23hr
- 1. Improved Medical Education in Basic Sciences for Better Medical Practicing ImproveMEd Sustavi biologije za medicinu IIja, Kako analizirati velike skupove podataka?
- 2. Sustavi biologije studije esto zapoinju ekspresije profila (lijekom tretiranih vs. neobraene stanice, normalne stanice raka, u odnosu na stanice u razliitim razvojnom stadiju) ... pomou mikroipa ili RNAseq... mikropostrojima je isplativ pristup ... I dobili smo ovo ...
- 3. Mikroipa mo転e stati 10 000 mjesta. Let-a pretpostaviti da je svaka toka je gen - kako emo organizirati mrlje / gene kako bi izvukli rezultat? Laserski skener mjeri jednu fluorescentnu naljepnicu od drugog i polo転imo jedan preko drugog ... svaka toka je mjernoged dva puta! intenzitet fluorescentnog signala = koliina vezanog DNA Svaka toka se mo転e zamijeniti s brojem koji predstavlja relativnu promjenu od normalne razine. N = R / G ... ..1 znai jednak ekspresiju u oba uzorka R = crvena fluorescencija (tumora) G = zeleni fluorescentni (normalnih stanica)
- 4. Boje se pretvaraju u brojeve, jer brojevi su lak邸e organizirati! Svaka toka se mo転e zamijeniti s brojem koji predstavlja relativnu promjenu od normalne razine. R = crvena fluorescencija (tumora) G = zeleni fluorescentni (normalnih stanica) N = R / G N = 1 jednaki ekspresija u oba uzorka N> 1 indukcija N 1 suzbijanje http://www.hhmi.org/biointeractive/how-analyze-dna-microarray- data http://www.hhmi.org/biointeractive/scanning-lifes-matrix-genes- proteins-and-small-molecules Mo転emo usporediti s vi邸e uzoraka ... .ili mo転emo slijediti jedan tijekom vremena - ljudska fibroblastst stimulirane serumom i zatim 24 sata (Iyeret al. 1999) I organizirati gene, tako da inducirani jednom su grupirani u jednom krajnje suprotno od potisnute jednom ... Takvo iskazivanje podataka naziva toplina karta
- 5. Za vaenje znanja iz velikog podataka nam je potrebno statistike metode! Obino koriste - R statistiki paket LIMMA Identificirati klastera smo limenka koristiti - klaster analiza! Originalni brojevi logaritmized (Po bazi 2 ili 10) i nego 邸to nastavite izraunavanjem slinost rezultata - pomou raunalnog programa koji prati microarray platformu. Za vizualni prikaz podataka skreemo brojeve opet u bojama, ali ovaj put zelena znai represiju i crvena znai da indukciju.
- 6. Drugi nain prikazivanja podataka vulkan zemlji邸te (Uobiajeno GWS studija). Podaci su prikazani u rasuli okunica kako bi brzo prona邸li najzanimljiviji kandidat npr gena u nekoj bolesti. Kombinira dva statistikih testova: primjerice, A p vrijednost od ANOVA modela s veliinom promjene. Brzo vizualna identifikacija podataka (gena, itd) koji prikazuju velike promjene magnitude koje su takoer Statistiki znaajno, Granica izmeu p <0,05 i p <0,05 Razlika izmeu istih parametara u dva uzorka prikazana kao Puta promjene U sivoj su promjene manje onda 2x. http://genomicsclass.github.io/book/pages/using_limma.html statistika znaajnost zanimljiva podataka
- 7. Oboje, Toplina karta i vulkan Zemlji邸te (i statistika analiza iza njih), prvi su korak prema identificiranju i rangiranje gena / proteina iza primijetio fenotip. Generiranopopisi genaOdgovoran za promatrane mehanizama ili potencijalne mete terapije, i dalje se obrauju razliitim bioinformatika alata. Popis gena mogu se pohraniti u: Gen Ontologija Gene Set Obogaivanje analiza, Transkripcija faktorske analize... Generirano popisi moraju koristiti jedinstvena nomenklatura kako bi se meusobno usporedivi.
- 8. Gene Ontologija - http://geneontology.org/ Bioinformatika alat korisna za dodjeljivanje pravo ime u nizu i povezivanje molekularnih promjena na stanine procese Geni i proteini su konzervirani u veinu 転ivih organizama i imaju zajedniki funkcije. Pronala転enje ulogu gena u jednom organizmu mo転e pomoi osvjetljava njezinu ulogu u drugu.Gene Ontologija konzorcij bavi gena nomenklaturi. Setovi su organizirani prema: -biolo邸ki proces -molekularna funkcija -Cellular pretinac Gen Ontologija konzorcij, Priroda, 2000. Biolo邸ki proces kao 邸to su: rast stanica, proliferacijom, prijevoda ili kamp sinteza
- 10. Sustavno ime ORF Standardna ime gena GO biolo邸ki proces molekularna funkcija stanina komponenta
- 11. Gene set za obogaivanje analize - GSEA Analitika metoda namijenjena pronala転enje i tumaenje skupove gena. U potrazi za genima koji mijenjaju zajedno - odreivanje razine proteina koji sudjeluju u istom signalnog puta - u potrazi za molekule koje sudjeluju u istom biolo邸kom procesu Slobodni softver paket s poetnom bazom podataka od 1.325 biolo邸ki odreeni skupovi gena. http://software.broadinstitute.org/gsea/index.jsp Subramanian et al. (2005) PNAS 102: 15.545 1. Sortiranje geni prema kriterij npr razine ekspresije 2. Usporedite popis nekih ve postojeih popisa i dodijeliti pojedinane gene za 'erichrichment postii'- pretjerano predstavljene ili prekomjerno smanjenje gena prema KolmogorovStatistika -Smirnov tipa 3. Max Obogaivanje rezultat (MES) je pokazatelj relevantnosti postojei set gena za novi podaci postavljena upravo pod istragom
- 12. transkripcijski faktor Analiza Geni koji su promijenili razinu izra転avanja mo転e biti regulirana na isti faktor transkripcije. Geni su identificirani kombinacijom omics Podaci prije i znanje. Chea baza podataka Trenutno povezuje 159 transkripcijski faktori u vi邸e od 30.000 gena - ukupno 361 299 interakcije - izvaeni iz 157 publikacije. TRANSFAC, PAINT, JASPAR - ostale baze podataka za ip kinaza Analiza obogaenje (KEA) Web-baze command- linija softver koji povezuje popis proteina sisavaca s proteinima kinaze koji je vjerojatno fosforilaciju ih. The baza podataka containes 436 kinaze i 14 374 interakcije iz 3469 publikacije, http://amp.pharm.mssm.edu/Enrichr/ https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articl es/PMC2944209/
- 13. Broj transkripcijskih faktora djeluje u isto vrijeme na istom promotora ...
- 14. kromatina imunoprecipitaciju je metoda izbora za pronala転enje svih sekvenci komuniciraju proteini. Podaci iz sveChip-dalje Ispitivanja se mogu davati u istoj bazi podataka (Chea)... https://galaxyproject.org/tutorials/chip/
- 15. Expression2Kinases -X2K Softver koji kombinira razliite baze podataka i alata. ULAZ: popis razliito izra転enim genima OUTPUT: proteina kinaze, Transkripcijski imbenici i proteinski kompleksi koji su mogui sljedei regulatori unesenih gena. Koristei takav sotwere mo転emo konstruirati hipotetske regulatorne puteve i izgradnju proteina interakcije mre転e. rezultati trebaju eksperimentalni dokaz o pojmu! Rad-tok X2K Chen i sur. (2012) 28 Bioinformatics: 105
- 16. Ono 邸to smo stvarno 転eljeti je da se transformirati popis u mre転a - esto se koristi za sada邸nje interakcija izmeu staninih komponenti Euler, 1700, Sedam Mostovi Konigsberga vor molekula Rub interakcija
- 17. Vrste mre転a koje su relevantne za biolo邸ke sustave 1. elija Signalizacija mre転e - Rak signalizacija mre転a Doi: 10,1038 / psp.2013.38 2. Interakcija mre転e proteinima - distrofin protein-protein intersctions http: //parendogen677s10.weebly.com/protein-protein-interactions.html 3. Gene Regulatorne mre転e - Razvoj OD Drosophila oka http: //dev.biologists.org/content/140/1/82
- 18. Genes2Networks Lists2Networks kombinira eksperimentalan podataka (mRNA izraz mikropostrojima, Genoma 邸irom CHI-X, RNAi ekrani, proteomika & phosphoproteomics) s bacground mre転a od svi znan interakcije (prije biolo邸ki knowladge) http://www.lists2networks.org
- 20. dodatni sofwers postoje za vizualizacija i analiza mre転a: Pajek (Vladimir Batagelj i Andrej Mrvar,, Slovenija Ljubljana) http://vlado.fmf.uni- lj.si/pub/networks/doc/gd.01/Pajek2.png http://vlado.fmf.uni-lj.si/pub/networks/doc/pajek.pdf Cytoscape (Trey IdekerShannon et al., 2003).) http: //www.cytoscape.org/ SNAVI (Ma'ayanet al. 2009) yEd... .. Identifikacija putova, podmre転e, klasteri, posebne znaajke mre転e...
- 21. Molekularni podaci mogu biti dodatno integrirana sa strukturnim podacima kako bi se proizvesti 3D modela (makromolekularni kompleksi, virtualne stanice) .... Patwardhanet al. 2017. godine, DOI: 10,7554 / eLife.25835 (erytrocytes zara転ena Plasmodium)
- 22. 1. Statistika analiza je kritina u vaenje knowladgeo sustavu iz velike skupove podataka. Statistikialysis generira popis gena / proteina / RNA relevantnih za studij. 2. Popis gena mo転e se pohraniti u softveru (Alati Bioinformatika) te u kombinaciji s prethodnim znanjem kako bi se prona邸li teorijske novih putova, podmre転e, Regulatorni mehanizam ... 3. Integracija eksperimentalnog velikog podataka i prije znanja o protoeDGE (Vi邸e baza podataka) omoguuje vi邸eskalne razumijevanje fiziolo邸kih funkcija, patofiziologija ili farmakokinetika, 4. Raunalno generirani predvianja moraju biti eksperimentalno dokazano,