IR-TEx: Инструмент интеграции данных с открытым исходным кодом для транскриптомики больших данных, предназначенный для гамбии переносчика малярии Anopheles
Summary
IR-TEx исследует инсектицидной устойчивости связанных транскрипционных профилей в видов Anopheles gambiae. Здесь приведены полные инструкции по использованию приложения, модификации для изучения нескольких транскриптомических наборов данных, а также использование платформы для создания интерактивной базы данных для коллекций транскриптомических данных из любого организма, генерируемых на любой платформе.
Abstract
IR-TEx это приложение, написанное в Shiny (пакет R), которое позволяет исследовать выражение (а также назначение функций) стенограммы, выражение которых связано с фенотипами устойчивости к инсектицидам у комаров Anopheles gambiae. Приложение может быть использовано в Интернете или загружены и использованы локально кем-либо. Локальное приложение может быть изменено для добавления новых наборов данных устойчивости к инсектицидам, генерируемых с нескольких платформ. В этом руководстве показано, как добавлять новые наборы данных и обрабатывать недостающие данные. Кроме того, IR-TEx можно полностью и легко перекодировать для использования в наборах данных из любых экспериментальных данных, что делает его ценным ресурсом для многих исследователей. Протокол иллюстрирует полезность IR-TEx в выявлении новых кандидатов на устойчивость к инсектицидам с использованием микросомальной глутатионной трансферазы, GSTMS1, в качестве примера. Эта стенограмма регулируется в нескольких пылетроидных устойчивых популяций из Кот-д’Ивуара и Буркина-Фасо. Идентификация связанных между собой стенограмм обеспечивает дальнейшее понимание преоснательных ролей этого гена.
Introduction
Способность измерять экспрессию большого количества транскриптов одновременно с помощью платформ microarray и технологии RNAseq привела к генерации обширных наборов данных, связывающих выражение транскрипта с определенным фенотипом как в модели, так и в немодельных организмах. Эти наборы данных являются чрезвычайно богатым ресурсом для исследователей, мощность которых может быть увеличена за счет объединения соответствующих наборов в подходе интеграции больших данных. Однако эта методология ограничивается теми, кто имеет особые навыки биоинформатики. Описана здесь программа, IR-TEx (ранее опубликованные Ingham et al.1), которая написана в пакете R под названием Shiny2 и позволяет пользователям с небольшим обучением биоинформатики интегрировать и допрашивать эти наборы данных с относительной легкостью.
IR-TEx, найденный в http://www.lstmed.ac.uk/projects/IR-TEx, был написан для изучения стенограммы, связанные с устойчивостью к инсектицидам в Anopheles gambiae, основной африканский вектор малярии1. Малярия является паразитарным заболеванием, вызванным видами плазмодия, передаваемым между людьми через укусы самок комаров Anopheles. Нацеливание переносчика комаров с помощью инсектицидов оказалось наиболее эффективным средством предотвращения заболеваемости и смертности, связанной с малярией, в Африке. Расширение масштабов инструментов (т.е. длительных инсектицидных сеток) также сыграло решающую роль в резком сокращении числа случаев заболевания малярией с 2000 года3. С очень ограниченным числом инсектицидов доступны, существует сильное эволюционное давление на комаров, и устойчивость в настоящее время широко распространена в африканских переносчиков малярии4.
Кроме того, целевыемутации 5 и метаболическое оформление инсектицидов6,7 остаются первичными изученными механизмами резистентности, но другие сильно устойчивые механизмы в настоящее время появляются1. Многие из этих новых механизмов ранее не были связаны с устойчивостью к инсектицидам, но были обнаружены в ходе поиска общих моделей экспрессии генов в нескольких устойчивых популяциях с помощью приложения IR-TEx и впоследствии функционально проверены подходами к геномике1.
Описано здесь пошаговым подходом к использованию ИК-TEx, как в Интернете, так и при локальном установлении. Протокол описывает, как новые наборы данных устойчивости к инсектицидам могут быть интегрированы в существующий пакет, и объясняет, как работать с отсутствующими данными. Наконец, он описывает, как использовать это программное обеспечение с другими наборами данных- omics, которые не связаны с устойчивостью к инсектицидам, тем самым комбинируя данные из различных подходов- omics, а также работает с недостающими значениями и нормализацией, так что данные сопоставимы.
Protocol
Representative Results
Discussion
Транскриптомика больших данных создает списки тысяч стенограмм, которые дифферезационно выражены для каждого экспериментального состояния. Многие из этих экспериментов проводятся на родственных организмах и фенотипах и почти исключительно анализируются как независимые эксперименты. Использование этих богатых источников данных путем изучения данных целостно и без теоретических предположений приведет к идентификации новых стенограмм кандидатов и 2) предотвратить отбрасывание ценных данных просто потому, что есть слишком много информации для проверки в vivo1.
IR-TEx предоставляет пользователям ограниченный фон биоинформатики с возможностью легко изучить несколько наборов данных, визуализировать изменения в наборах данных и загрузить связанную информацию1. Хотя IR-TEx не поддерживает поиск более одной стенограммы в каждом поиске, пользователи могут изучить связанные файлы Fold_Changes.txt просто с помощью Excel, R или других соответствующих программ. Дальнейшая полезность IR-TEx проистекает из использования корреляционных сетей для прогнозирования функции транскрипта, ввода гипотетических белков или транскриптов с неизвестными функциями и использования программного обеспечения ниже по течению для поиска обогащений1.
В примере, показанном в этом протоколе, ИК-TEx используется в соответствии с его первоначальной функцией. Здесь она позволяет исследовать транскрипты, связанные с устойчивостью к инсектицидам, и визуализировать распределение чрезмерной и недостаточной экспрессии с помощью картографической графики. Стенограммы интереса проверяются in vivo, чтобы определить, способствует ли чрезмерное или недостаточное выражение данных стенограмм в наблюдаемом фенотипе1 (например, резистентность к инсектицидам). Здесь было продемонстрировано, как сообщалось ранее1, что набор данных может быть использован в подходе, ориентированном на гипотезу, для выявления стенограмм, представляющих интерес, на страновой основе. IR-TEx затем может быть использован для 1) изучить выражение стенограммы и 2) контекстуализировать функцию стенограммы, применяя парную корреляционную сеть во всех транскриптах, содержащихся в каждом наборе данных – omics. Здесь было показано, что GSTMS1 со-коррелирует с рядом других стенограмм, причастных к детоксикации. Эти данные (наряду с нокдауном стенограммы, что привело к значительному увеличению смертности после воздействия инсектицидов) демонстрирует важность этой стенограммы в ксенобиотик испуг.
IR-TEx представляет собой ценный ресурс для изучения инсектицидных транскриптов, связанных с устойчивостью к интернету или с использованием местных приложений. Этот протокол демонстрирует, как модифицировать IR-TEx для различных платформ, а также совершенно новых данных. Руководство иллюстрирует, как использовать IR-TEx для интеграции данных из нескольких платформ и наборов данных с недостающими данными, а также как перекодировать IR-TEx просто так полезно для тех, кто изучает транскриптомические наборы данных.
Disclosures
The authors have nothing to disclose.
Acknowledgements
Эта работа была профинансирована MRC Навыки развития стипендий V.I. (MR/R024839/1) и Королевского общества Вызовы Грант (CH160059) в H.R.
Materials
| Laptop with browser | Any | – | – |
| R Program | The R Project for Statistical Computing | – | https://www.r-project.org/ |
| R Studio | R Studio | – | https://www.rstudio.com/ |
References
- Ingham, V. A., Wagstaff, S., Ranson, H. Transcriptomic meta-signatures identified in Anopheles gambiae populations reveal previously undetected insecticide resistance mechanisms. Nature Communications. 9 (1), 5282 (2018).
- Chang, W., Cheng, J., Allaire, J., Xie, Y., McPherson, J. . shiny: Web Application Framework for R. , (2017).
- Bhatt, S., et al. The effect of malaria control on Plasmodium falciparum in Africa between 2000 and 2015. Nature. 526 (7572), 207-211 (2015).
- Ranson, H., Lissenden, N. Insecticide Resistance in African Anopheles Mosquitoes: A Worsening Situation that Needs Urgent Action to Maintain Malaria Control. Trends in Parasitology. 32 (3), 187-196 (2016).
- Donnelly, M. J., et al. Does kdr genotype predict insecticide-resistance phenotype in mosquitoes. Trends in Parasitology. 25 (5), 213-219 (2009).
- Stevenson, B. J., et al. Cytochrome P450 6M2 from the malaria vector Anopheles gambiae metabolizes pyrethroids: Sequential metabolism of deltamethrin revealed. Insect Biochemistry and Molecular Biology. 41 (7), 492-502 (2011).
- Müller, P., et al. Field-Caught Permethrin-Resistant Anopheles gambiae Overexpress CYP6P3, a P450 That Metabolises Pyrethroids. PLoS Genetics. 4 (11), 1000286 (2008).
- Huang, D., et al. The DAVID Gene Functional Classification Tool: a novel biological module-centric algorithm to functionally analyze large gene lists. Genome Biology. 8 (9), 183 (2007).
- Uyhelji, H. A., Cheng, C., Besansky, N. J. Transcriptomic differences between euryhaline and stenohaline malaria vector sibling species in response to salinity stress. Molecular Ecology. 25 (10), 2210-2225 (2016).
- Edi, C. V., Benjamin, K. G., Jones, C. M., Weetman, D., Ranson, H. Multiple-Insecticide Resistance in Anopheles gambiae Mosquitoes, Southern Côte d’Ivoire. Emerging Infectious Diseases. 18 (9), 1508-1511 (2012).
- Ding, Y., Ortelli, F., Rossiter, L., Hemingway, J., Ranson, H. The Anopheles gambiae glutathione transferase supergene family: annotation, phylogeny and expression profiles. BMC Genomics. 4 (1), 1-16 (2003).
- Enayati, A. A., Ranson, H., Hemingway, J. Insect glutathione transferases and insecticide resistance. Insect Molecular Biology. 14 (1), 3-8 (2005).
- Ranson, H., et al. Identification of a novel class of insect glutathione S-transferases involved in resistance to DDT in the malaria vector Anopheles gambiae. The Biochemical Journal. 359, 295-304 (2001).
- Riveron, J. M., et al. A single mutation in the GSTe2 gene allows tracking of metabolically based insecticide resistance in a major malaria vector. Genome Biology. 15 (2), 27 (2014).
- Pavlidi, N., Vontas, J., Van Leeuwen, T. The role of glutathione S-transferases (GSTs) in insecticide resistance in crop pests and disease vectors. Current Opinion in Insect Science. 27, 97-102 (2018).
- Salvemini, F., et al. Enhanced glutathione levels and oxidoresistance mediated by increased glucose-6-phosphate dehydrogenase expression. Journal of Biological Chemistry. 274 (5), 2750-2757 (1999).
- Deplancke, B., Gaskins, H. R. Redox control of the transsulfuration and glutathione biosynthesis pathways. Current Opinion in Clinical Nutrition & Metabolic Care. 5 (1), (2002).
- Puente, X. S., López-Otn, C. Cloning and expression analysis of a novel human serine hydrolase with sequence similarity to prokaryotic enzymes involved in the degradation of aromatic compounds. Journal of Biological Chemistry. 270 (21), 12926-12932 (1995).
- Riveron, J. M., et al. Genome-wide transcription and functional analyses reveal heterogeneous molecular mechanisms driving pyrethroids resistance in the major malaria vector Anopheles funestus across Africa. G3: Genes, Genomes, Genetics. 7 (6), 1819-1832 (2017).
- Smyth, G. K. Linear models and empirical bayes methods for assessing differential expression in microarray experiments. Statistical Applications in Genetics and Molecular Biology. 3 (1), 3 (2004).
