color-coded format as per the criteria indicated by the user. It provides tools to construct and modify pathways using earlier information about gene annotations.

Tipas: Komercinis
Provided by: BioDiscovery
Operating System: Windows, Mac, and Linux
Functionality: Visapusiškas

This is a Java-based commercial software for analyzing data from almost any platform and type of microarray. It even provides ready-to-use templates for standard microarray platforms, like Agilent 244K, 4x44K, 44K arrays, etc.

Analyzing microarray data depends on the type of microarray as well as the design of the study. In addition to convenience, the choice of microarray data analysis software and the statistical analysis tools should be made after careful consideration of the experimental conditions and precise objective.

Susijusios žinutės

The two gene therapy types are germ line gene therapy and somatic gene therapy. While the germ line type is aimed at permanent manipulation of genes in the germ cells,&hellip

Gene therapy is the recent development in the field of medicine, with the potential of being useful in the treatment of some serious diseases like cancer. The therapy basically tries&hellip

Severe combined immunodeficiency (SCID) is a life-threatening disease, also known as the 'Boy in the Bubble' syndrome. Here's more. Lymphocytes are white blood cells present in the immune system of&hellip


Išvados

We have demonstrated that support vector machines can accurately classify genes into some functional categories based on expression data from DNA microarray hybridization experiments and have made predictions aimed at identifying the functions of unannotated yeast genes. Among the techniques examined, SVMs that use a higher-dimensional kernel function provide the best performance—better than Parzen windows, Fisher's linear discriminant, two decision tree classifiers, and SVMs that use the simple dot product kernel. These results were generated in a supervised fashion, as opposed to the unsupervised clustering algorithms that have been previously considered (1, 3). The supervised learning framework allows a researcher to start with a set of interesting genes and ask two questions: What other genes are coexpressed with my set? And does my set contain genes that do not belong? This ability to focus on the key genes is fundamental to extracting the biological meaning from genome-wide expression data.

It is not clear how many other functional gene classes can be recognized from mRNA expression data by this (or any other) method. We caution that several of the classes were selected based on evidence that they clustered using the mRNA expression vectors defined by the 79 experiments available (1). Other functional classes may require different mRNA expression experiments, or may not be recognizable at all from mRNA expression data alone. However, SVMs are capable of using other data, such as the presence of transcription factor binding sites in the promoter region or sequence features of the protein (16). We have begun working with SVMs that classify using training vectors concatenated from multiple sources (16, 33). We believe these approaches have significant potential.