Downloaded 10 times
Семинар по генным сетям. Mirob.
- 2. “Анализ и визуализациягенных сетей” Александр Фокин Институт Биологии Развития им. Н.К.Кольцова РАН, РНИМУ им. Н.И. Пирогова
- 3. Генная сеть —группа координировано экспрессирующихся генов, их белковых продуктов и микроРНК, контролирующих выполнение определенных функций организма, а также механизмы взаимосвязей между собой . Работа генной сети регулирует биохимические, физиологические и другие процессы внутри клетки. Кроме этого, генные сети тесно переплетены между собой и активно влияют на работу друг друга.
- 4. Использованнные инструменты ибазы данных: ● NCBI gene ● PubMed Central ● Gene Onthology ● DrugBank ● dbSNP ● SNPPER ● BioGPS ● StringDB ● BioGrid ● WikiPathways ● Panter ● GeneMania ● PharmGkb ● Bio4J ● Reactome ● Biokarta ● GEO ● ArrayExpress ● Manualy Curted Data ● HPRD ● MirBase ● MirTarBase ● OMIM ● Mesh ● FDA ● NCI ● NCCN ● что вспомнил!
- 5. Нужно уметь задаватьправильные вопросы: • Что и зачем мы хотим получить из огромного количества информации? • Как это сделать?
- 6. Что пошло нетак внутри клетки конкретного организма? • биомаркеры прогностические диагностические Кто виноват? • гены-мишени/мутации • сигнальные каскады Как исправить? • лекарственные препараты • гайд-лайны
- 7. Вначале была базаданных
- 8. Надо бы этовсе визуализировать
- 9. Генная сеть TP53на GraphViz
- 10. Очень много информациина одном экране. Проблема: получается сложно и непонятно Что делать?
- 11. Создали графическую ицветовую нотацию:
- 12.
- 13. Связали Ген-РНК-Белок-микроРНК вединые сущности
- 14. А что будет,если использовать открытые базы? данных?
- 17. Информация об узлеИнформация о ребре
- 18.
- 20. Все равно всеочень сложно и непонятно.
- 21. Фильтры Планируем добавитьфильтры: ● Тканевая специфичность ● Cut-off по уровням экспрессии ● По сигнальным каскадам
- 22.
- 23.
- 24.
- 25. Cisplatin resistance genenetwork
- 26. Антагонизм MIR34A иMIR21
- 27. Кратчайший путь: PAX6=> OPTN
- 28. Потенциальные пути: PAX6=> OPTN
- 30.
- 31.
- 32.
- 33. Gene expression microarrayanalysis http://omictools.com/gene-expression-array-c1210-p1.html
- 34. MirOB -- инструментанализа генных сетей http://mirob.interactome.ru
- 35. Что дальше ●Динамическая визуализация генных сетей ● Градации по экспрессионным уровням на генной сети ● Анализ “сырых” данных в облаке (Arrays & RNA-seq) ● GWAS анализ ● Имплементация основных мировых гайд-лайнов лечения онкозаболеваний ● Распределенные вычисления Полноценный workflow от загрузки любых данных, до понятного отчета.
- 36. Александр Фокин bifurc8@gmail.com http://mirob.interactome.ru +7 910 452 44 84
Editor's Notes
- #5 Для построения генной сети нужно собирать и обрабатывать данные из разных источников. Часто эти данные бывают «сырые», например с чипов или полученные с секвенаторов. Но, для почти всех задач уже есть решения или информация частично собрана. Нужно лишь знать где она лежит, что из себя представляет и как правильно ее сопоставить с другими источниками. Большинство алгоритмов связанных со статистикой и анализом графов были разработаны еще в середине прошлого века. Почти все новые алгоритмы – это модификаци старых или составление более сложных из нескольких простых. Т.е. Продолжается игра в конструктор – мы не «изобретаем велосипед», а собираем из того, что уже есть. Зачем создавать то, что уже создано? Лучше использовать готовые вещи и модифицировать их под конкретные задачи.
- #9 Чтобы посмотреть, как выглядит то, что у нас получилось мы повесили GraphViz: Надо сказать, когда появился первый визуальный фидбек, наши аннотаторы сразу заработали веселее: больше мотивов работать, когда ты сразу можешь увидеть, как каждый твой новый линк строит сложную систему геной сети.
- #10 Но затем, как-то незаметно и быстро контент увеличивался, а генные сети усложнялись еще быстрее. Начали появлятся монстры по популярным генам.
- #12 Подключили лидера в области визуализаци графов в биообластях -- Cytoscape, точнее его web версию Cytoscape Web. Что важно: появилась возможность двигать узлы.
- #14 Связали узлы в единые сущности. Но в базе данных оставили триединую структуру -- еще пригодится. Но тут непонятно: сигнал вроде есть, а какой он? и что за механизм?
- #15 Пример построение сети по данным из внешних баз данных: HPRD и BioGrid Видно, что много дублей и это в основном, межбелковые взаимодействия. К тому же предсказательные.
- #19 Эту часть мы еще будем дорабатывать.
- #21 Все равно много-много информации на одном экране. По этому нужно исползовать любые возможности отсечь ненужную информацию! (несмотря на то, что у нас только валидированные взаимодействия, которые с очень высокой вероятностью гарантируют прохождение сигнала) А нам еще нужно добавить болезни, мутации, метаболиты, фьюжн-гены и возможно что-то еще.
- #31 Использовать биоинформатические разработки надо очень осторожно. В канаде есть неплохая бесплатная база данных по снипам SNPper, в которой коротко и ясно собрана необходимая информация по снипам из dbSNP и UCSC браузера. именно на этой базе мы решили протесировать одну из наших разработок: