Summary

オープン アクセス NASA GeneLab プラットフォームを使用してマウスの生理学上の宇宙飛行の効果を探る

Published: January 13, 2019
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Summary

NASA の GeneLab プラットフォームは、生物学的宇宙実験から、貴重なオミックス データに自由なアクセスを提供します。空間での典型的なマウス実験の実施方法とそのような実験からデータのアクセス方法と分析方法について述べる。

Abstract

宇宙生物学的実験を行うには、特別な宿泊施設と効果的かつ効率的に、これらの調査が実行されることを確実にする手順が必要です。さらに、これらの実験の周波数の影響を最大化することが不可欠です。オミックス技術の急速な進歩は、貴重な宇宙飛行の標本から生成されるデータ量を劇的に増加する機会を提供しています。NASA はこの活用、宇宙飛行オミックス データへの無制限アクセスを提供し、広範な分析を奨励 GeneLab プラットフォームを開発しました。齧歯動物 (ラットとマウスの両方) は、宇宙関連生物への影響を調査する科学者によって使用される一般的なモデル生物です。筐体は宇宙飛行中に家の齧歯動物が齧歯動物生息地 (以前は動物のエンクロージャ モジュール) と呼ばれる、水や食料を寸法、空気の流れ、アクセス標準ビバリウム ケージから大幅に異なる。さらに、環境・大気条件に国際宇宙ステーション (ISS) のため動物がより高い CO2濃度にさらされます。我々 は最近、齧歯動物の生息地でマウスが動物が地面にしたかどうかに関係なく、トランスクリプトームや空間に大きな変化を体験を報告しました。さらに、これらの変更はより高い CO2濃度によって駆動される可能性がある、低酸素応答と一致しました。ここで我々 はスペースで典型的な齧歯動物実験を実行する方法、GeneLab のプラットフォームを介してこれらの実験からオミックス データにアクセスする方法、データの重要な要因を識別する方法について説明します。このプロセスを使用して、個人は、将来の宇宙ミッションと活動のデザインを変えることができる重要な発見を行うことができます。

Introduction

この原稿の全体的な目標は、NASA の GeneLab プラットフォーム1と宇宙でどのように齧歯動物の実験を使用する方法の明確な方法論は、オミックス データ解析のために変換されますを提供することです。宇宙旅行の人間が変えられた重力フィールド、宇宙放射線、地球から分離、その他敵対的な環境要因2,3,4,5,から多数の健康上のリスクにさらされています。6. 生物学的実験宇宙と地上を定義し、これらリスク7,8,9,1011,を定量化を助けた12,13,14. 空間でこれらの実験は、他の軌道プラットフォーム、スペースシャトル、国際宇宙ステーション (ISS) で行われています。これらの実験を行う特別なハードウェアと限られた乗組員の時間および微小重力環境を含む領域で実験を実行する固有の不安を与えられた方法論が必要です。様々 なプラットフォームは、現在、植物、動物および微生物モデル15を使用して領域の高度な実験を実行するため存在します。

齧歯動物モデルは人間を含む哺乳類が宇宙飛行に応答する方法の私達の理解を進めることが大切にされています。筋肉構造16,17,18と免疫機能19,20,21の宇宙飛行の影響が含まれます。地球上の住宅のげっ歯類用標準ビバリウム ケージ、宇宙飛行実験22,23のため適していません。したがって、以上年マウスおよびラット飛行され、日本の宇宙航空研究開発機構 (JAXA) の生息地ケージ24、ビオン M1 で使用の宇宙カプセルを運ぶ動物を含む様々 なケージに入って無人ロシア衛星25 ,26,27、イタリア宇宙機関28,29,30、NASA 動物のエンクロージャ モジュール (AEM)、今 NASA によって設計されたマウスの引き出しシステム (MDS)齧歯動物輸送と生息地23。げっ歯類を用いた研究は、動物のエンクロージャ モジュール (AEM) と呼ばれるケージを使用してスペースシャトルの上始めました。このハードウェアは、スペースシャトル2327 齧歯動物実験で使用されました。AEM はもともと開発の比較的短い実験車載シャトル (< 20 日)。ISS の開発以来、AEMs は長い期間実験のため変更されているそして今齧歯動物生息地22,23と呼びます。新しい齧歯動物の生息地は、ISS 宇宙ステーション (エクスプレス) ラック ・ インターフェイスの迅速化実験の処理を使用しての長期間のミッションをサポートするために設計されています。齧歯動物の生息地、食料と水 (図 1)、寸法、空気の流れ、フィルター、排気システム、およびアクセスの標準的なビバリウム ケージから大きく異なる。それにもかかわらず、このハードウェアは、哺乳類の生理学19,31,32,33 宇宙飛行による変化に重要な洞察を可能に効果的な研究プラットフォームをあると証明しました。 ,34,35,36

これらの齧歯動物と実行を含む生物学的宇宙実験から大量のオミックス データを生成できます。最近では、包括的なデータ リポジトリは、NASA GeneLab プラットフォーム1と宇宙実験から仮説を開発する誰もができる分析プラットフォームを介して公開行われてのこれらオミックス実験からのデータ。GeneLab は、検出、アクセス、共有、データの解析のためのツールを提供します。我々 は標準的なビバリウムのケージと領域で使用される専門の齧歯動物の生息地の違いがマウス36のトランスクリプトームの巨大な違いを引き起こすことを示す GeneLab データセットを利用しました。齧歯動物生息地または標準ビバリウム ケージ収容の齧歯動物からさまざまな組織を比較する 4 つの異なる公開データセットを分析しました。公平なシステム生物学分析を使用して、我々 は、主なドライバーおよび経路変更されたより高い CO2濃度より高い CO につながる ISS による CO2レベルが高いため低酸素応答と一貫性がなかった決定2濃度つまり齧歯動物の生息地で周囲の空気は、受動的なシステムです。これは科学者ことができますオープン ソースのツールとデータを使用 ISS の環境による宇宙飛行士健康への影響上の含意の新しい調査結果を生成するための方法を示します。

ここでどのように齧歯動物実験について述べるスペースとこれらの実験からのデータにアクセスする方法、オープン ソースを本腰を入れてプラットフォーム関連宇宙生物学で実行されます。宇宙ミッション、宇宙飛行組織を処理する方法の使用齧歯動物の生息地の構成について説明します。オミックス データを発見し、GeneLab と宇宙飛行への全体的な応答のどの主要因でアクセスすることができることができます宇宙飛行が36を識別する方法についても述べる。このプロトコルを実装する方法について今回は、具体的な例は齧歯動物の生息地に収容されて Beheshti によって出版されたビバリウム コントロールの齧歯動物の発生生物学的差異を比較する36。グラウンド コントロールが齧歯動物の宇宙実験のため不可欠であるに注意してくださいすることが重要です。これらのコントロールは両方同一の条件 (すなわち、CO2条件、湿度、温度、ケージ寸法、等) ISS の齧歯動物の生息地と標準標準ビバリウム ケージで行われこのプロトコルに従って、環境 (すなわち, CO2条件・湿度・温度) 地球上の条件。齧歯動物齧歯動物生息地グラウンド コントロールで収容スペースの齧歯動物への直接比較を可能にします。一方、ビバリウム ケージ収容の齧歯動物 (齧歯類ハードウェア対ビバリウム ケージなど) の別の住宅の生物学的比較を可能にします。齧歯動物の生息地がビバリウム ケージ一定の空気の流れが異なる (0.1-0.3 m/s)、長い期間、および二次排気フィルターをキャプチャし、微小重力下における連続的な空気の流れに排気フィルターに導かれる動物の廃棄物を吸収します。また、齧歯動物の生息地がある受動システムと摂取量大気;したがって、彼らも ISS キャビン (〜 5,000 ppm) の高レベルのためより高い CO2濃度があります。

Protocol

住宅およびティッシュの処理用動物のプロトコル実験動物管理の標準的なガイドラインに従うし、NASA によって承認されている飛行し、地上施設の動物ケアおよび使用委員会 (IACUC)。 1. 齧歯動物の生息地の構成 注:NASA の齧歯動物生息地 (以前 AEMs) スペース (図 1) での操作に合わせてビバリウム ケージから異なる特徴があります。 各齧歯動物の生息地の家 10 マウス (マウスあたり 30 g まで)。2 つのコンパートメントまたは 10 匹のマウスに生息地を構成すると、単一のコンパートメントがある場合当たりコンパートメント 5 マウスを家します。注:NASA 齧歯動物生息地表面積を持っているより大きいアクセス齧歯動物あたり標準ビバリウム ケージよりも。 地上の動物コントロール、CO2濃度、温度、相対湿度などの飛行動物と齧歯動物の生息地と同じ環境条件の下で ISS 環境シミュレータ (ISSES) 内でマウスを家します。 カスタム作られた NASA 栄養アップグレード齧歯動物 Foodbars (NuRFB) マウスの37の国民研究議会 (NRC) 栄養要件に従ってにアドリブ アクセスと動物を提供し、圧力水をアクティブに lixits。 動物の健康と、12:12 h ライト サイクル ビバリウムのようケージ日中 LED 照明とビデオ チェック中に赤外線照明と標準的な設備の中に場所を取ると齧歯動物の生息地で有効に行動を監視します。暗いサイクル。 赤外線照明で夜の間に、動物の健康と挙動収集動画の日常の監視の齧歯動物の生息地のケージに 4 台のカメラを配置します。 ドラゴン カプセルや打ち上げに乗ってトランスポーター (図 2 b) に ISS に齧歯動物を提供します。 齧歯動物の観察を行い、到着時に ISS との齧歯動物の生息地に転送する前に訓練を受けた乗務員によって進水のトランスポーターに読み込まれる前に NASA 飛行獣医により検討したことを確認します。 この移行期間、最大 20 マウス (左右各 10) または 12 ラット トランスポーターの家。注:齧歯動物の生息地と同様に、トランスポーターは、環境条件のパッシブ ユニットです。この短い移行期間中、この単一ユニットは最大 20 マウスを収容できます。 2. 齧歯動物の宇宙実験の処理 標準的なベンダーからの齧歯動物を調達します。注:次の配信、標準ビバリウム ケージ内の齧歯動物をグループ化し、動物がトランスポーターに読み込まれるまで、NASA の NuRFB、lixits、および上げられたワイヤの床に順応する動物を持っています。ケージの齧歯動物をおき自然に適応動物になります。齧歯動物の生息地やビバリウム ケージのうちマウスの処理すべてげっ歯類を用いた研究12,27,28の一般的に使用されるプロトコルに従います。それぞれ、および ISS や STS 環境条件をシミュレートする地上コントロール、STS と ISS の両方の宇宙飛行ミッションのため齧歯動物生息地システム (図 1 a) を利用します。 いくつかのミッションのビバリウム コントロールの標準的なビバリウムのケージ (図 1 b) を使用します。標準ビバリウム ケージあたり 5 または 10 のマウスを使用します。 齧歯動物の生息地、区画ごと 5 マウスを 2 つの別のコンパートメントに 10 匹のマウスを配置します。単一コンパートメントの生息地あたり 10 マウスの家にケージの仕切りを削除します。 (図 2) 次のように宇宙飛行ミッション中に齧歯動物ハードウェアの 3 つのコンポーネントを利用します。 地球と ISS 間またはその逆倍密度 (側面ごとの 10 のマウス、トランスポーターあたり 20 マウス) での旅行のためのトランスポーター (図 2 b) に齧歯動物を配置します。 一度 ISS、トランスポーターに動物アクセス ユニット (AAU) (図 2) を添付します。トランスポーターからマウスを転送ボックス (MTB) を用いた生息地に齧歯動物を転送 (MTB あたり 5 マウス) (図 2 D)。注:の AAU を使用して ISS キャビンになってから動物性食品 (,糞便、尿、毛皮など) を格納します。 トランスポーターから AAU にデタッチおよびアタッチの齧歯動物の生息地。彼らが代表団の持続期間のために存在する齧歯動物生息地 (図 2 a) に、MTB から動物を転送します。注:すべての齧歯動物の生息地の ISS 内で高レベルのための CO2濃度は 5,000 ppm です。 温度と湿度の齧歯動物の生息地の監視、アクティブな熱コントロールがないです。維持および齧歯動物の生息地の温度を決定する温度を制御する ISS で齧歯動物の調査チームが動作することを確認します。注:齧歯動物の生息地で明暗サイクルごとの 12 h (例えば、 5:00-17時 00分 GMT、点灯) に発生し、ISS 乗組員 (毎週または隔週) 食べ物を定期的かつ頻繁に変更が行われます、リフィルを水 (〜 28 日ごと)。 3. 齧歯動物および処理組織の安楽死 安楽死を与える齧歯動物全身麻酔 (150/45 mg/kg 本体質量 0.3 mL の容量のリン酸緩衝生理食塩水で希釈までケタミン ・ キシラジン) の過剰摂取安楽死 (の第 2 の方法を組み合わせて腹腔内注入 (IP) 経由で頚部転位または開胸術)。 ISS の実験: の 齧歯動物がどちらか住んでいるを返すか ISS で安楽死させます。 -95 ± ISS の冷凍庫で 2 ° C で齧歯動物の死体を凍結し、利用可能な戻り車 (現在 spacex 社のドラゴン カプセル) に地球に戻る。 齧歯動物が地球に返される、すべての臓器や組織 (すなわち,肝臓、腎臓、皮膚、筋肉、心臓、脾臓、目、副腎、肺や脳) の分析し、ソリューションを安定させる RNA でも-80 ° C で保存します。 ISS のテレメトリ データと一致する 3-5 日のオフセットと飛行実験としてすべてコントロール地上実験のタイミングと同じ手順に従ってください。 保存された組織から GeneLab プラットフォーム (genelab.nasa.gov) の各データセットに関連付けられている詳細に記載されている標準的なプロトコルを使用して DNA 分離、蛋白質、RNA を分離します。注:NASA の機関科学コレクションの一部になる齧歯動物組織の主な代表者によって利用されていません。エイムズ研究センター (ARC) にこれらのサンプルが格納されている非人間バイオバンク カタログ化され、科学コミュニティが要求できるようにします。利用可能な組織は生命科学データのアーカイブ パブリックのウェブサイトで見つけることができます: https://Lsda.jsc.nasa.gov/Biospecimen。 4. RNA、DNA および蛋白質からオミックス データを生成するを抽出します。 抽出された高分子 (蛋白質、DNA、RNA) からオミックス データを生成するのに標準のプロトコルを使用します。これらは、GeneLab のそれぞれの研究メタデータで詳細に説明されます。 5. GeneLab リポジトリやデータの提出 注:宇宙生物学関連オミックス データは GeneLab データ リポジトリに送信されます。GeneLab は受け入れ、世界中の複数の宇宙機関によって資金を供給された宇宙関連オミックス データをホストします。 オミックスを生成関連のデータを GeneLab リポジトリ上でホストできます。 分析が完了または調査官の裁量に基づいてどちらか GeneLab、生成されたデータを提出します。注:他公共オミクス データベースに送信されたデータは、インポートし、GeneLab リポジトリに公開します。GeneLab 生成データのキュレーション、禁輸期間なしに公開されています。GeneLab、サンプル専用加工ラボは、様々 な宇宙飛行実験宇宙実験からオミックス データを増加する最適化された抽出のプロトコルおよび技術を使用してからデータを生成します。 データが送信する準備ができたらの書式設定し、(補足図 1) 次の方法で GeneLab にメタデータとデータを転送します。 ISAcreator ツールを使用して、実験を定義およびメタデータを格納します。注: 、ISAcreator ツール ガイド チュートリアルここで38でダウンロード可能です。 参照してくださいここで受け入れられているデータ型と raw および処理されたデータ ファイルの形式を理解する39にデータが表示されます。 アップロードとストレージを最適化するためには、データ ファイルを圧縮します。 ワークスペース40を経て GeneLab データ学芸員にメタデータと生や処理済みのデータを転送します。 ユーザー名とパスワードを作成し、データをアップロードします。 データは、ワークスペースにアップロードされている、一度 GeneLab 保佐人にデータを共有します。注:アップロードしてファイルを共有する方法の詳細については、データ提出ガイド41で見つけることができます。 各提出書類は学芸員によって検証され、GeneLab リポジトリ42に掲載します。 6 GeneLab の検索機能を使用して分析のためのデータセットの検索 リンク (補足図 2)38に行くことによって GeneLab に別のデータセットを検索します。 次の用語を検索前文書36に関連して具体的には、: GLDS-63、GLDS-25 GLDS 111 GLDS 21。 画面の左側にある「GeneLab データ システム」をクリックして GeneLab ホームページにアクセス。 特定の関心領域を検索する「データ検索」ボックス キーワードを入力します。この場合次の識別子はデータセットのそれぞれを個別に入力: GLDS-63、GLDS-25 GLDS 111 GLDS 21。 GeneLab リポジトリだけでなく、検索バーの下の必要なチェック ボックスをオンの NIH GEO、海老プライド ANL MG RAST などの他のデータベースを検索します。注:現在 GeneLab リポジトリに対してのみユーザーが次のフィルター カテゴリを使用して検索できる: 生物、アッセイ タイプ、要因、およびプロジェクトの種類。 7. 保存および分析のための興味のファイルを転送します。 注:GeneLab ワークスペースは、ストア、GeneLab データベース (補足図 3) から直接ファイルを転送する設計されています。 データ システム メニューの上に「ワークスペース」をクリックします。 もし新しいユーザー、新しいアカウントを登録します。注:GeneLab ワークスペースは、GenomeSpace43によって駆動されます。 アクセスは、トップ メニューの「ヘルプ」を選択すると 『 ユーザーズ ガイド 』 をクリックするワークスペースを使用する方法についてを詳しく説明します。 各ユーザーには GeneLab リポジトリ内のすべてのデータセットをアクセスするために、左側のメニュー「公共/genelab」フォルダーを選択しますします。 関心のあるデータのフォルダーに行くことによって興味のデータセットをローカル ディレクトリのワークスペースにコピーします。特定のファイルを右クリックして、表示されるメニューで「コピー/移動」を選択ファイルをコピーし、、「コピー」をクリックするフォルダーを選択。 関連前文書36上記指示通りに次のデータセットを見つけるし、ローカル ワークスペースにコピー: GLDS-63、GLDS-25 GLDS 111 GLDS 21。 8. メタデータおよび各研究の解説へのアクセス 注:GeneLab リポジトリ内の各データセットのメタデータ ファイルは、左サイド メニューの「公開/genelab」データセット サブフォルダー内です。 各データセットの「メタデータ」サブフォルダーに含まれている 1 つまたは複数のメタデータ ファイルをアクセスすることによって関心のデータセットのメタデータ情報を検索します。たとえば、GLDS – 100、2 ファイルが「公開/genelab/GLDS-100/メタデータ」サブフォルダー:「GLDS 100_metadata_RR1_BIOBANK 目 ISA.zip」と”GLDS 100_metadata_RR1ExpDesign.pdf”. すべてのデータセットが (これは、MIAME、MIAPE、および他の MIBBI のフレームワークは、最小メタデータの要件の基準を包含) ISATab 仕様に従ってメタデータを提供する単一の zip ファイルであることを確認します。常にこの種類の「ISA.zip」のファイル名を終了します。たとえば、GLDS-100、このファイルは”GLDS 100_metadata_RR1_BIOBANK 目 ISA.zip”です。 ISACreator ツール44またはテキスト エディターを使用して視覚化してデータセットごとに研究および分析のメタデータを説明するテキストが含まれています ISATab のメタデータにアクセスします。注:ISATab メタデータ内でサンプルを説明し、生物検定に関連付けられている、生物検定の説明し、出力データ ファイルに関連付けられています。 タイプの試金によってサブフォルダー内の各データセット内にある出力アッセイ データ ファイルの存在をチェックします。たとえば、GLDS – 100、RNA シーケンス出力分析ファイルにある、「公共/genelab/GLDS-100/トランスクリプトミクス/”フォルダー。 9. GeneLab データの解析 注:各種オミックス データの各種パイプラインを実装できます。ここでは、特定の例は調査されるシステムの「主要なドライバー」に使用する公平なシステム生物トランスクリプトーム パイプラインについて説明します。 以前公開されて文献36,45,46,47,48,49,50このパイプラインを理解するをチェック。 分析の興味の特定のデータセットを選択すると、次の方法でデータをローカル コンピューターにダウンロードします。 特定のデータセットをクリックします。 ヘッダーの左端の「研究ファイル」タブをクリックします。 すべてのデータ ・ ファイルとメタデータがこのメニューで使用可能なことを確認します。 各ファイルをダウンロードするには、特定のファイル名をクリックします。 GeneLab からダウンロードされるマイクロ アレイ データセットの前処理手順を使用します。 各データセットの背景差分と等量 RMAExpress51を使用して商業のマイクロ アレイの正規化を使用して個別の生データを処理。 一緒にグループ化された R を使用して生物学的にどのように密接にレプリケートを決定する原則コンポーネント分析 (PCA) プロットを作成します。 MultiExperiment ビューアー52にデータをインポートし、まず FDR から始まる偽の発見率 (FDR) の統計を使用して重要な遺伝子を計算 < 0.05。FDR の統計量の重要な遺伝子が登場しない場合は、重要な遺伝子を決定する標準 t 検定 p 値 < 0.05 で始まるを使用します。 統計的に有意な調整された遺伝子が決定されている、≥ 1.2 または ≤ コントロールと実験のサンプルを比較する-1.2 のカットオフにフォールドの変更を実装します。 経路の機能予測遺伝子セット濃縮分析 (GSEA)53を使用します。 GenePattern54,55GSEA、または R のプログラミング環境を使用して直接 GSEA を使用します。 次の遺伝子セットを使って大幅規制経路を決定する: C2、C5、および特徴。 大幅規制遺伝子セットの最先端分析を実行し、各実験の比較および遺伝子セットに関連付けられている最先端遺伝子を決定します。 重複遺伝子は、実験条件ごとに設定すべて最先端遺伝子を見つけます。 予測機能と大幅規制されている経路を決定するのに別のプラットフォームを使用します。このケースで重要な上流規制当局、生物、および標準的な経路を決定するのに創意工夫パスウェイ解析 (IPA) を使用します。 9.4.4 ステップで決定した統計的に重要な遺伝子のフォールドの変更値を持つ遺伝子のリストをアップロードします。 上流のレギュレータ、生物とそれぞれの実験的比較のため正規の経路を生成する IPA の指示に従います。 遺伝子が 2 (指定されたアクティブ化) または ≤-2 (ことを示す阻害) 上流レギュレータ、生物、活性化 z スコア ≥ 200 がある正規の経路に関連付けられているを決定します。 上記すべての予測に関連する重複の遺伝子を見つけます。 ステップし、9.4 9.5 間共通/重複遺伝子を決定します。注:これらの遺伝子は、分析対象の実験条件と予測機能と活動の大半を制御するキー/ドライバー遺伝子としてと見なされます。ノックアウト前の研究が示している実験条件になるこれらの遺伝子を促進またはシステム非機能45,46,49をおこなっています。 IPA (またはアセンブリにある、ネットワークのソフトウェア) 遺伝子の接続を確認するネットワークを構築します。 キー遺伝子を運転中央ハブとして最もつながっている遺伝子を検討してください。 データセット間の接続を調べるには、1 つのネットワーク ・ キーのすべての遺伝子の間で起こっているすべてのデータセットを分析してから中央のハブを定めるために繰り返し接続テストですべてのキー遺伝子をグループ化します。 10. トランスクリプトーム データを分析する GeneLab のギャラクシー56インターフェイスを使用してください。 注:ここで GeneLab からトランスクリプトーム データを分析する GeneLab 銀河インターフェイス (2018 年秋利用可能) を使用するプロトコルが記述されています。銀河のチュートリアルがたくさんあります。銀河を使用する方法の例のチュートリアルは一般的に利用可能な他の部位57,58です。 ユーザーは、Google または NASA の資格情報を使用して GeneLab にサインインできます。GeneLab 銀河ツールは、「分析」メニュー下にあります。 GeneLab 銀河プラットフォームにデータをもたらすこれらの 3 つの方法に従ってください。 「データ アップロード」機能を使用してローカル ファイル システムからのデータをアップロードします。 GeneLab GenomeSpace「取得データ」セクションの下で GenomeSpace インポーター ツールを使用してからデータをインポートします。注:データセットの受入番号 (上記参照) が主催、「パブリック」フォルダーすべての GeneLab データ ファイルがあります。 データのインポートは、右側にある [分析] セクションの「歴史」に表示されます。ユーザーは、[履歴] ウィンドウの上部に「履歴オプション」または「すべての履歴を表示」ボタンを使用して管理される複数の履歴を持つことができます。 解析ツールは、インターフェイスの左側にある一覧と検索。 現在の履歴をインポートされているデータセットの外観を確認します。注:データセットごとに検査データに関する多くの詳細があります。 左側の解析とデータ入力の仕様のオプションで、センター パネル内のフォームを作成するツールを選択します。フォームに記入し、「実行」を押すことによって、解析を実行するためのジョブを作成します。 チェック (キューに入っている、実行中、完了の有無にかかわらずエラー) の実行のステータスを示すために色分けされた、歴史の中で表されますジョブが送信されるためです。 複雑なワークフロー ツールにリンクします。「ワークフロー」メニューにあるツールを使用したワークフローを管理します。図 3は、RNA シーケンス データを処理するために作成されたワークフローの例を示しています。 データセット、ワークフロー、および履歴を「データ共有」メニューを使用する他のユーザーと共有します。

Representative Results

宇宙飛行トランスクリプトーム データからキーのドライバーを決定する宇宙飛行士の健康への悪影響に対処する健康上のリスクを決定すると潜在的な対策を開発 NASA を支援します。最近の文書では、上記の手順に従っている我々 と ISS の CO2濃度は、健康36に影響を与えることができますを見つける小説を正常に表示する GeneLab データセットを利用します。我々 はまた研究45,46,47,48,49,50 をされているシステムの主要因を正常に判断他の研究で上記の手法を使用しています。.ここで主要なドライバーにこのプロトコルを使用してからの結果を正しく使用できる方法紹介します。 本研究で我々 は主に齧歯動物齧歯動物習慣グランド コントロールとビバリウム コントロール内で発生する生物学的差異に焦点を当てた。前述のように、ISS の環境が健康に影響を与える可能な交絡因子に関する情報を提供しますこれらの 2 つの生息を理解するキーです。すべての齧歯動物の宇宙実験のためこれらの地面のコントロールもに欠かせない生物学的要因が直接宇宙飛行または ISS の環境のために関連付けられて決定します。プロトコルで述べたように、ビバリウムの生息地の環境条件、齧歯動物の生息地の存在は、高い CO2レベルに公開されません。ビバリウムの生息地が地球 (現在 300 に 380 ppm である) ので、通常の CO2レベルです。気温と湿度の両方の生息地は、似ています。 我々 は遺伝子齧歯動物生息地グラウンド コントロールと 2 つの生息地の違いを駆動するための責任があるビバリウム地上コントロールの齧歯動物の間を決定する GeneLab プラットフォームから次のデータセットを使用: GLDS-21GLDS 111、GLDS 25 日、GLDS-63。齧歯動物生息地 (以前 AEM) とビバリウム データセットごとに独立してコントロール間上記分析重要な遺伝子を特定が行った。生物の PCA プロットを示したグループ (PCA GLDS 21 のプロット図 4番組) がレプリケートされます。事前加工のデータから異なる GSEA 遺伝子セットから最先端の遺伝子を調べた。遺伝子を使用すると、1.2 倍変更 (ログ2) と、上流レギュレータ、正規の経路と生物機能の予測に関与する遺伝子を予測することができました。データセットごとに、わかった共通/重複遺伝子関与すべての遺伝子 (図 5)。これらの遺伝子は齧歯動物生息地 (または AEM) 齧歯動物間の応答を運転すると考えられている今、ビバリウムのコントロール。これら重要な遺伝子の接続のネットワーク表現では、各データセットの中央ハブ分析 (図 6) を示しています。たとえば、MAPK1 はマウス (図 6 a) から STS 108 骨格筋組織の中央ハブです。これは、遺伝子齧歯動物の生息地でビバリウム ケージ対マウスの生物学的差異を引き起こすためキーの遺伝子とほとんど中心選手に運転するいると解釈するでしょう。我々 の以前の仕事では、これら重要な遺伝子が既存の科学文献からの CO2応答に関連付けられている方法と、どのようにこれらの遺伝子がマウス36の生物学的変化を担当することができますについて説明します。 我々 システム生物学的アプローチを取って、次にすべてのデータセット/組織を接続し、可能性のある齧歯動物 AEMs ビバリウム ケージと比較しての普遍的な生物学的作用は、「マスター レギュレータ」を決定しました。これは大部分の接続は、すべてのデータセットから遺伝子を調べることによって行われたすべての重要な遺伝子からネットワークを構築するとき。MAPK1 最も接続された遺伝子とすべてのキー遺伝子 (図 7) から中央のハブであることを表示することができました。MAPK1 が AEMs の上位の CO2レベルからマウスの生物学的変化を担当するかどうかを確認するには、証拠の科学的な文献を通って見ました。CO259と低酸素症19,60,61と MAPK1 の相関を示すいくつかの研究がわかりました。 図 1: ビバリウム ケージと比較しての齧歯動物生息地 (以前 AEM).(A) イメージの NASA によって提供される AEM ケージ (クレジット: NASA/ドミニク ・ ハート)。(B) は現在標準的なビバリウムのケージは、(私たちの研究室で撮影した写真) を使用しました。この図は、Beheshti から変更されているら36。この図の拡大版を表示するのにはここをクリックしてください。 図 2: 宇宙ミッションからの輸送に関係する 3 つの異なるモジュールを齧歯動物の生息地のハードウェア システム。(A) 左側のモジュールは齧歯動物生息地モジュール (以前 AEM)、センター モジュール (B) は、トランスポーター、右側のモジュール (C) は動物アクセス ユニット (AAU)。(D)マウスの転送ボックス (MTB)。(クレジット: NASA/ドミニク ・ ハート)。この図の拡大版を表示するのにはここをクリックしてください。 図 3:RNA シーケンス データを処理する GeneLab 銀河インターフェイスで使用できる解析ワークフローの例です。この図の拡大版を表示するのにはここをクリックしてください。  図 4: プリンシパル事前処理ステップ後の代表的なデータセットの主成分分析 (PCA).AEM対ビバリウム ケージの GLDS 21 データセットは、STS-118 ミッションからマウスの骨格筋に対して表示されます。この図の拡大版を表示するのにはここをクリックしてください。 図 5:異なる経路予測ツールを使用してどのような重要な遺伝子を決定を表すベン図形型図表。この図の拡大版を表示するのにはここをクリックしてください。  図 6: すべての条件および AEM 対の間のマウスの組織決定キー遺伝子.ビバリウム ケージ。(A ~ E)各データセットまたは齧歯動物の組織の重要な遺伝子のネットワーク表現。ログ2倍-変化 (1.2 倍変更のカットオフ) 遺伝子の発現には、赤の濃淡を描く遺伝子の倍変更フォールド-の変更をダウンレギュ レート遺伝子の緑の色合いを得るに使用されました。緑または赤の濃い倍変更が大きい。この図は、Beheshti から変更されているら36。この図の拡大版を表示するのにはここをクリックしてください。 図 7: ビバリウム ケージに比べて齧歯動物生息地住宅で齧歯動物の「マスター レギュレータ」を決定します。すべて個別キー遺伝子 (図 6) の間の接続が決定され、IPA 経由でネットワークとして表示されます。ネットワークは、最も接続キー遺伝子、MAPK1、中心部の放射状のプロットとして表されます。この図の拡大版を表示するのにはここをクリックしてください。 補足図 1: データ処理を合理化するための ISACreator と GeneLab GenomeSpace の統合。この図をダウンロードするここをクリックしてください。  補足図 2: スクリーン ショットの GeneLab 検索連盟/統合を用いた異種生物学外部データベース (ジオ、プライド、MG RAST).くださいここをクリックしてこの図をダウンロードするには 補足図 3: ユーザーを示す GeneLab の共同ワークスペースのスクリーン ショットは、アカウント管理、およびコントロールにアクセス (例:, 専用、共有、パブリック フォルダー)。この図をダウンロードするここをクリックして下さい

Discussion

NASA の GeneLab プラットフォームは、宇宙生物学に関連する新規の仮説を生成する科学界は、包括的なオミックス データベースおよび解析プラットフォームです。ここで公開されている宇宙生物学のプラットフォームを活用したデータの分析から仮説の生成に宇宙飛行の初めからげっ歯類を用いた研究の包括的な手順を提案しました。さらも用意されて広範なプロトコル公平なシステム生物学に関する運転システムが検討されている重要な遺伝子を識別するため。宇宙生物学の仮説を生成するこのプロトコルを効果的に利用する方法の一例として当社の最近の研究36を使いました。我々 は、これが宇宙実験の実行方法とそれらからのデータは、GeneLab の利用可能なデータにつながる方法を理解し、最終的に公開されている宇宙生物学オミクス データの明確な解釈を可能にする研究者を助けることを願っています。

齧歯動物の宇宙実験や生産データの解析に関する私たちのプロトコル内でいくつかの重要な手順があります。齧歯動物の生息地の理解を開発し、宇宙飛行のための最適な実験をデザイン セットアップは欠かせません。これは具体的にはプロトコルとプロトコルの手順 1 でを実施して説明を伴うでしょう。かつて捜査官は完全に既存のビバリウム ケージに比べると齧歯動物の生息地で、さまざまな条件を理解し、解釈されている生物学的結果は空間の環境条件に正しく関連付けることが。追加では、齧歯動物の生息地への変更は実行できません、齧歯動物の生息地が最適に設計され NASA による宇宙飛行の使用が承認されているので。

生物学的結果の解釈、小説の宇宙生物学の仮説を生成するデータの分析にあなたのデータを GeneLab にアップロードするから関与するすべてのステップで徹底したプロトコルを提供しております。すべての手順は、データを生成する方法を理解する上で重要なデータ解析のための最も重要な手順は手順 9 と 10 です。ステップ 9 では、遺伝子/経路を分析して実験条件を本当に運転しているを決定する公平なシステム生物学によるトランスクリプトーム データを分析するためのプロトコルを提供します。ステップ 10 は、オミックス GeneLab プラットフォームを使用して GeneLab のデータセットを分析する簡単な方法でユーザーを提供するので重要です。提供されるプロトコルへの変更は、いくつかの手順を行うことができますデータの分析について。具体的には、9.4-9.6 の手順を行うことができます R プログラミングまたはユーザーが選択した他のお気に入りのツールを使用して。データセットによってさまざまな統計情報と倍変更ヒューズが大幅に調整された遺伝子を決定する使用できます。さらに、9.5 と 9.6 の手順で重要な遺伝子を求めるは、ユーザーこのプロトコルを変更し、機能を予測する大幅に調整された遺伝子を活用したツールを使用できます。重要な概念ということです複数の予測機能オミックス ツールを使用して遺伝子の定量調査されるシステムに規制されている機能の大部分に関与。

GeneLab プラットフォームは、開発しながら引き続きここで説明した分析を行ったデータをダウンロード後、データを生成する簡単なワークフローを提供する GeneLab のプラットフォーム上で直接のオミックス解析の GeneLab の次の段階になります高次分析用のデータを処理します。また、トランスクリプトーム データを解釈するためのプロトコルに着目、一方 GeneLab エピゲノム データ、メタボローム、プロテオーム、ゲノムを含むオミクス データのさまざまな含まれています。最終的なプラットフォームは、パイプラインとこれら各種オミックス解析のためのガイドラインに含まれます。GeneLab の最後のフェーズは、簡単に宇宙生物学の仮説を生成する基本的なユーザーを許可するようにシステム レベルの可視化インターフェイスも実装します。

最後に、我々 システム生物学の分析は遺伝子/経路を任意のシステムで運転キーを決定するユニークで公平なメソッドを提供しますオミックス データセットを使用して検討しています。この方法論は、キーのドライバー関係36,45,46,47,48,49 を決定する大きな成功をいくつかの異なる独立した研究で使いました ,50。がんに関連するオミックス研究、我々 は実験的検証まで私たちの主要予測遺伝子/経路は、薬剤治療応答を運転体外45で重要な遺伝子をノックアウトしていた実際にこの手法を使用しています。見たように、我々 はこのプロトコルを使って予想していたので、治療はもうキー遺伝子の不在のために効果的でした。この公平なシステム生物学プロトコルは任意のオミックス研究の重要な経路を決定するための便利なツールをすることができます考えています。

このプロトコルでは、小説の宇宙生物学の仮説の生成の迅速かつ効率的なメソッドを提供します。GeneLab から生成されたデータは、将来の資金調達の機会、実験的検証、および微小重力や宇宙放射線対策の開発のための潜在的なターゲットのための調査で活用できます。ここで提供されるプロトコルが安全な長期的な宇宙ミッションのためできるように最適な効率で発生する将来の宇宙生物学の調査のため許可されます。

Disclosures

The authors have nothing to disclose.

Acknowledgements

齧歯動物の生息地に関連したビデオを取得すると、彼女の援助のため NASA エイムズ生命科学データ アーカイブでアリソン フランスに感謝したいと思います、全体的なヘルプを取得するのには、関連情報をケージします。我々 はまた適切な情報を取得するのに彼女の助けのため NASA エイムズ研究センターでマーラ Smithwick を感謝申し上げたいです。研究資金は、宇宙生命の部門および物理科学研究とアプリケーション (SLPSRA) NASA の宇宙生物学プログラムを通じて、NASA のエイムズ研究センターで GeneLab プロジェクトによって提供されました。商号の使用は説明目的のものは、米国政府の裏書を意味しません。

Materials

C57BL/6 Mice The Jackson Laboratoy C57BL/6J C57BL/6 mice were used for datasets related to Rodent Research-1 experiments
BALB/C Mice Taconic BALB BALB/C mice were used for datasets related to Rodent Research-3 experiments
Vivarium Cages Charles River Laboratory Standard murine cages purchased from Charles River Laboratory
Rodent Habitat NASA This cage and all components are built internally at NASA
RNAlater ThermoFisher Scientific AM7020 RNAlater is used to store the tissue for further RNA isolation

References

  1. Cortese, F. Vive la radioresistance!: converging research in radiobiology and biogerontology to enhance human radioresistance for deep space exploration and colonization. Oncotarget. 9 (18), 14692-14722 (2018).
  2. Beheshti, A. NASA GeneLab Project: Bridging Space Radiation Omics with Ground Studies. Radiation Research. , (2018).
  3. Fernandez-Gonzalo, R., Baatout, S., Moreels, M. Impact of Particle Irradiation on the Immune System: From the Clinic to Mars. Frontiers in Immunology. 8, 177 (2017).
  4. Bloomfield, S. A., Martinez, D. A., Boudreaux, R. D., Mantri, A. V. Microgravity Stress: Bone and Connective Tissue. Comprehensive Physiology. 6, 645-686 (2016).
  5. Giuliani, A. High-Resolution X-Ray Tomography: A 3D Exploration Into the Skeletal Architecture in Mouse Models Submitted to Microgravity Constraints. Frontiers in Physiology. 9, 181 (2018).
  6. Boice, J. D. The Final Frontier-Research Relevant to Mars. Health Physics. 112 (4), 392-397 (2017).
  7. Chancellor, J. C. Limitations in predicting the space radiation health risk for exploration astronauts. NPJ Microgravity. 4, 8 (2018).
  8. Cucinotta, F. A. Space radiation risks for astronauts on multiple International Space Station missions. PLoS One. 9 (4), e96099 (2014).
  9. Cucinotta, F. A. Review of NASA approach to space radiation risk assessments for Mars exploration. Health Physics. 108 (2), 131-142 (2015).
  10. Frippiat, J. P. Towards human exploration of space: The THESEUS review series on immunology research priorities. NPJ Microgravity. 2, 16040 (2016).
  11. Goel, N. Effects of sex and gender on adaptation to space: behavioral health. Journal of Women’s Health (Larchmt). 23 (11), 975-986 (2014).
  12. Mortazavi, S. M. J., Bevelacqua, J. J., Fornalski, K. W., Welsh, J., Doss, M. Comments on "Space: The Final Frontier-Research Relevant to Mars". Health Physics. 114 (3), 344-345 (2018).
  13. Blottner, D. Morphological, physiological and behavioural evaluation of a ‘Mice in Space’ housing system. Journal of Comparative Physiology B. 179 (4), 519-533 (2009).
  14. Karouia, F., Peyvan, K., Pohorille, A. Toward biotechnology in space: High-throughput instruments for in situ biological research beyond Earth. Biotechnology Advances. 35 (7), 905-932 (2017).
  15. Shen, H. Effects of spaceflight on the muscles of the murine shoulder. The FASEB Journal. 31 (12), 5466-5477 (2017).
  16. Spatz, J. M. Sclerostin antibody inhibits skeletal deterioration in mice exposed to partial weight-bearing. Life Sciences in Space Research (Amst). 12, 32-38 (2017).
  17. Tascher, G. Proteome-wide Adaptations of Mouse Skeletal Muscles during a Full Month in Space. Journal of Proteome Research. 16 (7), 2623-2638 (2017).
  18. Pecaut, M. J. Is spaceflight-induced immune dysfunction linked to systemic changes in metabolism?. PLoS One. 12 (5), e0174174 (2017).
  19. Ward, C. Effects of spaceflight on the immunoglobulin repertoire of unimmunized C57BL/6 mice. Life Sciences in Space Research (Amst). 16, 63-75 (2018).
  20. Rettig, T. A., Ward, C., Pecaut, M. J., Chapes, S. K. Validation of Methods to Assess the Immunoglobulin Gene Repertoire in Tissues Obtained from Mice on the International Space Station. Gravitational and Space Research. 5 (1), 2-23 (2017).
  21. Allen, D. L. Effects of spaceflight on murine skeletal muscle gene expression. Journal of Applied Physiology (1985). 106 (2), 582-595 (2009).
  22. Moyer, E. L. Evaluation of rodent spaceflight in the NASA animal enclosure module for an extended operational period (up to 35 days). NPJ Microgravity. 2, 16002 (2016).
  23. Shimbo, M. Ground-based assessment of JAXA mouse habitat cage unit by mouse phenotypic studies. Experimental Animals. 65 (2), 175-187 (2016).
  24. Aseyev, N. Adaptive Changes in the Vestibular System of Land Snail to a 30-Day Spaceflight and Readaptation on Return to Earth. Frontiers in Cellular Neuroscience. 11, 348 (2017).
  25. Markina, E., Andreeva, E., Andrianova, I., Sotnezova, E., Buravkova, L. Stromal and Hematopoietic Progenitors from C57/BI/6N Murine Bone Marrow After 30-Day "BION-M1" Spaceflight. Stem Cells and Development. , (2018).
  26. Radugina, E. A. Exposure to microgravity for 30 days onboard Bion M1 caused muscle atrophy and impaired regeneration in murine femoral Quadriceps. Life Sciences in Space Research (Amst). 16, 18-25 (2018).
  27. Albi, E. Reinterpretation of mouse thyroid changes under space conditions: the contribution of confinement to damage. Astrobiology. 14 (7), 563-567 (2014).
  28. Cancedda, R. The Mice Drawer System (MDS) experiment and the space endurance record-breaking mice. PLoS One. 7 (5), e32243 (2012).
  29. Neutelings, T. Skin physiology in microgravity: a 3-month stay aboard ISS induces dermal atrophy and affects cutaneous muscle and hair follicles cycling in mice. NPJ Microgravity. 1, 15002 (2015).
  30. Anselm, V., Novikova, S., Zgoda, V. Re-adaption on Earth after Spaceflights Affects the Mouse Liver Proteome. International Journal of Molecular Sciences. 18 (8), (2017).
  31. Baqai, F. P. Effects of spaceflight on innate immune function and antioxidant gene expression. Journal of Applied Physiology (1985). 106 (6), 1935-1942 (2009).
  32. Blaber, E. A., Pecaut, M. J., Jonscher, K. R. Spaceflight Activates Autophagy Programs and the Proteasome in Mouse Liver. International Journal of Molecular Sciences. 18 (10), (2017).
  33. Jonscher, K. R. Spaceflight Activates Lipotoxic Pathways in Mouse Liver. PLoS One. 11 (4), e0152877 (2016).
  34. Moskaleva, N. Spaceflight Effects on Cytochrome P450 Content in Mouse Liver. PLoS One. 10 (11), e0142374 (2015).
  35. Beheshti, A., Cekanaviciute, E., Smith, D. J., Costes, S. V. Global transcriptomic analysis suggests carbon dioxide as an environmental stressor in spaceflight: A systems biology GeneLab case study. Scientific Reports. 8 (1), 4191 (2018).
  36. National Resource Council. . Nutrient Requirements of Laboratory Animals, Fourth Revised Edition, 1995. , (1995).
  37. . NASA GeneLab Data System Available from: https://genelab-data.ndc.nasa.gov/genelab/ (2018)
  38. . GeneLab FAQ Available from: https://genelab.nasa.gov/faq/#6 (2018)
  39. . GeneLab Workspace Available from: https://genelab.nasa.gov/faq/#6 (2017)
  40. . GeneLab Data Submission Guide Available from: https://genelab-data.ndc.nasa.gov/genelab/help/GeneLab_Submission_Guide_2.0.pdf (2017)
  41. . GeneLab repository Available from: https://genelab-data.ndc.nasa.gov/genelab/projects (2017)
  42. Qu, K. Integrative genomic analysis by interoperation of bioinformatics tools in GenomeSpace. Nature Methods. 13 (3), 245-247 (2016).
  43. . ISACreator Available from: https://isa-tools.org/category/isacreator/index.html (2014)
  44. Ravi, D. Proteasomal Inhibition by Ixazomib Induces CHK1 and MYC-Dependent Cell Death in T-cell and Hodgkin Lymphoma. 암 연구학. 76 (11), 3319-3331 (2016).
  45. Wage, J. Proton irradiation impacts age-driven modulations of cancer progression influenced by immune system transcriptome modifications from splenic tissue. Journal of Radiation Research. 56 (5), 792-803 (2015).
  46. Beheshti, A. Tumor-host signaling interaction reveals a systemic, age-dependent splenic immune influence on tumor development. Oncotarget. 6 (34), 35419-35432 (2015).
  47. Beheshti, A., Neuberg, D., McDonald, J. T., Vanderburg, C. R., Evens, A. M. The Impact of Age and Sex in DLBCL: Systems Biology Analyses Identify Distinct Molecular Changes and Signaling Networks. Cancer Informatics. 14, 141-148 (2015).
  48. Beheshti, A. Host age is a systemic regulator of gene expression impacting cancer progression. 암 연구학. 75 (6), 1134-1143 (2015).
  49. Beheshti, A., Peluso, M., Lamont, C., Hahnfeldt, P., Hlatky, L. Proton irradiation augments the suppression of tumor progression observed with advanced age. Radiation Research. 181 (3), 272-283 (2014).
  50. Bolstad, B. M., Irizarry, R. A., Astrand, M., Speed, T. P. A comparison of normalization methods for high density oligonucleotide array data based on variance and bias. Bioinformatics. 19 (2), 185-193 (2003).
  51. Saeed, A. I. TM4 microarray software suite. Methods in Enzymology. 411, 134-193 (2006).
  52. Subramanian, A. Gene set enrichment analysis: a knowledge-based approach for interpreting genome-wide expression profiles. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America. 102 (43), 15545-15550 (2005).
  53. Kuehn, H., Liberzon, A., Reich, M., Mesirov, J. P. Using GenePattern for gene expression analysis. Current Protocols in Bioinformatics. , (2008).
  54. Reich, M. GenePattern 2.0. Nature Genetics. 38 (5), 500-501 (2006).
  55. Afgan, E. The Galaxy platform for accessible, reproducible and collaborative biomedical analyses: 2016 update. Nucleic Acids Research. 44 (W1), W3-W10 (2016).
  56. Xu, Y. J., Elimban, V., Dhalla, N. S. Suppression of phosphorylated MAPK and caspase 3 by carbon dioxide. Molecular and Cellular Biochemistry. 436 (1-2), 23-28 (2017).
  57. Sang, N. MAPK signaling up-regulates the activity of hypoxia-inducible factors by its effects on p300. Journal of Biological Chemistry. 278 (16), 14013-14019 (2003).
  58. Seta, K. A., Kim, R., Kim, H. W., Millhorn, D. E., Beitner-Johnson, D. Hypoxia-induced regulation of MAPK phosphatase-1 as identified by subtractive suppression hybridization and cDNA microarray analysis. Journal of Biological Chemistry. 276 (48), 44405-44412 (2001).

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Beheshti, A., Shirazi-Fard, Y., Choi, S., Berrios, D., Gebre, S. G., Galazka, J. M., Costes, S. V. Exploring the Effects of Spaceflight on Mouse Physiology using the Open Access NASA GeneLab Platform. J. Vis. Exp. (143), e58447, doi:10.3791/58447 (2019).

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