Um protocolo para o uso de Gene definir análise de enriquecimento para identificar o modelo Animal adequado para investigação de translação

Resumo

Nós fornecemos um protocolo padronizado para a utilização da análise de enriquecimento conjunto do gene do transcriptomic de dados para identificar um modelo de mouse ideal para investigação de translação.
Este protocolo pode ser usado com DNA microarray e dados de sequenciamento de RNA e mais pode ser estendido a outros dados omics se dados estão disponíveis.

Resumo

Estudos recentes que comparado transcriptomic conjuntos de dados de doenças humanas com conjuntos de dados de modelos de rato usando técnicas tradicionais de gene-a-gene de comparação resultaram em conclusões contraditórias sobre a relevância de modelos animais para translação pesquisa. Das principais razões para as discrepâncias entre as análises de expressão de gene diferente é a filtragem arbitrário de genes diferencialmente expressos. Além disso, a comparação do único genes entre espécies diferentes e plataformas muitas vezes é limitada pela variância técnica, levando a interpretações erradas da con/discordância entre dados de modelos humanos e animais. Assim, são necessárias abordagens padronizadas para análise sistemática dos dados. Para superar gene subjetiva filtragem e comparações de gene-a-gene ineficazes, demonstramos recentemente que a análise de enriquecimento conjunto do gene (GSEA) tem o potencial para evitar estes problemas. Portanto, nós desenvolvemos um protocolo padronizado para o uso de GSEA para distinguir entre adequado e inadequados de modelos animais para pesquisa translacional. Este protocolo não é adequado para prever como projetar sistemas de modelo novo uma priori–, que requer dados experimentais omics existentes. No entanto, o protocolo descreve como interpretar dados existentes de forma padronizada, a fim de selecionar o modelo animal mais adequado, evitando desnecessárias as experiências com animais e enganosa estudos translacionais.

Introdução

Modelos animais são amplamente utilizados para estudar doenças humanas, por causa de sua suposta semelhança com os humanos em termos de genética, anatomia e fisiologia. Além disso, modelos animais, muitas vezes servem como guardiões para terapias clínicas e podem ter um enorme impacto sobre o sucesso da investigação de translação. A seleção cuidadosa do modelo animal ideal pode reduzir o número de estudos com animais enganosos. Recentemente, a relevância de modelos animais para investigação de translação foi controversamente discutida, particularmente porque analisar os mesmos conjuntos de dados obtidos de doenças inflamatórias humanas e modelos de mouse relacionados ....

Protocolo

1. download do Software GSEA e o banco de dados de assinaturas moleculares

1. acesse o site oficial do Instituto amplo GSEA (http://software.broadinstitute.org/gsea/index.jsp) e se registrar para ter acesso ao software de GSEA ferramenta e o banco de dados de assinaturas moleculares (MSigDB).
2. Baixar o aplicativo de desktop javaGSEA ou uma opção alternativa de software (por exemplo, o script de R).
   Nota: Todas as opções aplicar exatamente o mesmo algoritmo. O software GSEA está disponível gratuitamente para os indivíduos na academia e indústria para fins de investigação interna.
3. Para mais detalhes sobre o software GSEA vão pa....

Resultados

O fluxo de trabalho GSEA e screenshots do exemplares dados são demonstrados. A Figura 1 mostra o arquivo de dados de expressão do gene que contém os dados de transcriptomic de interesse. Para cada estudo um arquivo descritivo fenótipo é necessário, que é mostrado na Figura 2. Conjuntos de genes anotados (por exemplo, caminhos) são definidos no arquivo de banco de dados conjunto de gene (Figura 3

Discussão

Modelos animais há muito tempo tem sido aplicados para a investigação dos mecanismos da doença e o desenvolvimento de novas estratégias terapêuticas. Entretanto, o ceticismo sobre a previsibilidade de modelos animais começou a espalhar após fracasso de ensaios clínicos de¹². Além disso, controversas discussões sobre estratégias apropriadas para análise e interpretação de dados de grande omics de ensaios pré-clínicos foram levantadas pelo oposto as conclusões a partir dos dados mesmos após a aplica.......

Materiais

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