Gli autori desiderano ringraziare la Canadian Institutes of Health Research (CIHR) e Genome Alberta, una divisione di Genome Canada, per il sostegno finanziario.

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Gli autori non hanno nulla da rivelare.

Il protocollo qui descritto per la creazione di una semplice via metabolica (ciclo TCA) può essere adattato per creare una grande varietà di percorsi, biologicamente complessi a lettura ottica per qualsiasi specie. Inoltre, questo protocollo descrive anche come si può replicare o propagare percorsi esistenti creati da altri utenti. Costruire un percorso utilizzando questo strumento richiede ripetute aggiunte passo-passo di reazioni, interazioni, processi di trasporto, e sotto-percorsi, ognuno dei quali sono collegati da elementi di sovrapposizione. Mettendo insieme tutti questi permette di creare colorati, diagrammi pathway visivamente piacevole che forniscono un notevole dettaglio biologica e utile contesto biologico. I passi descritti in questo protocollo sono relativamente semplici, e il tempo necessario per costruire un diagramma percorso dipende dalle dimensioni e dalla complessità del percorso. Con un po &#39;di pratica, la maggior parte delle persone possono rendere un diagramma di percorso di alta qualità composto da circa 15-20 reazioni o processi did diversi componenti cellulari in circa 15 min. Un nuovo utente può richiedere fino a 30-40 minuti per generare un percorso di dimensione e complessità simili. Il tempo necessario per generare un percorso è approssimativamente lineare con il numero di reazioni / processi che devono essere resi. La creazione di un percorso di alta qualità attraverso questo strumento basato sul web dipende dalla qualità e il dettaglio del materiale di origine (percorsi da libri, banche dati on-line, i dati sperimentali, schizzi disegnati a mano) e la meticolosità della via &quot;artista&quot;. Coloro che desiderano generare elevati diagrammi pathway qualità dovrebbero prestare particolare attenzione ai punti 1.11, 1.15 e 1.20 del protocollo, dal momento che queste sezioni descrivono la creazione e la modifica di elementi di reazione (reagenti / prodotti, enzimi, bordi, immagini, scatole di zoom, etichette, e membrane). Le migliori diagrammi pathway in modo intelligente amalgamare informazioni provenienti da altrettante rappresentazioni esistenti del percorso possibile, compresi quelli che si trovano in Books, manifesti, documenti e banche dati on-line. Un&#39;altra chiave per la generazione di percorsi di alta qualità sta controllando attentamente la correttezza delle reazioni prima di creare una reazione (attraverso la sezione 1.11 del protocollo). Prendendo il tempo e lo sforzo per garantire i reagenti, i prodotti, e gli enzimi coinvolti (molti dei quali già esiste nel database di grandi dimensioni di PathWhiz) siano corrette per ogni specie è molto importante. E &#39;anche importante essere consapevoli della localizzazione cellulare delle reazioni e includere componenti cellulari o subcellulari chiave al fine di fornire il contesto biologico corretta. Questo può essere fatto controllando e corroborare la reazione tramite banche dati online come UniProt. Avere tutte le informazioni necessarie a portata di mano, con un ruvido, schizzo a mano del percorso da creare ridurrà di molto gli errori e il tempo complessivo speso per disegno o rendering. Come ci si potrebbe aspettare, percorsi complessi più grandi e più ci vorrà più tempo per il rendering, particlare se gli elementi ei processi desiderati non sono già nel database di PathWhiz. Quando si lavora con percorsi più grandi, di solito è saggio passare dalla modalità Autosave al Manuale modalità di risparmio, al fine di evitare un lungo ritardo tra azioni. Quando si replica un percorso, la quantità di tempo l&#39;utente potrebbe aspettare che il percorso da generare dipende dal numero di elementi nel percorso. La maggior parte dei percorsi possono essere replicati in circa 1-2 minuti. Quando un percorso di moltiplicazione, di successo prestazione del percorso appena propagato dipende da quanto simili le due specie sono, come PathWhiz utilizza BLAST 17 sequenza di ricerche per trovare enzimi omologhi tra le specie. percorsi più grandi saranno più lenti di propagare perché dovrà essere eseguito su un numero maggiore di enzimi BLAST. Il tentativo di diffondere percorsi tra le specie significativamente dissimili (diciamo tra il lievito e gli esseri umani) si tradurrà in percorsi di essere resi con un certo numero di proteine ​​sconosciute. Questi &quot;lontano&quot; ppercorsi ropagated di solito richiedono la modifica manuale aggiuntivo. A causa della natura altamente visiva dei diagrammi pathway e dettaglio che può essere portato ad un percorso, è sempre una buona idea per lavorare su un computer con uno schermo abbastanza grande (&gt; 20 pollici o&gt; 50 cm) e una buona connessione internet (&gt; 5 Mbps). Se si verificano problemi con il rendering o rinfrescante schermo, l&#39;utente può avere a che fare una piccola quantità di risoluzione dei problemi. Se un grande, complesso percorso richiede troppo tempo per aggiornare, l&#39;utente potrebbe essere necessario aggiornare la pagina. Se un percorso non propaga come previsto, l&#39;utente può avere a che fare qualche modifica manuale per garantire che tutti gli elementi vengono visualizzati correttamente. Inoltre, come un esempio più specifico, se non vengono visualizzati elementi di una reazione, l&#39;utente può fare in modo che tutti gli elementi o gli enzimi sono selezionate correttamente ei bordi non sono nascosti. Il link &quot;Help&quot; sulla testata principale può essere utile se si verifica un problema. Un tutorial èdisponibile nella scheda &quot;Tutorial&quot; e un manuale utente è disponibile nella scheda &quot;Guide per l&#39;utente&quot;. Entrambi spiegare molte delle caratteristiche dello strumento in dettaglio. La Guida per l&#39;utente può essere utilizzato per risolvere o spiegare eventuali limitazioni per una particolare caratteristica, come ad esempio quando un utente blocca un percorso e poi vuole di modificarla. Come evidenziato attraverso questo protocollo e attraverso gli esempi forniti nelle figure allegate, questo strumento offre una serie di caratteristiche uniche che non si trovano in nessun (o quasi) gli altri strumenti di disegno percorso (vedi tabella 1). Innanzitutto, è completamente web-based e completamente indipendente dalla piattaforma. In secondo luogo, supporta il rendering e la generazione di facile multicolori, biologicamente complesse, visivamente piacevole, diagrammi pathway pienamente con collegamenti ipertestuali che possono anche essere convertiti in formati leggibili da una macchina (BioPAX, SBGN-ML 18, SBML 19, PWML 14). In terzo luogo, i diagrammi pathway generiTed da questo strumento possono essere sfogliati, cercato, selezionato e facilmente esplorato attraverso un&#39;interfaccia facile da usare database online e la visualizzazione. In quarto luogo, lo strumento web è progettato per supportare i contributi pathway comunità, consentendo di &quot;approvvigionamento folla percorso&quot; che incoraggia la condivisione e la generazione di nuovi percorsi e nuovi elementi pathway. Percorsi generate da questo strumento web può essere utilizzato per una varietà di applicazioni. , percorsi ricche di dettagli completamente collegamenti ipertestuali possono essere facilmente integrati in banche dati specifiche organismo di proteomica, la metabolomica o applicazioni biologia dei sistemi. percorsi accessibili via Internet sono particolarmente utili a fini di istruzione e formazione, come i dettagli disponibili attraverso le immagini basate sul web sono spesso molto maggiore di quello che può essere visualizzato tramite un&#39;immagine statica o attraverso una singola pagina libro di testo o una rivista. Questo strumento basato su web supporta anche la generazione di rappresentazioni pathway che sono più adatti per la stampa e la pubblicazione.Come risultato, molte immagini generate da questo strumento web based stanno comparendo in giornali, poster e presentazioni. percorsi Esportazione in formati di file di scambio dati basati su testo (come BioPAX e SBML) permette di percorsi generati utilizzando questo server Web da utilizzare direttamente in analisi computazionale per la biologia dei sistemi o applicazioni di modellazione metabolici. Propagazione percorsi tra le specie permette deduzioni da effettuare sui processi biologici, in particolare tra quelle specie che sono state molto recentemente sequenziato. Mentre esistono attualmente non tutti i percorsi esistenti in PathWhiz, il suo database percorso pubblico continua a crescere, che porta alla nascita di nuove collezioni pathway folla di origine. Queste raccolte non solo saranno facilmente estendibile a nuove specie, che si spera porterà ad una più profonda comprensione della loro biologia e biochimica unica.

diagrammi percorso biologico sono come modelli per gli scienziati della vita. Sono forse i percorsi più concisi e informativi per raffigurante processi biologici e le connessioni contestuali tra geni, proteine ​​e metaboliti. Questo perché le immagini sono molto più efficiente elaborati e spesso molto più facilmente compresi dagli esseri umani rispetto al testo 1. La qualità, i dettagli, e il contenuto dei diagrammi percorso può variare notevolmente. Queste differenze dipendono spesso dalla destinazione del percorso e la capacità dell&#39;artista percorso. Percorsi creati per scopi educativi, come pannelli murali o libri di testo sono spesso creati da artisti professionisti. Di conseguenza, questi diagrammi pathway sono molto più visivamente piacevole e offrono dettaglio molto più biologico con il massimo dei raffigurazioni di strutture di metaboliti, componenti subcellulari, strutture cellulari, tessuti e organi. Queste rappresentazioni &quot;libro di testo&quot; includono spesso note dettagliate ecommenti. D&#39;altra parte, gli schemi pathway progettati per le applicazioni Internet hanno spesso a sacrificare arte e ricchezza visiva a favore di lettura ottica &quot;cablaggio&quot; Schemi semplificati. Questi diagrammi wireframe sono più facilmente l&#39;immagine-mapped e collegamento ipertestuale. Diagrammi pathway semplificate sono la base a tali banche dati on-line pathway popolari come KEGG 2, MetaCyc 3, Wikipathways 4 e 5 Reactome. L&#39;emergere di banche dati informatiche pathway-compatibile ha portato anche alla comparsa di strumenti di disegno percorso informatici compatibili. In altre parole, non c&#39;è bisogno di essere un artista professionista o di un programmatore professionista per generare diagrammi pathway utilizzabili. Per esempio, gli strumenti di Pathway BioCyc 6 e software PathVisio di Wikipathway 7 consentono agli utenti di generare liberamente e condividere percorsi leggibili dalla macchina in BioPAX 8 aND / o in formato HTML. Inoltre, ci sono una serie di altri pacchetti freeware stand-alone, così come pacchetti commerciali che supportano la generazione di vari percorsi a lettura ottica, wire-frame, come Cytoscape 9, GenMAPP 10, PathCase 11, e VisANT 12. La semplificazione degli schemi internet pathway in gran parte è cresciuta dalle limitazioni storiche si trovano in molti browser web e strumenti di rendering web-based. Tuttavia, significativi progressi nelle tecnologie web sono stati fatti negli ultimi anni. Questo suggerisce che potrebbe essere possibile generare interattivi, diagrammi percorso Internet-compatibili che sono altrettanto colorati, come esteticamente gradevoli e altrettanto biologicamente complete come quelle che si trovano nei libri di testo. Questo lavoro ha portato allo sviluppo di PathWhiz. PathWhiz è stato implementato utilizzando un Ruby on Rails (http://rubyonrails.org, versione 4.2.0) framewor webk incorpora un database MySQL relazionale (https://www.mysql.com, versione 5.1.50) per gestire tutti i dati percorso, comprese le relazioni di entità, riferimenti esterni, le descrizioni, le specifiche di visualizzazione e strutture chimiche. Il client front-end web è controllato da Ruby on Rails in combinazione con Backbone.js (http://backbonejs.org, la versione 1.0.0) come framework web front-end per l&#39;editor. Originariamente sviluppato per la curation dell&#39;umano-solo piccole molecole Pathway Database (SMPDB) 13, 14 PathWhiz da allora è stato esteso per supportare la generazione percorso per molti altri organismi e di funzionare come un immagine Via generale e database di conoscenze. In particolare, questo strumento web permette la creazione di tutta la gamma di vie biochimiche / metaboliche biologiche incluse, interazioni proteina, segnali molecolari, fisiologici, e percorsi droga / malattia. Questo strumento di disegno percorso si differenzia dalla maggior parte degli altristrumenti di generazione di percorso in tre modi principali: 1) Si tratta di un web server piuttosto che un pacchetto software installabile stand-alone; 2) supportare la generazione facile e visualizzazione interattiva di composti chimici, proteine, acidi nucleici, membrane cellulari, strutture subcellulari, tessuti e organi; e 3) che consente agli utenti di prendere in prestito con facilità, costruire o migliorare il lavoro di altri utenti, consentendo in tal modo &quot;crowd-sourced&quot; generazione percorso. Come un server web, che ha diversi vantaggi rispetto, strumenti software specifiche della piattaforma scaricabili. In particolare, è compatibile con qualsiasi piattaforma, sistema operativo e browser moderno. Inoltre, non richiede all&#39;utente di registrarsi per iniziare a creare un percorso (anche se gli utenti possono creare liberamente un &quot;conto privato&quot; al fine di monitorare e controllare l&#39;accessibilità dei percorsi che creano). Forse la caratteristica più interessante di questo strumento è la quantità di dettagli biologici e biochimici che possono essere facilmente aggiunto inogni percorso attraverso una tavolozza di immagini pre-renderizzati e un ampio database di proteine ​​e dati biochimici. Ciò consente sia &quot;non-artisti&quot; e &quot;non programmatori&quot; di creare facilmente percorsi colorati, esteticamente gradevoli e ricche di dettagli che sono web-compatibile e completamente leggibile dalla macchina. Un confronto più dettagliato tra PathWhiz e altri strumenti di disegno percorso è prevista nella tabella 1. Un certo numero di banche dati delle scienze della vita popolare hanno già utilizzato questo strumento di disegno percorso per creare specifiche del database on-line, diagrammi pathway interattivi. Per esempio, il database di Escherichia coli metaboloma (ECMDB) 15 ha recentemente aggiornato la propria biblioteca percorso con più di 1.650 percorsi disegnati utilizzando lo strumento basato sul web. Ogni percorso nel ECMDB viene ora visualizzato come una mappa riccamente colorato pienamente con collegamento ipertestuale di immagini con dettagliate metabolita e struttura delle proteine ​​raffigurazioni, così come una semplificata in bianco e nero KEGG-lSchema di filo di IKE. Questo aggiornamento via larga scala ha portato alla scoperta di molti metaboliti intermedi, che non erano stati precedentemente comprese in altre banche dati metabolici di Escherichia coli. Altri database, come il database metaboloma umano (HMDB) 15, non solo si basano su percorsi PathWhiz di rappresentare e descrivere metabolici e vie di segnalazione, ma anche per rappresentare i cambiamenti metabolici coinvolti in malattie come il cancro. HMDB attualmente comprende 101 vie metaboliche, 376 percorsi di azione di droga, 233 percorsi di malattie associate e 16 percorsi di segnalazione, tutti generati attraverso questo strumento web. Il seguente protocollo descrive in dettaglio come PathWhiz può essere utilizzato per creare, replicare e propagare percorsi biochimici per una varietà di scopi e applicazioni.

<table><tbody><tr><td>Computer with colour screen</td><td>N/A</td><td>N/A</td><td>&amp;nbsp;&gt;20 inches or &gt;50 cm</td></tr><tr><td>Internet connection&amp;nbsp;</td><td>N/A</td><td>N/A</td><td>&gt;5 mbps</td></tr><tr><td>Modern web browser&amp;nbsp;</td><td>N/A</td><td>N/A</td><td>Google Chrome (v. 31 and above), Internet Explorer (v. 9 and above), Safari (v. 7 and above), Opera (v. 15 and above) and Firefox (v. 23 and above)</td></tr></tbody></table>

a web tool for generating high quality machine-readable biological pathways

PathWhiz è un web server integrato per facilitare la creazione di colorate, interattive, diagrammi pathway visivamente piacevole che sono ricchi di informazioni biologiche. I percorsi generati da questa applicazione online sono pienamente compatibili con praticamente tutti i web browser e sistemi operativi per computer a lettura ottica e. Esso utilizza un appositamente sviluppato, l&#39;interfaccia di disegno via web-enabled che permette la selezione e la disposizione delle diverse combinazioni di entità biologiche o biochimici pre-disegnate per descrivere le reazioni, le interazioni, processi di trasporto e gli eventi di legame. Questa palette di entità consiste di composti chimici, proteine, acidi nucleici, membrane cellulari, strutture subcellulari, tessuti e organi. Tutti gli elementi visivi in ​​esso può essere regolato in modo interattivo e personalizzato. Inoltre, poiché questo strumento è un web server, tutti i percorsi e gli elementi pathway sono accessibili al pubblico. Questo tipo di percorso &quot;crowdsourcing&quot; significa che PathWhizgià contiene una grande e in rapida crescente collezione di percorsi precedentemente disegnate ed elementi pathway. Qui si descrive un protocollo per la creazione facile e veloce di nuovi percorsi e l&#39;alterazione dei percorsi esistenti. Per facilitare ulteriormente la modifica percorso e la creazione, lo strumento contiene funzioni di replicazione e propagazione. La funzione di replica consente percorsi esistenti da utilizzare come modelli per creare o modificare nuovi percorsi. La funzione di propagazione permette di prendere un percorso esistente e diffonderla tra le specie diverse automaticamente. Percorsi creati con questo strumento possono essere &quot;ri-stile&quot; in diversi formati (KEGG-like o libro di testo simili), colorato con diversi background, esportati in BioPAX, SBGN-ML, SBML, o formati di scambio dati PWML, e scaricato come PNG o SVG immagini. I percorsi possono essere facilmente incorporati in banche dati on-line, integrato in presentazioni, manifesti o pubblicazioni, o utilizzati esclusivamente per la visualizzazione on-line e l&#39;esplorazione. Questo protocol è stato applicato con successo per generare oltre 2.000 diagrammi percorso, che ora figurano in molte banche dati on-line, tra cui HMDB, drugbank, SMPDB, e ECMDB.

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A Web Tool for Generating High Quality Machine-readable Biological Pathways

PathWhiz è uno strumento di disegno percorso in linea completo per la generazione di percorsi biochimici e biologici. Esso utilizza banche dati accessibili al pubblico e facilmente espandibili palette composte da componenti pre-disegnate pathway. Questo protocollo descrive come creare facilmente nuovi percorsi, replicare e modificare i percorsi esistenti, e propagare i percorsi precedentemente disegnate per gli organismi diversi.

Uno strumento web per la generazione di alta qualità Machine-readable vie biologiche

PathWhiz is a web server built to facilitate the creation of colorful, interactive, visually pleasing pathway diagrams that are rich in biological ...

a-web-tool-for-generating-high-quality-machine-readable-biological

Universidad San Sebastian

Research

JoVE Journal

Biology

17.4K Views.  University of Alberta.  PathWhiz è uno strumento di disegno percorso in linea completo per la generazione di percorsi biochimici e biologici. Esso utilizza banche dati accessibili al pubblico e facilmente espandibili palette composte da componenti pre-disegnate pathway. Questo protocollo descrive come creare facilmente nuovi percorsi, replicare e modificare i percorsi esistenti, e propagare i percorsi precedentemente disegnate per gli organismi diversi. 

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Leveraging CyVerse Resources for De Novo Comparative Transcriptomics of Underserved (Non-model) Organisms

This workflow allows novice researchers to leverage advanced computational resources such as cloud computing to carry out pairwise comparative transcriptomics. It also serves as a primer for biologists to develop data scientist computational skills, e.g. executing bash commands, visualization and management of large data sets. All command line code and further explanations of each command or step can be found on the wiki (<a href="https://wiki.cyverse.org/wiki/x/dgGtAQ">https://wiki.cyverse.org/wiki/x/dgGtAQ</a>). The Discovery Environment and Atmosphere platforms are connected together through the CyVerse Data Store. As such, once the initial raw sequencing data has been uploaded there is no more need to transfer large data files over an Internet connection, minimizing the amount of time needed to conduct analyses. This protocol is designed to analyze only two experimental treatments or conditions. Differential gene expression analysis is conducted through pairwise comparisons, and will not be suitable to test multiple factors. This workflow is also designed to be manual rather than automated. Each step must be executed and investigated by the user, yielding a better understanding of data and analytical outputs, and therefore better results for the user. Once complete, this protocol will yield de novo assembled transcriptome(s) for underserved (non-model) organisms without the need to map to previously assembled reference genomes (which are usually not available in underserved organism). These de novo transcriptomes are further used in pairwise differential gene expression analysis to investigate genes differing between two experimental conditions. Differentially expressed genes are then functionally annotated to understand the genetic response organisms have to experimental conditions. In total, the data derived from this protocol is used to test hypotheses about biological responses of underserved organisms.

Leveraging CyVerse Resources for De Novo Comparative Transcriptomics of Underserved Non-model Organisms

This protocol outlines a comparative de novo transcriptome assembly and annotation workflow for novice bioinformaticians. The workflow is available for free entirely through CyVerse and connected by the Data Store. Command line and graphical user interfaces are used, but all code needed is available to copy and paste.

Utilizzare risorse CyVerse per<em&gt; De Novo</em&gt; Transcriptomics comparativi degli organismi non sottoposti a modellazione (non modello)

This workflow allows novice researchers to leverage advanced computational resources such as cloud computing to carry out pairwise comparative ...

Ricerca

Genetica

Sample Preparation and Analysis of RNASeq-based Gene Expression Data from Zebrafish

The analysis of global gene expression changes is a valuable tool for identifying novel pathways underlying observed phenotypes. The zebrafish is an excellent model for rapid assessment of whole transcriptome from whole animal or individual cell populations due to the ease of isolation of RNA from large numbers of animals. Here a protocol for global gene expression analysis in zebrafish embryos using RNA sequencing (RNASeq) is presented. We describe preparation of RNA from whole embryos or from cell populations obtained using cell sorting in transgenic animals. We also describe an approach for analysis of RNASeq data to identify enriched pathways and Gene Ontology (GO) terms in global gene expression data sets. Finally, we provide a protocol for validation of gene expression changes using quantitative reverse transcriptase PCR (qRT-PCR). These protocols can be used for comparative analysis of control and experimental sets of zebrafish to identify novel gene expression changes, and provide molecular insight into phenotypes of interest.

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Selecting Multiple Biomarker Subsets with Similarly Effective Binary Classification Performances

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Ricerca sul cancro

Navigating MARRVEL, a Web-Based Tool that Integrates Human Genomics and Model Organism Genetics Information

Through whole-exome/genome sequencing, human geneticists identify rare variants that segregate with disease phenotypes. To assess if a specific variant is pathogenic, one must query many databases to determine whether the gene of interest is linked to a genetic disease, whether the specific variant has been reported before, and what functional data is available in model organism databases that may provide clues about the gene&#8217;s function in human. MARRVEL (Model organism Aggregated Resources for Rare Variant ExpLoration) is a one-stop data collection tool for human genes and variants and their orthologous genes in seven model organisms including in mouse, rat, zebrafish, fruit fly, nematode worm, fission yeast, and budding yeast. In this Protocol, we provide an overview of what MARRVEL can be used for and discuss how different datasets can be used to assess whether a variant of unknown significance (VUS) in a known disease-causing gene or a variant in a gene of uncertain significance (GUS) may be pathogenic. This protocol will guide a user through searching multiple human databases simultaneously starting with a human gene with or without a variant of interest. We also discuss how to utilize data from OMIM, ExAC/gnomAD, ClinVar, Geno2MP, DGV and DECHIPHER. Moreover, we illustrate how to interpret a list of ortholog candidate genes, expression patterns, and GO terms in model organisms associated with each human gene. Furthermore, we discuss the value protein structural domain annotations provided and explain how to use the multiple species protein alignment feature to assess whether a variant of interest affects an evolutionarily conserved domain or amino acid. Finally, we will discuss three different use-cases of this website. MARRVEL is an easily accessible open access website designed for both clinical and basic researchers and serves as a starting point to design experiments for functional studies.

Here, we present a protocol to access and analyze many human and model organism databases efficiently. This protocol demonstrates the use of MARRVEL to analyze candidate disease-causing variants identified from next-generation sequencing efforts.

Navigazione MARRVEL, uno strumento basato sul Web che integra la genomica umana e le informazioni di genetica degli organismi modello

Through whole-exome/genome sequencing, human geneticists identify rare variants that segregate with disease phenotypes. To assess if a specific variant is ...

A Pathway Association Study Tool for GWAS Analyses of Metabolic Pathway Information

Recently, a new implementation of a previously described method for interpreting genome-wide association study (GWAS) data using metabolic pathway analysis has been developed and released. The Pathway Association Study Tool (PAST) was developed to address concerns with user-friendliness and slow-running analyses. This new user-friendly tool has been released on Bioconductor and Github. In testing, PAST ran analyses in less than one hour that previously required twenty-four or more hours. In this article, we present the protocol for using either the Shiny application or the R console to run PAST.

By running the Pathway Association Study Tool (PAST), either through the Shiny application or through the R console, researchers can gain a deeper understanding of the biological meaning of their genome-wide association study (GWAS) results by investigating the metabolic pathways involved.

Uno strumento di studio della Pathway Association per le analisi GWAS delle informazioni sulle vie metaboliche

Recently, a new implementation of a previously described method for interpreting genome-wide association study (GWAS) data using metabolic pathway ...

<meta charset="utf8"></head><body>Pipeline monolingue per principianti per l'analisi dei dati CUT&RUN

Introductory Analysis and Validation of CUT&#38;RUN Sequencing Data

The CUT&amp;RUN technique facilitates detection of protein-DNA interactions across the genome. Typical applications of CUT&amp;RUN include profiling changes in histone tail modifications or mapping transcription factor chromatin occupancy. Widespread adoption of CUT&amp;RUN is driven, in part, by technical advantages over conventional ChIP-seq that include lower cell input requirements, lower sequencing depth requirements, and increased sensitivity with reduced background signal due to a lack of cross-linking agents that otherwise mask antibody epitopes. Widespread adoption of CUT&amp;RUN has also been achieved through the generous sharing of reagents by the Henikoff lab and the development of commercial kits to accelerate adoption for beginners. As technical adoption of CUT&amp;RUN increases, CUT&amp;RUN sequencing analysis and validation become critical bottlenecks that must be surmounted to enable complete adoption by predominantly wet lab teams. CUT&amp;RUN analysis typically begins with quality control checks on raw sequencing reads to assess sequencing depth, read quality, and potential biases. Reads are then aligned to a reference genome sequence assembly, and several bioinformatics tools are subsequently employed to annotate genomic regions of protein enrichment, confirm data interpretability, and draw biological conclusions. Although multiple in silico analysis pipelines have been developed to support CUT&amp;RUN data analysis, their complex multi-module structure and usage of multiple programming languages render the platforms difficult for bioinformatics beginners who may lack familiarity with multiple programming languages but wish to understand the CUT&amp;RUN analysis procedure and customize their analysis pipelines. Here, we provide a single-language step-by-step CUT&amp;RUN analysis pipeline protocol designed for users with any level of bioinformatics experience. This protocol includes completing critical quality checks to validate that the sequencing data is suitable for biological interpretation. We expect that following the introductory protocol provided in this article combined with downstream peak annotation will allow users to draw biological insights from their own CUT&amp;RUN datasets.

<meta charset="utf8"></head><body>Autore in primo piano: Indagine sul ruolo della sovraregolazione ripetitiva del DNA nell'inizio del cancro e nella resistenza all'immunoterapia

This protocol guides bioinformatics beginners through an introductory CUT&amp;RUN analysis pipeline that enables users to complete an initial analysis and validation of CUT&amp;RUN sequencing data. Completing the analysis steps described here, combined with downstream peak annotation, will allow users to draw mechanistic insights into chromatin regulation.

Analisi introduttiva e convalida dei dati di sequenziamento CUT&#38;RUN

The CUT&amp;RUN technique facilitates detection of protein-DNA interactions across the genome. Typical applications of CUT&amp;RUN include profiling ...

Pipeline for Analyzing Microarray Data in Esophageal Cancer Research

Development of Compendium for Esophageal Squamous Cell Carcinoma

Esophageal cancer (EC) ranks as the 8th most aggressive malignancy, and its treatment remains challenging due to the lack of biomarkers facilitating early detection. EC manifests in two major histological forms - adenocarcinoma (EAD) and squamous cell carcinoma (ESCC) - both exhibiting variations in incidence across geographically distinct populations. High-throughput technologies are transforming the understanding of diseases, including cancer. A significant challenge for the scientific community is dealing with scattered data in the literature. To address this, a simple pipeline is proposed for the analysis of publicly available microarray datasets and the collection of differentially regulated molecules between cancer and normal conditions. The pipeline can serve as a standard approach for differential gene expression analysis, identifying genes differentially expressed between cancer and normal tissues or among different cancer subtypes. The pipeline involves several steps, including Data preprocessing (involving quality control and normalization of raw gene expression data to remove technical variations between samples), Differential expression analysis (identifying genes differentially expressed between two or more groups of samples using statistical tests such as t-tests, ANOVA, or linear models), Functional analysis (using bioinformatics tools to identify enriched biological pathways and functions in differentially expressed genes), and Validation (involving validation using independent datasets or experimental methods such as qPCR or immunohistochemistry). Using this pipeline, a collection of differentially expressed molecules (DEMs) can be generated for any type of cancer, including esophageal cancer. This compendium can be utilized to identify potential biomarkers and drug targets for cancer and enhance understanding of the molecular mechanisms underlying the disease. Additionally, population-specific screening of esophageal cancer using this pipeline will help identify specific drug targets for distinct populations, leading to personalized treatments for the disease.

This protocol describes a useful tool for identifying significant molecular changes in cancer and leads to the development of new diagnostic and therapeutic approaches for esophageal squamous cell carcinoma.

Esophageal cancer (EC) ranks as the 8th most aggressive malignancy, and its treatment remains challenging due to the lack of biomarkers facilitating early ...

A Knowledge Graph Approach to Elucidate the Role of Organellar Pathways in Disease via Biomedical Reports

The rapidly increasing and vast quantities of biomedical reports, each containing numerous entities and rich information, represent a rich resource for biomedical text-mining applications. These tools enable investigators to integrate, conceptualize, and translate these discoveries to uncover new insights into disease pathology and therapeutics. In this protocol, we present CaseOLAP LIFT, a new computational pipeline to investigate cellular components and their disease associations by extracting user-selected information from text datasets (e.g., biomedical literature). The software identifies sub-cellular proteins and their functional partners within disease-relevant documents. Additional disease-relevant documents are identified via the software's label imputation method. To contextualize the resulting protein-disease associations and to integrate information from multiple relevant biomedical resources, a knowledge graph is automatically constructed for further analyses. We present one use case with a corpus of ~34 million text documents downloaded online to provide an example of elucidating the role of mitochondrial proteins in distinct cardiovascular disease phenotypes using this method. Furthermore, a deep learning model was applied to the resulting knowledge graph to predict previously unreported relationships between proteins and disease, resulting in 1,583 associations with predicted probabilities &gt;0.90 and with an area under the receiver operating characteristic curve (AUROC) of 0.91 on the test set. This software features a highly customizable and automated workflow, with a broad scope of raw data available for analysis; therefore, using this method, protein-disease associations can be identified with enhanced reliability within a text corpus.

A Knowledge Graph Approach to Elucidate the Role of Organellar Pathways in Disease via Biomedical Reports

A computational protocol, CaseOLAP LIFT, and a use case are presented for investigating mitochondrial proteins and their associations with cardiovascular disease as described in biomedical reports. This protocol can be easily adapted to study user-selected cellular components and diseases.

Un approccio basato su Knowledge Graph per chiarire il ruolo delle vie organellari nella malattia attraverso referti biomedici

The rapidly increasing and vast quantities of biomedical reports, each containing numerous entities and rich information, represent a rich resource for ...

Uno strumento web per la generazione di alta qualità Machine-readable vie biologiche

Riepilogo

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Utilizzare risorse CyVerse per

Preparazione dei campioni e analisi dei dati di espressione genica basati su RNASeq dallo Zebrafish

Selezionando più biomarcatore sottoinsiemi con similmente efficace classificazione binaria spettacoli

Navigazione MARRVEL, uno strumento basato sul Web che integra la genomica umana e le informazioni di genetica degli organismi modello

Uno strumento di studio della Pathway Association per le analisi GWAS delle informazioni sulle vie metaboliche

Analisi introduttiva e convalida dei dati di sequenziamento CUT&RUN

Analisi introduttiva e convalida dei dati di sequenziamento CUT&RUN

Analisi introduttiva e convalida dei dati di sequenziamento CUT&RUN

Development of Compendium for Esophageal Squamous Cell Carcinoma

Un approccio basato su Knowledge Graph per chiarire il ruolo delle vie organellari nella malattia attraverso referti biomedici