Məlumat

KEGG Modul axtarışında niyə qırmızı rənglə vurğulanan birləşmə var?

KEGG Modul axtarışında niyə qırmızı rənglə vurğulanan birləşmə var?


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.

Aşağıdakı modulu nəzərə alaraq:
http://www.kegg.jp/kegg-bin/show_module?M00115+C00003
niyə C00003 mürəkkəbi qırmızı ilə işarələnib?


Bu, sadəcə axtarış termininizi vurğulamaq üçün bir yoldur. M00115+C03722-ni axtarsanız, qırmızı rəngdə C03722-ni görəcəksiniz.


Biokimya praktiki 1

•Genlər ekzon və intronlardan ibarətdir. Ekzonlar işlənmiş mRNT-də saxlanılan bölgələrdir və brauzerdə qara bloklarla təmsil olunur, intronlar isə son mRNT-nin yaradılması prosesi zamanı çıxarılan və blokları birləşdirən xətlərlə təmsil olunan bölgələrdir.

•DNT-dəki ATG kodonu (mRNA-da AUG) M amin turşusunu (Metionin) təyin edir və Genom Brauzerinin "Base Position" trekində yaşıl rənglə vurğulanır. İlk metionin protein sintezi üçün başlanğıc siqnalını təmin edir.

•DNT-dəki TAA, TAG və TGA kodonları (mRNA-da UAA, UAG və UGA) dayanma kodonunu (*) kodlayır və Genom Brauzerinin "Base Position" trekində qırmızı rənglə vurğulanır. Dayanma kodonları protein sintezi üçün son siqnalı təmin edir.

•Genlər ya soldan sağa (DNT-nin yuxarı zolağı), ya da sağdan sola (DNT-nin alt zolağı) oxuna bilər. Bir gendəki oxlar onun istiqamətini göstərir.


Fon

Günəş işığı bitkilərin böyüməsi və inkişafı üçün ən vacib abiotik amillərdən biridir. O, kimyəvi enerjiyə çevrilə bilər, daha sonra fotosintez yolu ilə üzvi birləşmələrin sintezi üçün istifadə olunur, dəyişdirilmiş günəş işığı şəraiti üzüm giləmeyvələrinin böyüməsinə və kimyəvi tərkibinə əhəmiyyətli təsir göstərə bilər [1]. Yarpaqların çıxarılması, salxımların incəlməsi, üzümün təlimi və yarpaqların yerdəyişməsi kimi bəzi örtüklərin idarə olunması təcrübələri çətirin mikroiqlimini optimallaşdırmaq, günəş işığının dəyişməsinə imkan vermək, giləmeyvə məhsuldarlığına nəzarət etmək, üzüm giləmeyvə və şərab keyfiyyətini yaxşılaşdırmaq üçün geniş istifadə olunur [2]. Bu üzümçülük təcrübələri arasında salxım zonasında yarpaqların çıxarılması (həmçinin bazal yarpaqların çıxarılması adlanır) əsasən günəş işığına məruz qalma və hava axını təşviq etmək, eləcə də yarpaq örtüyü və xəstəlik hallarını azaltmaq qabiliyyətinə görə ən çox aparılmışdır [3, 4] . Həmçinin məlum olmuşdur ki, süni defoliasiya üzüm və şərabda olan fenol və uçucu birləşmələrə müsbət təsir göstərir [5, 6].

Yarpaqların çıxarılması ümumiyyətlə günəş işığı və istilik yığılması və yağışın olduğu sərin bölgələrdə aparılır [7]. Bir qayda olaraq, yarpaqları salxım zonasının ətrafından seçmə və ya tamamilə soymaq üçün aparılır və bu təcrübə ənənəvi olaraq meyvələrin qurulmasından sonra müəyyən bir vaxtda, adətən veraisondan əvvəl həyata keçirilir [6, 8]. Üzüm giləmeyvə yetişməsinin iqlim dəyişikliyinə həssaslığı ilə birləşən qlobal istiləşmə şəraitində günəş işığı və istiliyə uyğun bölgələrdə həyata keçirilən üzümçülük idarəetməsi istiləşmə iqliminə uyğunlaşdırılmalıdır [9]. Çinin şimal-qərbindəki şərab istehsal edən bölgələr kimi bəzi güclü günəşli və quraq bölgələrdə, yaşıl-meyvə dövründə üzüm yarpağının çıxarılması bəzən üzüm giləmeyvəsinin günəş yanığına səbəb olur və hətta giləməmiş və qızardılmış gövdələrə gətirib çıxarır ki, bu da üzüm giləmeyvələrinin böyüməsini dayandırmasına səbəb ola bilər. qida çatışmazlığına. Üstəlik, bu bölgədə üzüm giləmeyvələrinin yetişmə prosesi quru və isti iqlimə görə həmişə sürətlənir [10, 11]. Qısa yetişmə müddəti həm də iqlim şəraitindəki dəyişikliklərə həssas olan və şərabın rəng intensivliyini və sabitliyini poza bilən fenolik birləşmələrin, xüsusilə antosiyaninlərin və fenolik ko-piqmentlərin (məsələn, mirisetin, quercetin, katexin, epikateşin) çatışmazlığı ilə nəticələnir [12]. Müvafiq olaraq, quru-isti iqlimli üzümçülükdə klaster günəş işığına məruz qalma vaxtını tənzimləmək lazımdır. Əvvəlki araşdırmamız göstərdi ki, üzüm salxımlarını məhsul yığana qədər günəş işığına məruz qoyan veraisonda yarpaqların çıxarılması və ya yarpağın hərəkəti flavon-3-olların yığılmasını əhəmiyyətli dərəcədə yaxşılaşdıra və üzüm giləmeyvələrində antosiyaninlərin konsentrasiyasını azalda bilər. Çinin şimal-qərbində Sintsziyanın Tyanşan bölgəsi [5]. Bu tədqiqatın məqsədi bu quru-isti iqlim bölgəsində bu məruz qalmış üzüm giləmeyvələrində uçucu birləşmə metabolom və transkriptomun dəyişməsini tədqiq etmək idi.

Üzüm və şərabın keyfiyyətinin qiymətləndirilməsində ən çox rolu üzümdən alınan uçucu birləşmələr oynayır. Əvvəlki tədqiqatlar, pre-veraisonda bazal yarpaqların çıxarılmasının Muscat çeşidli aromasına və üzümün xoş qoxusuna kömək edən monoterpenlərin və norisoprenoidlərin yığılmasına təsirini bildirmişdir [8, 13, 14]. Üstəlik, bazal yarpaqların çıxarılması üzüm giləmeyvələrində bitki, sitrus və qara bibər aromalarını verən metoksipirazin [4, 15], tiol [16] və rotundone [17] kimi digər uçucu birləşmələrin dəyişməsinə səbəb olur. Həqiqətən, günəş işığına məruz qalma vaxtı və intensivliyi üzüm giləmeyvələrində istehsal olunan uçucu birləşmələrə fərqli təsir göstərir. Kwasniewski və başqaları kimi. müşahidə [14], yalnız giləmeyvə dəstindən (PBS) 33 gün sonra başlayan günəş işığına məruz qalma ümumi 1,1,6-trimetil-1,2-dihidronaftalin (TDN) və vitispiranın konsentrasiyasını əhəmiyyətli dərəcədə artırır, halbuki yarpaqların çıxarılması 68 gündə PBS azalır β-damassenon nəsli. Bundan əlavə, üzüm salxımını tamamilə günəş işığına məruz qoymaq üçün bütün bazal yarpaqlar çıxarıldıqda, giləmeyvə daha çox toplanır. β-damassenon və bəzi bağlı formalı terpenoidlər [6]. Apikal defoliasiya yanaşmaları ilə klaster günəş işığına məruz qalma, bazal yarpaqların çıxarılması ilə müqayisədə, şərabın uçucu birləşmələrinə minimal təsir göstərə bilər, lakin şərab spirtinin tərkibini azalda bilər [3]. Məhdud sayda araşdırmalar giləmeyvə inkişafının erkən mərhələsində yarpaqların çıxarılması ilə günəş işığına məruz qalan üzüm giləmeyvələrində uçucu C6/C9 birləşmələrinin dəyişməsi ilə məşğul olmuşdur [6, 18, 19], lakin yarpaqların çıxarılmasının véraison və ya yetişmə mərhələsi hələ başa düşülməmişdir. C6 aldehidləri və spirtləri "yaşıl yarpaq uçucuları" (GLV) adlanan xarakterik "yaşıl" qoxuya səbəb ola bilər. Bu birləşmələr bitki toxumalarının pozulması nəticəsində və ya bitkilər biotik və ya abiotik stresslərə məruz qaldıqdan sonra yaranır [20]. C9 aldehidləri, xüsusilə (E)-2-qeyri və (E,Z)-2,6 nonadienal, bitkilərdə xiyar dadına kömək edir [21]. Əvvəlki tədqiqatlar da üzüm giləmeyvələrində yarpaqların çıxarılması nəticəsində yaranan uçucu benzenoid mənşəli birləşmələrin dəyişməsi ilə məşğul olmamışdır. Belə birləşmələr üzüm giləmeyvələrinə və onlara uyğun gələn şərablara çiçək və meyvəli ləzzətlər verə bilər [22, 23]. Üzümdən əldə edilən uçucu profildəki dəyişkənliyi başa düşmək, intensiv günəş işığı və az yağış yağan bölgələrdə yarpaqların çıxarılmasının üzüm aromasının keyfiyyətinin yaxşılaşdırılması strategiyalarına necə töhfə verəcəyinə dair ümumi qiymətləndirmədən faydalanır.

Yarpaqların çıxarılması meyvənin qonşu yarpaqlardan aldığı potensial assimilyasiya edilmiş karbon əlavələrini aradan qaldıra bilər, halbuki salxımların ətrafından hərəkət edən yarpaqlar üzümlərin yalnız fotosintetik orqanları saxlamağa deyil, həm də klasterin günəş işığına məruz qalmasını artırmağa imkan verir. Veraisonda yarpaqların çıxarılması ümumi antosiyaninlərin yığılmasını əhəmiyyətli dərəcədə təşviq edə və əlaqəli genləri tənzimləyə bilər [24], lakin bu performansın uçucu birləşmələrin istehsalına təsiri aydın olaraq qalır. Bundan əlavə, əvvəlki transkriptomik tədqiqat yalnız üzüm giləmeyvələrinin erkən böyümə mərhələsində (EL 29) [8] çoxluq günəş işığına məruz qalmanın təsirinə yönəlmişdir, halbuki üzüm giləmeyvələrində yarpaqların çıxarılmasına və ya yarpaqların veraison və ya yetişmə zamanı hərəkətinə transkriptomik reaksiya mərhələsi zəif başa düşülür.

Bu tədqiqatda, bibər-qarğıdalı ölçüsü mərhələsində yarpaqların çıxarılması (LR-PS), veraisonda yarpaqların çıxarılması (LR-V), veraisonda yarım yarpaqların çıxarılması (HLR-V) və yarpaqların hərəkəti daxil olmaqla, dörd qrup günəş işığına məruz qalma strategiyası. veraisonda (LM-V). Üzüm giləmeyvəsinin uçucu birləşməsinin istehsalına bu çoxluq günəş işığına məruz qalma manipulyasiyalarının effektivliyini və əsas mexanizmləri aydınlaşdırmaq üçün uçucu metabolom və transkriptom məlumatlarının birgə təhlili aparılmışdır.


Nəticələr

Lasso Penalized Cox Reqressiya Modelinin yaradılması və Validasiyası

Axın sxemi osteosarkomanın SE ilə əlaqəli gen əsaslı proqnoz modelinin qurulması üçün təhlil prosedurlarımızı göstərir (Şəkil 1). <"type":"entrez-geo","attrs":<"text":"GSE39058","term_id":"39058">> GSE39058 verilənlər bazasına əsaslanan 349 SE ilə əlaqəli gen seçilmişdir. Lasso Cox reqressiya analizini cəzalandırdı. Birincisi, λ parametrinin ən uyğun parametrini müəyyən etmək üçün iki vacib isteğe bağlı λ dəyəri (logλ)min = 𢄡.91 və logλlse = 𢄡.48) minimuma endirilən orta-kvadrat xətası ilə şaquli xətlərdən hesablanmış və daha sonra iki qrup gen seçmək üçün istifadə edilmişdir (Şəkil 2A𠄼). Bundan əlavə, Lasso modelləri λ-ə uyğun olaraq yenidən quruldumin və λlse, və sağ qalma ehtimalları iki gen siyahısı əsasında daha da təxmin edildi (Şəkil 2D). Şəkil 2D-də göstərildiyi kimi, λ-ə əsaslanan beş gen əsaslı proqnostik modelin istifadəsimin (Wilcoxon testi, səh = 1.4e�) yaşayan və müddəti bitmiş xəstələrdən alınan nümunələr arasında sağ qalma ehtimallarının aşkar fərqini asanlaşdırdı. Bununla belə, λ əsasında iki gen əsaslı proqnostik model istifadə edildikdəlse, statistik cəhətdən əhəmiyyətli fərq müşahidə edilməmişdir (Wilcoxon testi, səh > 0.05). Eynilə, ROC əyri analizinin nəticəsi göstərdi ki, əyri minimum altında olan sahə (AUCmin) 0.92 idi, bu, beş gen əsaslı Lasso modelinin osteosarkomalı xəstələrin OS ehtimalını proqnozlaşdırmaqda yaxşı performans göstərdiyini göstərir (Şəkil 2E).

Osteosarkoması olan xəstələr üçün SE ilə əlaqəli gen əsaslı proqnoz modelini qurmaq və təsdiqləmək üçün istifadə olunan prosedur iş axını. KEGG, Kyoto Genlər və Genomlar Ensiklopediyası Lasso, ən az mütləq büzülmə və seçim operatoru Target-OS, Target-osteosarcoma SE, super gücləndirici WGCNA, çəkili gen birgə ifadə şəbəkəsi analizi.

SEdb-dən endirilmiş məlumatlardan 349 SE ilə əlaqəli gen əsasında Lasso reqressiya analizi ilə beş genli proqnostik modelin yaradılması. (A,B) 349 SE ilə əlaqəli genin Lasso əmsalı profilləri. (C) İki optimal lambda (λ) dəyəri (λmin və λlse) minimuma endirici orta-kvadrat xətası ilə şaquli xətlərə görə qiymətləndirilmişdir. Şaquli ox orta kvadrat xətanı, üfüqi ox isə log(λ) dəyərini təmsil edir. (D) Beş gen modelinə əsaslanan osteosarkomalı xəstələrin sağ qalma vəziyyətinin səpələnmə sxemi (solda, λ)min, səh = 1.4e�) və ya iki genli model (sağda, λ)lse, səh > 0.05) Wilcoxon testindən istifadə etməklə. (E) λ-ə əsaslanan iki proqnoz modelinin ROC əyrilərimin və λlse. AUC dəyərləri rəqəmə daxil edilmişdir. AUC, əyri altındakı sahə Lasso, ən az mütləq büzülmə və seçim operatoru ROC, qəbuledicinin işləmə xarakteristikası SE, super gücləndirici SEdb, super gücləndirici verilənlər bazası.

Müstəqil Proqnostik Faktorların Koks Reqressiya Modeli ilə Qiymətləndirilməsi

Lasso cəzalandırılmış Cox reqressiya modelinin təsdiqi üçün biz bu genlərin osteosarkoması olan xəstələrin OS üçün müstəqil proqnostik amillər olub-olmadığını müəyyən etmək üçün birdəyişənli və çoxdəyişənli Cox reqressiya analizləri apardıq. Tək dəyişənli Cox reqressiya analizində bütün log-rank səh-bu beş genin dəyərləri π,05 idi (Şəkil 3A). Çoxvariantlı Cox reqressiya analizindən sonra qlobal səhBeş genli proqnostik modelin dəyəri (log-rank testi) cəmi 0,000171 idi (Şəkil 3B). AIC 59,74, C indeksi isə 0,89 idi ki, bu beş genin osteosarkomalı xəstələrin OS üçün əlverişli proqnoz faktoru ola biləcəyini göstərir. Üstəlik, K–M sağ qalma analizinin nəticəsi birdəyişənli Cox reqressiya analizinin nəticəsi ilə uyğun idi (Şəkil 3C). Bundan başqa, AMN1ZP3 osteosarkomada qoruyucu amillər ola bilər (HR: müvafiq olaraq 1,26e� və 1,13e�), halbuki LIMS1, SAMD4A, və SPARC bu parametrdə zərərli amillər kimi görünür (HR: müvafiq olaraq 699.2, 167 və 298.7). Beləliklə, osteosarkomalı xəstələrin OS-ni proqnozlaşdırmaq üçün beş SE ilə əlaqəli gen daxil olmaqla Lasso cəzalandırılmış Cox reqressiya modeli istifadə edilə bilər.

Birdəyişənli və çoxdəyişənli Cox reqressiya analizləri və beş genli proqnostik modelin K–M sağ qalma təhlili. (A) Modelin hər bir geninin Univariate Cox reqressiya analizi. (B) Beş gen modelinin çoxvariantlı Cox reqressiya analizi. (C) İfadə səviyyələrinin mediana uyğun olaraq hər bir gen üçün nisbi yüksək və aşağı ifadə qrupları arasında ƏS-də fərqi göstərən K–M sağ qalma əyriləri. K–M, Kaplan–Meier AIC, Akaike məlumat meyarı OS, ümumi sağ qalma.

Poligen Risk Hesabı Modelinin yaradılması və Validasiyası

Risk xal modelini yaratmaq üçün yuxarıda göstərilən çoxdəyişənli reqressiya təhlilindən əldə edilən beş genin ifadə məlumatlarını və müvafiq əmsalı birləşdirdik. <"type":"entrez-geo","attrs":<"text":"GSE39058","term_id":"39058">> GSE39058 təlim verilənlər bazasındakı bütün xəstələrN = 41) yüksək riskli (risk balı > 0) və aşağı riskli qruplara (risk balı < 0) bölündü (Şəkil 4A). Şəkil 4B-də göstərildiyi kimi, aşağı risk qrupunda sağ qalma, yüksək risk qrupunda isə ölüm daha tez-tez müşahidə olunurdu. LIMS1, SAMD4A, və SPARC yuxarı tənzimlənməyə meylli idi, halbuki AMN1ZP3 yüksək risk qrupunda olan xəstələrdə azaldılmışdır (Şəkil 4C). K–M ƏS təhlili yüksək risk qrupunda ƏS-nin daha aşağı nəticələrini proqnozlaşdırdı (log-rank testi, səh = 0,0006) (Şəkil 4D ). Bu arada, beş genə əsaslanan risk hesabı modelindən istifadə etməklə hesablanmış zamandan asılı ROC əyrisinin AUC-ləri Ϡ.8 (Şəkil 4E) olub, bu, proqnoz modelinin yüksək həssaslıq və spesifikliyə malik olduğunu göstərir.

<"type":"entrez-geo","attrs":<"text":"GSE39058","term_id":"39058">> GSE39058 verilənlər bazası üçün beş gen risk hesab modeli (N = 41). (A) <"type":"entrez-geo","attrs":<"text":"GSE39058","term_id":"39058">> GSE39058 verilənlər bazasında hər bir xəstənin risk xalını göstərən səpələnmə qrafiki. Xəstələr risk balına görə yüksək və ya aşağı risk qruplarına bölündü. Mavi qrafiklər aşağı risk qrupundakı xəstələri (risk balı ≤ 0), qırmızı xətlər isə yüksək risk qrupundakı xəstələri təmsil edir (risk balı > 0). (B) Yüksək və ya aşağı risk qruplarında osteosarkomalı xəstələrin sağ qalma vəziyyətinin paylanması. (C) <"type":"entrez-geo","attrs":<"text":"GSE39058","term_id":"39058">> GSE39058 verilənlər bazasında osteosarkomalı 41 xəstədə beş proqnostik genin ifadə statusu . (D) Yüksək və aşağı riskli xəstələr (41 xəstə) arasında ƏS-də fərqi göstərən K–M sağ qalma əyriləri (log-rank testi, səh = 0.0006). (E) Beş genli proqnostik modeldən istifadə edərək sağ qalmanın proqnozlaşdırılması üçün zamandan asılı ROC əyri analizi. 1, 3 və 5 illik OS-lərin AUC-ləri şəkildə göstərilmişdir. AUC, əyri altındakı sahə K–M, Kaplan–Meier OS, ümumi sağ qalma ROC, qəbuledicinin işləmə xarakteristikası.

Hədəf-OS verilənlər bazası daha sonra poligen risk balının proqnozlaşdırıcı dəyərlərini yoxlamaq üçün istifadə edilmişdir. Çoxvariantlı Cox reqressiya təhlilindən sonra qlobal səhHədəf-OS verilənlər bazası üçün beş genli proqnostik modelin dəyəri (log-rank testi) π.05 (Əlavə Şəkil S1A) idi. Cəmi 88 xəstə risk balının optimal kəsmə dəyərindən istifadə edərək aşağı və yüksək risk qruplarına təsnif edildi (Əlavə Şəkillər S1B𠄽). Risk ballarına əsaslanan iki qrupun K–M əyriləri əhəmiyyətli dərəcədə fərqli idi (log-rank testi, səh < 0.05) və zamandan asılı ROC əyrilərinin AUC-ləri də beş gen risk modelinin osteosarkomalı xəstələrin OS-ni proqnozlaşdırmaq üçün əlverişli bir yanaşma ola biləcəyini göstərdi (Əlavə Şəkillər S1E, F).

Proqnostik Proqnozlaşdırma üçün Risk Hesabı Modelinə əsaslanan Proqnoz Nomoqramının qurulması

Cox reqressiya modelini vizuallaşdırmaq üçün <"type":"entrez-geo","attrs":<"mətndə osteosarkoması olan xəstələr üçün 1, 3 və 5 illik OS ehtimalını proqnozlaşdırmaq üçün nomoqram qurulmuşdur. ":"GSE39058","term_id":"39058">> GSE39058 verilənlər toplusu (N = 41). Nomogramın proqnozlaşdırıcıları yaş, cins, nekroz, təkrarlanma və risk qrupunu əhatə edir (Şəkil 5A). Şəkil 5B-də göstərilən kalibrləmə sxemi nomoqramın işini göstərir. Kalibrləmə planları ideal proqnozlaşdırılan boz xəttə (45-x000b0) yaxın idi ki, bu da bizim nomoqramımızın sağ qalma ehtimalını proqnozlaşdırmaqda yaxşı çıxış etdiyini göstərir (Şəkil 5B). ƏS göstəricisi kimi risk qrupunun proqnozlaşdırıcı təsirini qiymətləndirmək üçün biz nomoqrammanı konkret xəstəyə tətbiq etdik ( <"type":"entrez-geo","attrs":<"text":"GSM954850","term_id ":"954850">> GSM954850) <"type":"entrez-geo","attrs":<"text":"GSE39058","term_id":"39058">> GSE39058 (Şəkil 5C,D ) . Xəstə <"type":"entrez-geo","attrs":<"text":"GSM954850","term_id":"954850">> GSM954850-nin müddəti 750 gündə bitdi. Risk qrupunu ehtiva edən modelə görə, 1095 gündə proqnozlaşdırılan ölüm ehtimalı 0,815 idi, bu dəyər risk qrupu olmayan model üçün əldə ediləndən (0,659) xeyli yüksək idi. Bu tapıntı o deməkdir ki, risk qrupunu parametr kimi ehtiva edən proqnozlaşdırıcı model risk qrupu olmayan modeldən daha dəqiqdir.

Osteosarkoması olan xəstələrdə 1, 3 və 5 illik OS ehtimalını proqnozlaşdıran nomoqramma. (A) Nomoqram hər bir dəyişən üçün ballar şkalasında (yuxarıya doğru) müəyyən edilmiş xalları toplayır. Aşağı miqyasda proqnozlaşdırılan ümumi ballar 1, 3 və 5 illik OS ehtimalını göstərir. (B) 1, 3 və 5 illik OS-ni proqnozlaşdırmaq üçün kalibrləmə planı. Boz xətt ideal vəziyyəti təmsil edir. (C,D) Xüsusi xəstə üçün 1, 3 və 5 illik ƏS ehtimalını proqnozlaşdıran nomoqramlar <"type":"entrez-geo","attrs":<"text":"GSM954850","term_id":" 954850">> GSM954850 <"type":"entrez-geo","attrs":<"text":"GSE39058","term_id":"39058">-də risk qrupunu ehtiva edən və ya olmayan model əsasında > GSE39058 məlumat dəsti. ƏS, ümumi sağ qalma DFS, xəstəliksiz sağ qalma.

WGCNA və Protein Qarşılıqlı Əlaqə Şəbəkəsindən istifadə edərək Osteosarkomada SE ilə əlaqəli Hub Genlərinin İdentifikasiyası

Çəkili gen birgə ifadə şəbəkəsi analizi, gen ifadə səviyyələri ilə əlaqəli klinik əlamətlərin təhlili üçün başqa bir bioinformatika üsuludur. Klinik əlamətlərin istilik xəritəsini göstərmək üçün klaster analizi aparıldı (Şəkil 6A). Şəkil 6B-də göstərildiyi kimi, gen birgə ifadə şəbəkəsini qurmaq üçün miqyasdan müstəqillik və orta əlaqənin proqnozlaşdırılması (Şəkil 6B) vasitəsilə β = 9 ən yaxşı yumşaq hədd dəyəri kimi seçilmişdir. Sonradan öz genləri 17 müxtəlif modul istehsal edərək müxtəlif rəngli modullara bölündü. Pearson korrelyasiya əmsalına uyğun olaraq modulun xüsusiyyət əlaqəsinin istilik xəritəsi hazırlanmışdır (Şəkil 6C). Üç modul klinik əlamətlərlə daha yüksək korrelyasiya təqdim etdi: təkrarlanma ilə MEgray60 (r = 0.37, səh = 0.01) MEmavi ölümlə (r = 0.33, səh = 0.03) və sağ qalma müddəti ilə MEpink (r = 0.47, səh = 0,002) (Şəkil 6C). Səpələnmə qrafiki də göstərdi ki, bu üç modulun MM-i GS ilə müsbət əlaqədədir (Şəkil 6D). SE ilə əlaqəli gen matrisindən əldə edilən SE ilə əlaqəli genlərin Venn planı çəkildi və üç modul daxilindəki genlər kəsildi (Şəkil 6E). Modul gray60, mavi, çəhrayı və SE ilə əlaqəli genlər arasında 13, 70 və 16 qarşılıqlı əlaqə genləri var idi. Qarşılıqlı əlaqə genləri xərçəngdə proteoqlikanlar və xərçəngdə transkripsiya səhv tənzimlənməsi kimi xərçənglə əlaqəli çoxsaylı yollarla zənginləşdirilmişdir (Şəkil 6F). Bundan əlavə, biz beş gendən və əlaqəli dərmanlardan istifadə edərək bir gen-dərmanla qarşılıqlı əlaqə şəbəkəsi qurduq (Əlavə Şəkil S2). Bütün beş gen JQ1 (müəyyən edilmiş SE inhibitoru) ilə qarşılıqlı əlaqədə idi. Şəbəkə, bu beş genin, ehtimal ki, müəyyən dərəcədə SE tərəfindən tənzimləndiyini təsvir etdi. Nəhayət, beş genin H3K27ac, H3K4me1 və H3K4me3 ChiIP seq profilləri üçün siqnal yollarını göstərdik (Şəkil 7). Bu beş genin yaxınlığında beş proqnozlaşdırılan SE müşahidə etdik. Bu məlumatlar beş genin ifadəsinin SE tərəfindən tənzimləndiyini göstərir. Bundan əlavə, SE inhibitoru JQ1 U2OS hüceyrələrində ifadə modelini tənzimləyə bilər.

WGCNA analizi vasitəsilə <"type":"entrez-geo","attrs":<"text":"GSE39058","term_id":"39058">> GSE39058 verilənlər toplusuna əsasən osteosarkomada SE ilə əlaqəli mərkəz genlərinin identifikasiyası . (A) <"type":"entrez-geo","attrs":<"text":"GSE39058","term_id":"39058">> GSE39058 verilənlər toplusunda və nümunədən kənar göstəricilər və ya klinik əlamətlər arasında klaster analizi. Rəng intensivliyi nümunədən kənar göstəricilərə, yaşa, cinsə, nekroz, təkrarlanma və sağ qalma müddətinə mütənasib idi. (B) Müxtəlif yumşaq eşik gücləri üçün miqyas müstəqilliyinin və orta əlaqənin (şaquli ox) təhlili (üfüqi oxun β dəyəri). (C) Osteosarkomanın modulları və klinik əlamətləri arasındakı əlaqənin istilik xəritəsi səh-cədvəldəki dəyərlər modullar və klinik əlamətlər arasındakı əlaqəni müəyyənləşdirir. Üç modul klinik əlamətlərlə yüksək korrelyasiyaya malik idi: təkrarlanma ilə MEgray60 (r = 0.37, səh = 0.01) MEmavi ölümlə (r = 0.33, səh = 0.03) və sağ qalma müddəti ilə MEpink (r = 0.47, səh = 0.002). (D) Mavi modulda ölüm, grey60 modulunda təkrarlanma və ya çəhrayı modulda sağ qalma müddəti ilə əlaqəli modul genlərinin MM-yə qarşı GS-ni göstərən səpələnmə qrafiki (üfüqi ox: MM modul üzvlüyü, şaquli ox: GS gen əhəmiyyəti deməkdir). (E) Mavi, boz60 və çəhrayı modullarda SE ilə əlaqəli genlərin və eigenlərin Venn süjeti. Müvafiq olaraq 70, 13 və 16 əlaqəli genlər var. (F) Venn süjetində yuxarıda əlaqəli genlərin KEGG yolunun təhlili. KEGG, Genlər və Genomların Kyoto Ensiklopediyası SE, super gücləndirici WGCNA, çəkili gen birgə ifadə şəbəkəsi analizi.

H3K27ac (qırmızı), H3K4me1 (bənövşəyi) və H3K4me3 (yaşıl) üçün siqnal izləri IGV istifadə edərək vizuallaşdırılan beş SE ilə əlaqəli hub genlərinin ChIP seq profilləri. SE bölgələri siqnal yollarında çəhrayı zolaqda göstərilir. ChIP–seq, xromatin immunoprecipitation–sequencing SE, super-enhancer IGV, Integrative Genomics Viewer.


Nəticələr

Taksonomik biomarkerlərin aşkarlanması

Crohn xəstəliyində və sağlam nümunələrdə mövcud olan əsas namizəd mikrobiota biomarkerlərini müəyyən etmək üçün bakteriyaların nisbi bolluğunu nümayiş etdirmək üçün kladoqram qurulmuşdur. LEfSe alətindən istifadə edərək, CD-dən nəzarət nümunələri, nəcis nümunələri və selikli qişa toxuması nümunələrində 40 diferensial bol mikrob taksonomik xüsusiyyətləri müəyyən etdik. Kladoqram halqasındakı kiçik dairə LDA ballarına əsaslanan qruplar arasında müxtəlif bolluq dəyərlərinə malik olan taksonomik dərəcəni təmsil edir. Bütün aşkar edilmiş mikrob taksonomik xüsusiyyətləri üç növ nümunə arasında əhəmiyyətli fərqləri vurğulayan kladoqrammada təqdim edilə bilər (bax Şəkil   3 (yuxarıda)). Biz ailə və nəsil biomarkerlərinin nəticələrini xüsusi olaraq müzakirə edirik. LEfSe analizi tapıldı Streptokoklar, Laktobakillalar, və Pseudomonadaceae CDS-də fərqli olaraq boldur, halbuki Porphyromonadaceae, Shewanellaceae, və Enterobacteriaceae CDT-də fərqli olaraq boldur. Bacteriidaceae, Lachnospiraceae, Rikenellaceae, və Ruminococcaceae sağlam fərdlər üçün taksonomik biomarkerlər kimi müəyyən edilmişdir.

Taksonomik (üst) və metabolik funksiya yollarında (aşağıda) biomarkerlərin aşkarlanması üçün LEfSe-dən yaradılan kladoqramlar

Metabolik funksional biomarkerlərin aşkarlanması

Mikrob tərkibinə əlavə olaraq, üç mikrob nümunəsində differensial bol funksional və metabolik xüsusiyyətləri də müqayisə etdik. Şəkil 3 (aşağıda) CDT, CDS və HCS-ə uyğun mikrob icmalarında aşkar edilmiş 135 diferensial bol funksional modulu vurğulayır. İnsan mikrobiomu boyunca müxtəlif mikrob metabolik funksiyaları həyata keçirildiyi halda, bu funksionallığın xüsusi alt qrupları müxtəlif növ nümunələrdə zənginləşdirilə bilər. LEfSe aləti Şəkil 3-də (aşağıda) göstərildiyi kimi bu xüsusi metabolik xüsusiyyətləri (KEGG modulları) vurğulayır. Lizin biosintezi (M00016) və UMP (M00051) kimi modullar sağlam nəzarət nümunələrində diferensial zənginləşdirilmişdir. Biz həmçinin glutatyon biosintezinin (M00118), kükürd tərkibli amin turşularının sisteinin (M00338) və metionin biosintezinin (M00017) metabolizminin CDT-də əhəmiyyətli dərəcədə zənginləşdiyini aşkar etdik. Bundan əlavə, mərkəzi karbohidrat mübadiləsi ( <"type":"entrez-nucleotide","attrs":<"text":"M00002","term_id":" kimi prokaryotik hüceyrələrin əsas həyat fəaliyyəti üçün vacib olan bir neçə digər modullar. 202949","term_text":"M00002">> M00002-M00007) və amin turşusu mübadiləsi (M00018, M00019, M00020, M00118 və M00338) kladoqramda vurğulanır. Bu nəticələr yalnız xüsusi metabolik modulların fərqli bioloji nümunələrdə zənginləşdiyini göstərir.

Bakterial qarşılıqlı təsirlərin aşkarlanması

Üç mühitdə (CDT, CDS və HCS) ailə və cins səviyyəsində bakteriyalararası assosiasiya şəbəkələrini araşdırdıq. Cədvəl 1 və Əlavə faylı Spearmanın korrelyasiya yanaşması ilə bakteriyalar arasında müsbət və mənfi assosiasiyaların nəticələrini təqdim edir. Crohn xəstəliyi olan xəstələrdən və sağlam fərdlərdən alınan nəcis nümunələrində Crohn xəstəliyi nümunələrindən alınan selikli qişa toxumalarından fərqli olaraq daha az birləşmələr müəyyən edilmişdir.

Cədvəl 1

Bütün nümunə qruplarında bakteriyalararası korrelyasiya

Taksonomik sinifTaksonomik sinifR 2
CDSf__Bacteroidaceaef__Lachnospiraceae0.94
f__Aerococcaceaef__Fusobacteriaceae0.98
HCSf__Prevotellaceaef__RF160.98
f__Bacillaceaef__Staphylococcaceae0.98
f__Rikenellaceaef__Ruminococcaceae0.97
CDTf__Aeromonadaceaef__Shewanellaceae0.81
f__BA059f__Syntrofobacteraceae0.72
f__Planococcaceaef__Gallionellaceae0.72
f__Porphyromonadaceaef__Pseudomonadaceae0.71
f__Karnobakteriyalarf__Streptokoklar0.70
f__Moraxellaceaef__Pseudomonadaceae0.68
f__Mikrobakteriyalarf__Spirochaetaceae0.68
f__BA059f__Gallionellaceae0.68
f__Peptococcaceaef__Alteromonadaceae0.68
f__Peptococcaceaef__Sinobacteraceae0.68
f__Nitrospiraceaef__Syntrofobacteraceae0.68
f__Prokabakteriyalarf__Halomonadaceae0.68
f__Veillonellaceaef__Pseudomonadaceae-0.66
f__Porphyromonadaceaef__Shewanellaceae0.66

Crohn xəstəliyi olan xəstələrin selikli qişasında, bakteriya ailələri arasında 13 müsbət və bir mənfi əlaqə aşkar edilmişdir. arasında güclü müsbət əlaqə AeromonadaceaeShewanellaceae Cədvəl 1-də müşahidə edilmişdir və hər ikisinin təkamül soylarında ortaq əcdadı vardır. CDT və CDS-də bakterial nəsillər arasında güclü müsbət və mənfi assosiasiyalar da var idi. CDT kimi, CDS və sağlam fərdi nümunələrdə əhəmiyyətli dərəcədə güclü müsbət qarşılıqlı təsirlər müşahidə edilmişdir. Nəticəmizdə cins səviyyəsində müşahidə edilən bütün bakteriyalararası assosiasiyalar bir-biri ilə yüksək korrelyasiya göstərmişdir. Misal üçün, Prevotellaceae ilə RF 16, və Bacillaceae ilə Staphylococcaceae, ortaq təkamül nəsli ilə yüksək nisbətdə əlaqələndirilir. Beləliklə, bu nəticələr CD xəstələri və HCS arasında mikrobial qarşılıqlı təsirlərdə fərqlərin olduğunu göstərir. Bakterial əlaqədəki oxşar fərqlər digər nümunə qruplarında əks olundu.

Bakteriya taksonları və mikrob yolu arasında əlaqənin aşkarlanması

Əvvəlki nəticələrdə güclü birləşmələri olan bütün bakteriyalar üçün onların yüksək korrelyasiyalı KEGG ortoloqlarını müəyyən etdik (Cədvəllər   2 və ​ və 3 3).

Cədvəl 2

Crohn Xəstəlik Nəcisində KO sıxlığı ilə bakterial ailələr və onların mikrob yolları arasında əlaqənin müəyyən edilməsi

Cədvəl 3

Crohn Xəstəliyi Toxumasında KO sıxlığı ilə bakterial ailələr və onların mikrob yolları arasında əlaqənin müəyyən edilməsi

KEGG orfoloqu (KO)ModulSıxlıq
f_Pseudomonadaceaef_Moraxellaceae <"type":"entrez-nucleotide","attrs":<"text":"K00404","term_id":"162411","term_text":"K00404">> K00404, <"type":"entrez -nucleotide","attrs":<"text":"K00405","term_id":"162413","term_text":"K00405">> K00405, <"type":"entrez-nucleotide","attrs" :<"text":"K00406","term_id":"162414","term_text":"K00406">> K00406, <"type":"entrez-nucleotide","attrs":<"text":" K00407","term_id":"162416","term_text":"K00407">> K00407M001560.80
f_Pseudomonadaceae <"type":"entrez-nucleotide","attrs":<"text":"K01856","term_id":"174057","term_text":"K01856">> K01856, <"type":"entrez -nucleotide","attrs":<"text":"K03464","term_id":"197513","term_text":"K03464">> K03464, <"type":"entrez-nucleotide","attrs" :<"text":"K01055","term_id":"172411","term_text":"K01055">> K01055, <"type":"entrez-nucleotide","attrs":<"text":" K03381","term_id":"210219","term_text":"K03381">> K03381M005680.80
f_Moraxellaceae <"type":"entrez-nucleotide","attrs":<"text":"K01856","term_id":"174057","term_text":"K01856">> K01856, <"type":"entrez -nucleotide","attrs":<"text":"K03464","term_id":"197513","term_text":"K03464">> K03464, <"type":"entrez-nucleotide","attrs" :<"text":"K01055","term_id":"172411","term_text":"K01055">> K01055M005680.60
f_Pseudomonadaceaef_Moraxellaceae <"type":"entrez-nucleotide","attrs":<"text":"K00457","term_id":"343194","term_text":"K00457">> K00457, <"type":"entrez -nucleotide","attrs":<"text":"K00451","term_id":"208933","term_text":"K00451">> K00451, <"type":"entrez-nucleotide","attrs" :<"text":"K01800","term_id":"161416","term_text":"K01800">> K01800, <"type":"entrez-nucleotide","attrs":<"text":" K01555","term_id":"174453","term_text":"K01555">> K01555M000440.67
f_Pseudomonadaceaef_Moraxellaceae <"type":"entrez-nucleotide","attrs":<"text":"K00166","term_id":"175799","term_text":"K00166">> K00166, <"type":"entrez -nucleotide","attrs":<"text":"K00167","term_id":"174925","term_text":"K00167">> K00167, K09699, <"type":"entrez-nucleotide"," attrs":<"text":"K00253","term_id":"175764","term_text":"K00253">> K00253, <"type":"entrez-nucleotide","attrs":<"text" :"K00249","term_id":"176448","term_text":"K00249">> K00249, <"type":"entrez-nucleotide","attrs":<"text":"K01968","term_id ":"508622","term_text":"K01968">> K01968, <"type":"entrez-nucleotide","attrs":<"text":"K01969","term_id":"171834"," termin_mətn":"K01969">> K01969,K1376M000360.62
f_Pseudomonadaceaef_MoraxellaceaeK02274, <"type":"entrez-nucleotide","attrs":<"text":"K02275","term_id":"188926","term_text":"K02275">> K02275, <"tip": "entrez-nucleotide","attrs":<"text":"K02276","term_id":"188927","term_text":"K02276">> K02276M001550.60

V/A tipli H+/Na+ ilə bağlı bir neçə KEGG ortoloqu ATPaz alt vahidini nəql edir ( <"tip":"entrez-nukleotid","attrs":<"text":"K02117","term_id":"146697"> > K02117), B ( <"tip":"entrez-nukleotid","attrs":<"text":"K02118","term_id":"151839","term_text":"K02118">> K02118), C( <"type":"entrez-nucleotide","attrs":<"text":"K02119","term_id":"153938","term_text":"K02119">> K02119), D( <" type":"entrez-nucleotide","attrs":<"text":"K02120","term_id":"210767","term_text":"K02120">> K02120), E( <"tip":" enrez-nukleotid","attrs":<"text":"K02121","term_id":"330029","term_text":"K02121">> K02121), I( <"tip":"entrez-nukleotid" ,"attrs":<"text":"K02123","term_id":"335123","term_text":"K02123">> K02123) və K( <"type":"entrez-nucleotide","attrs ":<"text":"K02124","term_id":"216170","term_text":"K02124">> K02124) müsbət korrelyasiya göstərdi (Spearmanın korrelyasiyası Ϡ.6, FDR P.0.0. ) ilə BacteoidceaeLachnospiraceae CDS-də (Cədvəl   2). These strong correlations between the abundances of bacteria taxon and gene abundances (KO) highlight genes relevant to disease phenotype in the bacterial species. A V-type ATPase in prokaryotes (M00159) KEGG module was highly associated (KO density Ϡ.6) with above mentioned KOs in the stool samples from Crohn’s disease patients. In the CDT, Table  3 shows PseudomonadaceaeMoraxellaceae were found to be positively correlated with several genes (KO). For those significant associations between the taxonomic clades and metagenomic gene familes, 5 strongly associated KEGG modules, viz. Cytochrome c oxidase, cbb3-type (M00156), Catechol ortho-cleavage, catechol ⇒ 3-oxoadipate (M00568), Tyrosine degradation, tyrosine ⇒ homogentisate (M00044), Leucine degradation, leucine ⇒ acetoacetate + acetyl-CoA (M00036) and Cytochrome c oxidase, prokaryotes (M00155), were identified. Additional fileਂ shows the associations of all correlated bacterial genera with their highly correlated KEGG orthologues in CDT. Those three bacteria revealed strong associations with four KEGG modules, viz. Polyamine biosynthesis (M00134), Nucleotide sugar biosynthesis (M00554), PRPP biosynthesis (M00005), and Trans-cinnamate degradation (M00545).

Split graph analysis

The resulting split graph consists of two disjoint sets of nodes, where one set corresponds to correlated microbial communities, and the other set corresponds to their microbial metabolic pathways. We automatically extracted various important components (subgraphs) from the split graphs that model the integrated network in both samples (CDS and CDT). Again, the automatic extraction of such components is implemented by finding high-weighted maximal cliques in the split graph. Due to the independence of the nodes representing the pathways, each clique in the graph contained one node representing a pathway. A high-weighted clique is the graph which will contain a group of bacteria that are highly correlated and a pathway that is highly associated or impacted by such group.

In the CDS split graph, two bacteria at the family level, BacteroidaceaeLachnospiraceae, are highly correlated with each other (Spearman’s correlations 0.94, FDR π.05). This clique is associated with V-type ATPase, prokaryotes KEGG module (M00159) (Fig.  4 ). The quantified values for this association were weighted based upon calculating the proportions of KEGG orthologus (KO) for each correlated bacteria. Similarly, in the CDT split graph, a maximal clique of size two was identified with high correlation between PseudomonadaceaeMoraxellaceae (Spearman’s correlations 0.68, FDR π.05) (Fig.  5 ) and multiple KEGG modules were connected to this clique of bacteria (KO density Ϡ.6). These KEGG modules in CDT are mainly involved in ATP synthesis and amino acid metabolism. Yet, the extent to which bacteria in the clique correspond to distinct functional modules in the split graph has remained largely unclear. We also extracted the split graph where the microbial components were considered at the genus level. At the genus level, we obtained multiple split graphs with different sizes of clique where each pair of bacteria are highly correlated (Spearman’s correlations Ϡ.6, FDR π.05) in CDT (See Additional fileਃ). Figure  6 represent two complete split graphs containing multiple high-weighted maximal cliques. For instance, three bacterial components correlated with PRPP biosynthesis microbial metabolic pathway constitute one of the high-weighted maximal cliques.

Split graph in Crohn’s disease stool samples at the family taxonomic level

Split graph in Crohn’s disease tissue samples at the family taxonomic level

Top two split graphs in Crohn’s disease tissue samples at the genus taxonomic level

We also visualized a heatmap of OTU abundances at the genus level to assess the abundance of bacteria in the samples (Fig.  7 ). The abundance of Blautia and unknown genus from Lachnospiraceae family and that of unknown genus from Ruminococcaceae family were observed to be high in CDT samples. Likewise, the bacterial genera, VeillonellaBakteroidlər, were also highly abundant in CDT group. In addition, there were no high-weighted maximal cliques obtained in split graph from CDS samples as none of the KEGG modules were significantly correlated to any of the highly correlated bacteria in CDS (Spearman’s correlation Ϡ.6, FDR π.05).

Heatmap of relative abundance of 23 bacterial genera in Crohn’s disease Stool (CDS), Crohn’s disease tissue (CDT) and control samples (HCS)

Comparison of Two Population Proportions Analysis

In the split graph, the extracted high-weighted maximal cliques of microbial communities with their metabolic pathways were mostly observed in the microbiome profiles obtained mucosal tissue samples of CD patients.

Among all correlated edges in CDT and CDS networks, proportion of the correlated edges with a common family is different between CDT and CDS networks (Table  4 ). In other words, the proportion of correlated edges in CDT with common family is significantly different to the proportion of correlated edges in CDS with common family. Similarly, the proportion of correlated edges with common class (and phylum) is also significantly different between CDT and CDS networks.

Cədvəl 4

p-value from proportion test at different level of taxonomy

Previous studies on microbiomes in Crohn’s disease revealed that fecal bacterial ecosystems differ from those in the intestinal mucosal tissue [22, 23]. Studies of microbiome in fecal samples have more challenges in identifying their community associated with respect to disease initiation and progression due to the nature of the environment. Based on these observations, we can infer that microbial dysbiosis is less tended to be shifted toward lumens in a given disease state. In order to gain a better understanding of possible microbial mechanisms, the need to examine tissue biopsies along with stool samples are highlighted.


PathBank LAYOUT AND NAVIGATION

A screenshot montage of the PathBank interface and its search and browsing tools is shown in Figure 1. PathBank has a landing/home page very similar to that of its smaller cousin, SMPDB ( 15). This includes a short textual description of the database, a circulating ‘carousel’ of selected PathBank images and a series of tabs at the top of the page for navigation. An empty search box is located at the top left of each PathBank page. PathBank has five major tabs: (i) Browse (ii) Search (iii) About (iv) Downloads and (v) Contact Us. Under the Browse tab users may browse the website using four different pages: a) Pathways b) Table of Primary Pathways (TOPP) c) Compounds (metabolites or drugs) or d) Proteins. All pathway search and browse results are filterable by species (10 model species available) and by pathway type (Metabolite/Compound and Protein) using two dropdown filters. Additionally, selecting a pathway type will render visible a third dropdown menu to allow filtering of the results by pathway sub-categories (6 Metabolite/Compound pathway sub-categories and 15 Protein pathway sub-categories).

A screenshot montage of different browsing and searching screens taken from PathBank. A more detailed description of the different functions and capabilities of the various browse and search tools in PathBank is given in the text.

A screenshot montage of different browsing and searching screens taken from PathBank. A more detailed description of the different functions and capabilities of the various browse and search tools in PathBank is given in the text.

If users choose to browse by Pathway, a multi-page table is presented that contains four columns: (i) the PathBank identifier (with the thumbnail image) (ii) the pathway details, which includes the pathway name, species, description and download links (iii) the compounds (which are hyperlinked) and (iv) the proteins (which are also hyperlinked). Clicking on the thumbnail image of a given pathway will direct users to the full-size pathway image. Likewise, clicking on the metabolite/compound names (column iii) or protein names (column iv) will open a page with detailed compound descriptions (from the appropriate organism-specific metabolome database such as HMDB or from a specialized organism-specific database) or protein descriptions (from UniProt).

If the TOPP option is selected, a multi-page table is presented showing three columns: (i) the PathBank identifier (ii) the pathway name including the species name (if filtered by all species) and (iii) the link to the pathway view. In the TOPP, similarly named (replicated) pathways are grouped together to facilitate browsing of largely unique pathways. Groupings are represented by a single primary pathway, hence the table name, which has a clickable pathway name displayed in blue text. These hyperlinked pathways may be selected by the user to navigate to a popover view containing all of the related pathways which can be similarly browsed. In the case of lipid pathways, only the generic version of the pathway is listed in the main table the pathways for the specific lipids are browsable in the generic lipid's popover view.

Users can browse PathBank's compounds and proteins in much the same manner. Multi-page tables present compounds and proteins alphabetically in three columns: (i) the compound/protein's identifier along with the corresponding View buttons (ii) the compound/protein's name (with a short description) and (iii) the associated pathways (which are hyperlinked). Clicking on a compound's View button will take a user to the appropriate ‘Compound Card’, corresponding to the database most appropriate for the chosen (or filtered) organism. The default is HMDB if no organism has been selected. Clicking on a protein's corresponding View button will take a user to the appropriate ‘UniProt Card’. Unlike the pathway browse results, compounds and proteins are filterable only by species using the dropdown menu provided. An additional filter in the form of a Search box at the top right of the table allows users to filter the page by compound, protein or pathway name.

PathBank places a strong emphasis on providing users with high quality, artistically pleasing pathway diagrams that are not only correct and informative but also colorful, interactive and richly detailed. All of the pathway diagrams in PathBank use scalable vector graphics (SVG) and a web interface technology inspired by Google Maps. This allows rapid and continuous zooming using a mouse pad or a mouse scroll wheel or through simply clicking on-screen zoom icons. It also allows facile navigation around zoomed-in pathway diagrams through a simple click-and-drag operation or through clicking on-screen up/down or left/right arrows located near the on-screen zoom functions. A full-screen view of each PathBank pathway diagram is also available, which can be toggled off and on by clicking the full-screen icon located between the navigation arrows.

On the right side of each pathway diagram is a pathway display panel with five tabs (Description, Highlight, Analyze, Downloads, Settings/Display). The default view is the Description panel, which describes the pathway in detail and provides one or more literature references. The Highlight panel (viewed by clicking the ‘Highlight’ tab) allows users to select and color different proteins and metabolites for display purposes. The Analyze panel (viewed by clicking the ‘Analyze’ tab) allows users to enter concentration (relative or absolute) data on proteins/transcripts and/or metabolites and to have these colored on the pathway diagram. It is highly recommended that users switch to the black and white version of the pathway when using the highlight and analyze tools in order to clearly see the elements being colored. The download panel (viewable by clicking the ‘Download’ tab) allows users to select the type of file format that they wish to have their pathway image (annotated or untouched) saved as. Options are available for downloading images in BioPAX ( 22) image format (full color SVG, grayscale SVG, simple SVG, large font SVG, and simple large font SVG), BioPAX only format, SBGN ( 23), SBML ( 24), PWML (a custom PathWhiz format), PNG or all of the above. At last, the Display panel (viewed by clicking the ‘Display’ tab) allows users to change the pathway display to suit a particular taste or application. Users may toggle between simple (thick line) and complex (individual lipid) membranes between a dark blue (aqueous) background or a white background between the full color, highly detailed version and the simplified KEGG-like (black and white) representation and finally between full-names of pathway components and their large font abbreviations. There is also an additional fifth option to render the simplified (KEGG-like) pathway representation using the easier-to-read large font abbreviations.

In addition to these browsing functions, PathBank also offers extensive search functions. These include a general text search (available at the top of every PathBank web page) as well as several, more specific, search functions listed under the ‘Search’ tab. The text search supports Boolean logic (AND, OR and NOT operations) along with field-specific searches covering compound names, protein names, compound/protein identifiers, pathway names, and pathway descriptions. Instructions for the text search are accessible using the Search dropdown list. There are four additional searches available: (i) the Path-MAP Advanced Search (ii) the ChemQuery Structure Search (iii) the Molecular Weight Search and (iv) the Sequence Search. The Path-MAP search allows users to enter long lists of compound names, protein names, compound identifiers, protein identifiers or gene identifiers to search for organism-specific pathways enriched with these entities. The result is a list of pathways with enrichment scores calculated using the frequency of matches and the number of pathway entities as scaled using a hypergeometric function. It is also possible to enter similar lists with Path-MAP but with concentrations or relative concentrations, as might be obtained from a typical proteomics, transcriptomics or metabolomics experiment. The result of this type of search is a pathway annotated and colored with the corresponding metabolite/protein concentrations according to a yellow (low)-red (high) concentration gradient. Other searches such as the ChemQuery and Molecular Weight searches are intended for metabolite or compound searching against PathBank's chemical database of 78 271 compounds and are identical to those used by HMDB, SMPDB and many other databases. The Sequence search uses BLAST ( 25) to find sequence matches or sequence similarities to the protein sequences within PathBank's sequence database of 8973 proteins.

PathBank's ‘About’ tab provides additional information about PathBank, its associated release notes, the required citations, database statistics, the PathBank style guide, links to other Pathway Databases, as well as images (via a Pathway legend) for the different components (organelles, organs, tissues) seen in PathBank pathways. PathBank's ‘Download’ tab allows users to download pathways, metabolite names and protein names (in CSV files) as well as all of its pathways in BioPAX, SBGN, SBML and PWML format. A subset of PathBank's pathways (i.e. the primary pathways browsable through the TOPP) are also downloadable in SVG and PNG format. Due to the extremely large file size, users who wish to download all pathway images will need to submit a request using PathBank's Contact form. All of PathBank's sequences (both gene and protein) are available in FASTA text format, all of its chemical structures are available in SDF format and all of its reactions are available in RXN format.


Release Notes

Current release (MBROLE version 2.0) analyzes annotations from the following releases of the databases:

    (Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes) release 54.1. (Human Metabolite Database) version 3.5. (Yeast Metabolite Database) version 1.0. release July 2014. version 17.1 Updated Mar 18, 2014. (Medical Subject Heading) Updated Feb 25, 2014. version 4.0. Release Jan, 2014. (Chemical Entities of Biological Interest) release 116 (June, 2014). (Chemical Entities of Biological Interest) release 47 (April, 2014). version 1.0. (E.coli Metabolome Database) version 1.0.

Fon

One important goal of computational systems biology is the development of mathematical models for complex metabolic reaction networks. The type of such models and their predictive capacity depend on the available biochemical knowledge. Generally, one may distinguish two main steps in network modelling: (i) stoichiometric network reconstruction and (ii) network analysis (see figure 1). Necessary prerequisite for any type of mathematical network model is the knowledge of the network stoichiometry, i. e. reactions, membrane transport processes and associated metabolites. For eukaryotic cells, stoichiometric reconstruction of the network includes the assignment of reactions to cellular compartments. Based on the stoichiometric matrix of the network one may perform structural analyses as, for example, identification of elementary flux modes [1], possible routes for a self-consistent expansion of the network starting with some initial seed compounds [2] or calculation of stationary flux distributions based on constraint optimization [3–5]. One central issue in such analyses is to define the possible directionality of a cellular reaction. To decide on this one has to know the (Gibb's) standard free energy change of the reaction and the range within which the ligand concentrations may vary. Compared to structural modelling, a deeper insight into the regulation of reaction networks in response to external variations can be achieved on the basis of kinetic models. For the establishment of kinetic network models rate equations for all reactions and transport processes need to be set up. SABIO-RK and the Chemical Kinetics Database NIST collect kinetic data from the literature. Moreover, application of structural modelling approaches to complex eukaryotic cells requires information on the localization of the reactions in the various intracellular organelles as well as the transport of metabolites among the organelles. The biochemical information required for stoichiometric network reconstruction is spread over various data sources.

Intercorrelation of METANNOGEN with knowledge-bases and network modelling tools. The user manually collects information from biochemical reactions. The network is exported as a SBML file and may be processed with network modelling/analyzing tools.

Comprehensive collections for biochemical reactions are KEGG [6], BIOCYC, [7], REACTOME [8] and UM-BBD [9]. For information on cellular compartmentalization and substrate specificity the enzyme database BRENDA [10] is valuable. Sometimes the cellular compartment of an enzyme reported in databases or publications might not be the site of its action. For example, a mitochondrial enzyme might be firmly attached to the mitochondrial wall and catalyses the biochemical reaction not inside but outside the mitochondrial matrix. Therefore literature search is necessary to obtain detailed knowledge on the biochemical reactions under consideration. There are several approaches to combine information from many sources. The AMAZE LIGHTBENCH combines a variety of information which is accessible with a web browser [11]. Available modelling programs usually allow to edit biochemical networks with a graphical network editor. This approach is sufficient for small networks but for large networks comprising many metabolic reactions an information storage system is required. The recently developed database system META-ALL allows users to enter data on biochemical reactions into a locally running ORACAL database with Web-clients [12]. The resulting model can be exported in SBML format. The program EPE is a visual editor for biological networks including metabolic networks and allows to add annotations.

To facilitate the exploitation of various information sources for the stoichiometric reconstruction of metabolic networks we have developed the interactive computer program METANNOGEN (Figure 1). In contrast to other programs for building user defined reaction network METANNOGEN uses the database KEGG of biochemical reactions as primary information source from which biochemical reactions relevant to the considered network can be selected, edited and stored. The advantages of our approach are that (I) only reaction equations not stored in KEGG need to be entered manually, (II) that the graphical pathway representation of KEGG are used, which look familiar because their layout resembles figures in text books on Biochemistry,(III) that the KEGG database can be updated without affecting the user data and (IV) that the immutable identifiers are provided for compounds and reactions by KEGG.


Drug Repurposing: A Network-based Approach to Amyotrophic Lateral Sclerosis

The continuous adherence to the conventional “one target, one drug” paradigm has failed so far to provide effective therapeutic solutions for heterogeneous and multifactorial diseases as amyotrophic lateral sclerosis (ALS), a rare progressive and chronic, debilitating neurological disease for which no cure is available. The present study is aimed at finding innovative solutions and paradigms for therapy in ALS pathogenesis, by exploiting new insights from Network Medicine and drug repurposing strategies. To identify new drug-ALS disease associations, we exploited SAveRUNNER, a recently developed network-based algorithm for drug repurposing, which quantifies the proximity of disease-associated genes to drug targets in the human interactome. We prioritized 403 SAveRUNNER-predicted drugs according to decreasing values of network similarity with ALS. Among catecholamine, dopamine, serotonin, histamine, and GABA receptor modulators, as well as angiotensin-converting enzymes, cyclooxygenase isozymes, and serotonin transporter inhibitors, we found some interesting no customary ALS drugs, including amoxapine, clomipramine, mianserin, and modafinil. Furthermore, we strengthened the SAveRUNNER predictions by a gene set enrichment analysis that confirmed modafinil as a drug with the highest score among the 121 identified drugs with a score > 0. Our results contribute to gathering further proofs of innovative solutions for therapy in ALS pathogenesis.

Bu, abunə məzmununun, qurumunuz vasitəsilə girişin önizləməsidir.


Metodlar

Selection of samples and reads filtering

Illumina sequences were downloaded from Sequence Read Archive (SRA), MG-RAST or JGI Genome portal databases. Quality check and adaptors removal were performed using Trimmomatic (v0.33) and bbduk (version released Nov 2016) (https://jgi.doe.gov/data-and-tools/bbtools/). The composition of the feedstocks used in the different reactors was approximated using substrate information from various sources (Additional file 1). When available, metadata were taken from the publicly accessible description of the respective experiments or full-scale plant operation datasets. Otherwise, reactor feedstock compositions were estimated from the available literature, and were expressed in terms of carbohydrate, protein, lipid and VFA fractions relative to their total solid (TS) content.

Məclis

Reads were assembled using Megahit (v1.1.1) with “−sensitive” mode for samples having less than 40 Gb of sequenced bases and with “–large” for the remaining [50]. Quality of the assemblies was determined using QUAST (v3.1) [51] and the results are reported in Additional file 8.

Binning

Using MetaBAT 2 (v2.12.1) bam files were inspected and each assembly was binned using standard parameters [52]. Minimum size of scaffolds considered for MAGs generation was 1.5 kbp. MAGs were checked for completeness (Cp) and contamination (Ct) using the “Lineage_wf” workflow of CheckM (v1.0.3) [53] and the result obtained for each MAG was determined using the formula: CC3 = Cp − (Ct*3). Removal of contamination from MAGs was performed using RefineM (v0.0.23) [54]. Threshold values used for defining the quality level of MAGs and to assign them to the categories “High Quality” (HQ), “Medium–High Quality (MHQ), “Medium Quality” (MQ) and “Low Quality” (LQ) were defined according to the standards recently described, except for the introduction of the MHQ class (Table 1) [55].

MAGs de-replication

MAGs obtained were de-replicated using Mash (v2.0) [56] on the entire genome sequences with very permissive parameters (0.05 Mash-distance, roughly equivalent to 0.95 ANI and 100/1000 Matching-hashes). Subsequently, a more precise analysis was performed applying the genome-wide Average Nucleotide Identity metric (ANI) using protein-encoding nucleotide sequences only [57]. MAGs were considered as belonging to the same species if they showed ANI value higher than 95% and reaching at least 50% of genome coverage for both strains (on at least one of the two comparisons, “MAG1 vs. MAG2” or “MAG2 vs. MAG1”). Details regarding the assembly and binning procedure are reported in Additional file 2.

Taxonomic assignment

Taxonomic classification was determined for 1635 MAGs obtained after de-replication and belonging at least to the MQ level. This approach was carried out as described previously [4] and more details can be found in the Additional file 2. MAGs were classified by comparison against all taxonomically classified taxa of the NCBI Genome Database (prokaryotic section) using Microbial Genomes Atlas MiGA Online [58].

MAGs coverage calculation and relative abundance

Filtered shotgun reads randomly selected from each sample were aligned back to the entire collection of MAGs. Ordered “bam” files were inspected using CheckM [53] to calculate both the fraction of reads aligned and the relative abundance of each MAG. Analysis was performed using all reads available for each sample and verified using a representative subsample of one million reads per sample. Results obtained using the two datasets of sequences were highly similar (Pearson correlation coefficient was > 0.999 on MAGs representing more than 0.001% of the population). Results obtained using one Mread per sample are reported in Additional file 8. The value (0.001%) was also defined as the arbitrary threshold for considering one MAG as “present in a specific sample”. Coverage values obtained for each MAG were clustered with MeV (v4.9.0) using Pearson correlation and average linkage [59]. The fraction of MAGs shared between different samples was visually represented using CIRCOS (v0.69) [60]. Alpha and beta diversity were determined from the file reporting the number of reads per MAG using Past (v3.21) [61]. The same tool was used for statistical tests and graphical plots.

Gene finding and annotation

Gene annotation was performed using three different procedures: (1) rapid annotation using subsystem technology (RAST annotation server) [62]. These results were reported in a table for comparative purposes (Additional file 14). (2) KEGG annotation and modules completeness were determined using “KEGG Mapping/Reconstructmodule.py” (https://github.com/pseudonymcp/keggmapping). Software assigned to the KEGG modules the results obtained from diamond (v0.9.22.123) alignment only results having max log e-value 1e−5, min bitscore 50, min identity 25 were recovered. Abundance of all the KEGG modules in each experiment was calculated with custom perl scripts (https://sourceforge.net/projects/perl-scripts-kegg/). Cluster analysis on “complete” or “1 bm” KEGG modules identified in HQ and MHQ MAGs was performed using MeV (v4.9.0) [59]. (3) Enzymes involved in carbohydrates utilization were annotated using the carbohydrate-active enzyme database (CAZy) annotation web server dbCAN (dbCAN-fam-HMMs.txt.v4) based on hmmscan. hmmscan-parser.sh was used to filter output file with default parameters (if alignment > 80aa, use E-value < 1e−5, otherwise use E-value < 1e−3 covered fraction of HMM > 0.3) (hmmer.org) [63] (Additional file 12). Abundance of specific functional classes was determined using hypergeometric analysis and p-values corrected using false discovery rate as described previously [64].

MAGs replication rate

Considering the genome size and the total number of reads mapped on each MAG, the coverage of each MAG was determined using Bowtie 2 (v2.2.4). The MAGs having completeness higher than 90%, contamination lower than 5%, a number of scaffolds per Mbp lower than 175 and a coverage value higher than five, were selected in order to determine their index of replication (iRep) applying the iRep software [45]. Pairwise Wilcoxon rank sum test was performed (pairwise.wilcox.test in R software v3.4.4) and p-values were corrected with Bonferroni adjustment. The number of replication origins in archaeal genomes was inspected using Ori-Finder 2 software [65] and those having none or more than one were excluded from further analyses.

Diversity indices, statistics and PCoA

β-diversity (pairwise sample dissimilarity, clustering method UPGMA) was calculated applying the ExpressBetaDiversity (EBD) software (v1.0.7) [66]. Statistical calculations (Mann–Whitney with Bonferroni correction for identification of taxa enriched in different groups and t-test for the comparison of the number of species in reactors fed with different substrate), diversity indexes (including for example Dominance, Simpson, Shannon H, Evenness, Fisher alpha, Berger–Parker, Chao-1) and β-diversity (pairwise sample dissimilarity, Whittaker) calculations were performed using past software (v3.21) [61]. PCoA was performed with past software using Bray–Curtis as distance measure solely acidogenic reactors were excluded from the analysis due to their strongly different microbial composition.


Videoya baxın: ERROR en linea 1:ORA-65096 al crear un usuario en sql plus Oracle BD (Iyul 2022).


Şərhlər:

  1. Beorhttun

    Mən əminəm ki, bu, artıq müzakirə olunub.

  2. Lochlain

    Gözləyin.

  3. Macgregor

    Düşünürəm ki, yoxdur.

  4. Bedwyr

    O, tamamilə haqlıdır

  5. Samujora

    Really curious :)



Mesaj yazmaq