표현형 마이크로 어레이

Phenotype microarray

표현형 마이크로 어레이 접근법은 세포의 고투과 표현 기술이다.표현형 마이크로 어레이 시스템을 통해 환경 도전이나 외생성 화합물에 대한 세포의 표현형 반응을 고투과 방식으로 동시에 모니터링할 수 있다.표현형 반응은 종점 측정 또는 성장 곡선과 유사한 호흡 운동으로 기록된다.null

우사게스

박테리아, 곰팡이, 효모, 그리고 인간 암세포와 같은 동물 세포의 생물학을 탐구하기 위해 고투과 표현파 검사가 점점 더 중요해지고 있다.DNA 마이크로레이와 단백질 기술이 수천 개의 유전자나 단백질의 수준을 한 번에 확인할 수 있게 했듯이, 표현형 마이크로레이(PMs)는 수천 개의 세포 표현형을 한꺼번에 정량적으로 측정할 수 있게 한다.[1]이 접근방식은 유전자 기능을 테스트하고 게놈 주석을 개선할 수 있는 가능성도 제공한다.[2]지금까지 이용 가능한 분자 고투과 기술과는 대조적으로 표현형 테스트는 살아있는 세포로 처리되어 전체 세포의 성능에 대한 종합적인 정보를 제공한다.PM 기술의 주요 적용 분야는 시스템 생물학, 미생물 세포 생리학 및 분류학,[3] 자폐증 등 임상 연구를 포함한 포유류 세포 생리학 분야다.[4]표준성장곡선 대비 PM의 장점은 세포복제(성장)가 불가능할 수 있는 환경조건에서 세포호흡을 측정할 수 있고,[5] 보통 세포성장보다 훨씬 일찍 호흡반응이 감지된다는 점이다.[6]null

기술

NADH를 생성하기 위해 세포로 운반되고 대사될 수 있는 유일한 탄소원은 전자의 전위와 흐름을 발생시켜 테트라졸륨 바이올렛과 같은 [7]테트라졸륨 염료를 감소시켜 보라색을 생성한다.이 대사 흐름이 빠를수록 보라색도 빨리 형성된다.자줏빛의 형성은 양성 반응이다.유일한 탄소원이 에너지원으로 사용된다고 해석했다.마이크로플레이트 리더와 배양 설비는 적절한 배양 조건을 제공하기 위한 하드웨어 장치로 필요하며, 테트라졸륨 감소 시 색상 형성 강도를 예를 들어 15분 간격으로 자동으로 판독한다.null

특정 에너지원을 사용할 때 유기체의 능력과 그 특별한 작용 방식에 대한 정보를 검색하는 주된 아이디어는 질소, 황 또는 인과 그 화합물과 파생물과 같은 다른 매크로 영양소에 동등하게 적용될 수 있다.그 연장선으로서 보조적 보조제나 항생제, 중금속 또는 기타 억제 화합물이 세포의 호흡 거동에 미치는 영향을 파악할 수 있다.null

데이터 구조

양성반응의 경우 종방향동력학은 전형적인 박테리아 성장곡선과 유사하게 S자형곡선으로 나타날 것으로 예상된다.호흡 운동 곡선은 박테리아 성장 곡선과 유사하게 지연 단계 λ의 길이, 호흡수 μ(경사의 경사에 대응), 최대 세포 호흡 A(기록된 최대값에 대응), 곡선 아래 면적(AUC)에서 코딩된 귀중한 정보를 제공할 수 있다.박테리아 성장곡선과 대조적으로, 감소된 테트라졸륨 염료가 용해되지 않기 때문에 PM에서는 일반적으로 사망 단계가 없다.null

소프트웨어

높은 처리량 표현형 데이터의 저장, 검색 및 분석을 위한 솔루션을 제공하는 독점적이고 상업적으로 이용 가능한 소프트웨어가 있다.강력한 무료나 오픈 소스 소프트웨어는"opm"패키지 R을 바탕으로[8][9]"opm", curve-parameter 평가와 사용자 정의가 헌신적인 줄거리, 메타 데이터 관리 및 경로 게놈 주석, 오토 매트와 통계 비교를 관리 가시화와 PM의 데이터 통계 분석을 포함해 PM데이터를 분석하여 도구가 들어 있다.분류학 보고서의 IC 생성, 계통생성 소프트웨어에 대한 데이터 삭제 및 YAML 마크업 언어로 내보내기.다른 R 패키지와 함께 그것은 자폐증 PM 데이터를 재분석하고 더 많은 결정 요인을 감지하기 위해 부스팅을 적용하기 위해 사용되었다.[10]"opm" 패키지가 개발되어 도이치삼믈룽 폰 미크로오르기니센 und 젤컬투렌에서 유지되고 있다.표현형 마이크로어레이 데이터를 분석하기 위해 개발된 또 다른 무료 오픈소스 소프트웨어는 유전체 데이터를 상호 연관시키는 유닉스 명령줄 도구인 "ProductApe"이다.[11]다른 소프트웨어 도구로는 높은 처리량 표현형 데이터의 저장, 검색, 분석을 위한 솔루션을 제공하는 [12]PheMaDB와 그래픽 디스플레이에 초점을 맞추지만 추가적인 통계 분석이 가능하지 않은 PMVierer 소프트웨어[13] 등이 있다.후자는 공개적으로 이용할 수 없다.null

참조

  1. ^ Bochner, B.R. (2009), "Global phenotypic characterization of bacteria", FEMS Microbiology Reviews, 33 (1): 191–205, doi:10.1111/j.1574-6976.2008.00149.x, PMC 2704929, PMID 19054113
  2. ^ Bochner, B.R.; Gadzinski, P.; Panomitros, E. (2001), "Phenotype MicroArrays for High Throughput Phenotypic Testing and Assay of Gene Function", Genome Research, 11 (7): 1246–1255, doi:10.1101/gr.186501, PMC 311101, PMID 11435407
  3. ^ Montero-Calasanz, M.C.; Göker, M.; Pötter, G.; Rohde, M.; Spröer, C.; Schumann, P.; Klenk, A.A.; Gorbushina, H.-P. (2013), "Geodermatophilus telluris sp. nov., a novel actinomycete isolated from Saharan desert sand in Chad", International Journal of Systematic and Evolutionary Microbiology, 13 (Pt 6): 2254–2259, doi:10.1099/ijs.0.046888-0, hdl:10033/299082, PMID 23159748
  4. ^ Boccuto, L.; Chen, C.-F.; Pittman, A.R.; Skinner, C.D.; McCartney, H.J.; Jones, K.; Bochner, B.R.; Stevenson, R.E.; Schwartz, C.E. (2013), "Decreased tryptophan metabolism in patients with autism spectrum disorders", Molecular Autism, 4 (16): 16, doi:10.1186/2040-2392-4-16, PMC 3680090, PMID 23731516
  5. ^ Omsland, A.; Cockrell, D.C.; Howe, D.; Fischer, E.R.; Virtaneva, K.; Sturdevant, D.E.; Porcella, S.F.; Heinzen, R.A. (2009), "Host cell-free growth of the Q fever bacterium Coxiella burnetii", Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America, 106 (11): 4430–4434, Bibcode:2009PNAS..106.4430O, doi:10.1073/pnas.0812074106, PMC 2657411, PMID 19246385
  6. ^ Vaas, L.A.I.; Marheine, M.; Sikorski, J.; Göker, M.; Schumacher, M. (2013), "Impacts of pr-10a overexpression at the molecular and the phenotypic level", International Journal of Molecular Sciences, 14 (7): 15141–15166, doi:10.3390/ijms140715141, PMC 3742292, PMID 23880863
  7. ^ Bochner, B.R.; Savageau, M.A. (1977), "Generalized indicator plate for genetic, metabolic, and taxonomic studies with microorganisms", Applied and Environmental Microbiology, 33 (2): 434–444, doi:10.1128/AEM.33.2.434-444.1977, PMC 170700, PMID 322611
  8. ^ Vaas, L.A.I.; Sikorski, J.; Michael, V.; Göker, M.; Klenk, H.-P. (2012), "Visualization and curve-parameter estimation strategies for efficient exploration of Phenotype MicroArray kinetics", PLOS ONE, 7 (4): e34846, Bibcode:2012PLoSO...734846V, doi:10.1371/journal.pone.0034846, PMC 3334903, PMID 22536335
  9. ^ Vaas, L.A.I.; Sikorski, J.; Hofner, B.; Fiebig, A.; Buddruhs, N.; Klenk, H.-P.; Göker, M. (2013), "opm: An R Package for Analysing OmniLog® Phenotype MicroArray Data", Bioinformatics, 29 (14): 1823–4, doi:10.1093/bioinformatics/btt291, PMID 23740744
  10. ^ Hofner, B.; Boccuto, L.; Göker, M. (2015), "Controlling false discoveries in high-dimensional situations: Boosting with stability selection", BMC Bioinformatics, 16: 144, doi:10.1186/s12859-015-0575-3, PMC 4464883, PMID 25943565
  11. ^ Galardini, M.; Mengoni, A.; Biondi, E.G.; Semeraro, R.; Florio, A.; Bazzicalupo, M.; Benedetti, A.; Mocali, S. (2013), "DuctApe: A suite for the analysis and correlation of genomic and OmniLog™ Phenotype Microarray data", Genomics, 103 (1): 1–10, doi:10.1016/j.ygeno.2013.11.005, PMID 24316132
  12. ^ Chang, W.; Sarver, K.; Higgs, B.; Read, T.; Nolan, N.; Chapman, C.; Bishop-Lilly, K.; Sozhamannan, S. (2011), "PheMaDB: A solution for storage, retrieval, and analysis of high throughput phenotype data", BMC Bioinformatics, 12: 109, doi:10.1186/1471-2105-12-109, PMC 3097161, PMID 21507258
  13. ^ Borglin, S.; Joyner, D.; Jacobsen, J.; Mukhopadhyay, A.; Hazen, T.C. (2009), "Overcoming the anaerobic hurdle in phenotypic microarrays: Generation and visualization of growth curve data for Desulfovibrio vulgaris Hildenborough" (PDF), Journal of Microbiological Methods, 76 (2): 159–168, doi:10.1016/j.mimet.2008.10.003, PMID 18996155

외부 링크