Red genética

GeneNetwork es una base de datos combinada y un recurso de software de análisis de datos bioinformáticos de código abierto para la genética de sistemas . ^{[ 1 ]} Este recurso se utiliza para estudiar redes reguladoras de genes que vinculan las diferencias de secuencia de ADN con las diferencias correspondientes en la expresión de genes y proteínas y con la variación en rasgos como la salud y el riesgo de enfermedad. Los conjuntos de datos en GeneNetwork suelen estar compuestos por grandes colecciones de genotipos (p. ej., SNP ) y fenotipos de grupos de individuos, incluidos humanos, cepas de ratones y ratas, y organismos tan diversos como Drosophila melanogaster , Arabidopsis thaliana y cebada . ^{[ 2 ]} La inclusión de genotipos hace práctico realizar mapeo genético basado en la web para descubrir aquellas regiones de los genomas que contribuyen a las diferencias entre individuos en los niveles de ARNm, proteínas y metabolitos, así como diferencias en la función celular, anatomía, fisiología y comportamiento.

El desarrollo de GeneNetwork comenzó en el Centro de Ciencias de la Salud de la Universidad de Tennessee en 1994 como una versión basada en la web del Diccionario Portátil del Genoma del Ratón (1994) . ^{[ 3 ]} GeneNetwork es el primer y el servicio web de operación continua más antiguo en la investigación biomédica [ver https://en.wikipedia.org/wiki/List_of_websites_founded_before_1995 ]. En 1999, el Diccionario Portátil de Genes se combinó con el programa de mapeo QT Map Manager de Kenneth F. Manly para producir un sistema en línea para el análisis genético en tiempo real. ^{[ 4 ]} A principios de 2003, se incorporaron los primeros conjuntos de datos de expresión génica grandes de Affymetrix (ARNm del cerebro completo del ratón y células madre hematopoyéticas) y el sistema pasó a llamarse WebQTL. ^{[ 5 ] [ 6 ]} GeneNetwork ahora es desarrollado por un grupo internacional de desarrolladores y tiene sitios espejo y de desarrollo en Europa, Asia y Australia. Los servicios de producción están alojados en sistemas del Centro de Ciencias de la Salud de la Universidad de Tennessee, con una instancia de respaldo en Europa.

La versión de producción actual de GeneNetwork (también conocida como GN2) se lanzó en 2016. ^{[ 7 ]} La versión actual de GeneNetwork utiliza la misma base de datos que su predecesora, GN1, pero tiene un código fuente abierto mucho más modular y mantenible (disponible en GitHub ). GeneNetwork ahora también tiene nuevas características importantes, incluido el soporte para:

• Poblaciones genéticamente complejas utilizando un modelo lineal mixto implementado con una versión actualizada de GEMMA , ^{[ 8 ]}
• Módulos R/qtl con muchas opciones de mapeo, incluyendo el mapeo de cruces de cuatro vías y poblaciones heterogéneas.
• Análisis de redes de correlación ponderada , también conocido como WGCNA
• Visualización de red de Cytoscape
• Mapeo de loci de rasgos correlacionados ^{[ 9 ]}
• Un navegador genómico para mostrar datos genéticos y genómicos basado en Biodalliance.
• Módulos vinculados al servidor web de redes bayesianas , ^{[ 10 ]} para modelado causal

GeneNetwork consta de dos componentes principales:

• Colecciones masivas de datos genéticos, genómicos y fenotípicos para grandes cohortes de individuos.
• Software sofisticado de análisis estadístico y mapeo genético que permite el análisis de redes moleculares y celulares y las relaciones genotipo-fenotipo.

Generalmente se obtienen cuatro niveles de datos para cada familia o población:

1. Secuencias de ADN y genotipos
2. Los datos de expresión molecular se generan frecuentemente mediante el uso de microarrays , secuenciación de ARN ( RNA-seq) , métodos epigenómicos, proteómicos, metabolómicos y metagenómicos (fenotipos moleculares).
3. Fenotipos cuantitativos estándar que suelen formar parte de un historial médico típico (por ejemplo, análisis de sangre, peso corporal).
4. Archivos de anotación y metadatos para rasgos y conjuntos de datos

Los tipos de datos combinados se almacenan conjuntamente en una base de datos relacional y un servidor de archivos IPSF, y se organizan conceptualmente y agrupan por especie, cohorte y familia. El sistema se implementa como una pila LAMP (software bundle) . El código y una versión simplificada de la base de datos MariaDB están disponibles en GitHub .

GeneNetwork es utilizado principalmente por investigadores, pero también se ha adoptado con éxito en cursos de pregrado y posgrado en genética y bioinformática (ver ejemplo en YouTube ), bioinformática, fisiología y psicología. ^{[ 11 ]} Los investigadores y estudiantes suelen recuperar conjuntos de genotipos y fenotipos de una o más familias y utilizan funciones estadísticas y de mapeo integradas para explorar las relaciones entre variables y construir redes de asociaciones. Los pasos clave incluyen el análisis de estos factores:

1. El rango de variación de los rasgos
2. Covariación entre rasgos (diagramas de dispersión y correlaciones, análisis de componentes principales)
3. Arquitectura de redes de rasgos más amplias
4. Mapeo de loci de rasgos cuantitativos y modelos causales del vínculo entre diferencias de secuencia y diferencias de fenotipo.

Los investigadores envían directamente los conjuntos de datos de rasgos y expresión molecular o los extraen de repositorios como el Gene Expression Omnibus del Centro Nacional de Información Biotecnológica ( NCBI). Los datos abarcan una variedad de células y tejidos, desde poblaciones de células individuales del sistema inmunitario y tejidos específicos (retina, corteza prefrontal) hasta sistemas completos (cerebro, pulmón, músculo, corazón, grasa, riñón, flor, embriones de plantas). Un conjunto de datos típico incluye cientos de individuos genotipados y puede incluir réplicas técnicas y biológicas. Los genotipos y fenotipos suelen obtenerse de artículos revisados ​​por pares. GeneNetwork incluye archivos de anotación para varias plataformas de perfilado de ARN (Affymetrix, Illumina y Agilent). También se encuentran disponibles datos de secuenciación de ARN (RNA-seq) y datos proteómicos, metabolómicos, epigenéticos y metagenómicos cuantitativos para diversas especies, como el ratón y el ser humano.

El sitio ofrece herramientas para una amplia gama de funciones, desde representaciones gráficas sencillas de la variación en la expresión génica u otros fenotipos, diagramas de dispersión de pares de rasgos (de Pearson o de orden de rango), construcción de gráficos de red simples y complejos, análisis de componentes principales y rasgos sintéticos, mapeo de QTL mediante regresión de marcadores, mapeo de intervalos y análisis de pares para interacciones epistáticas. La mayoría de las funciones trabajan con hasta 100 rasgos y varias trabajan con un transcriptoma completo .

La base de datos se puede explorar y buscar en la página principal de búsqueda . Hay un tutorial en línea disponible. Los usuarios también pueden descargar los conjuntos de datos primarios como archivos de texto, Excel o, en el caso de gráficos de red, como SBML . Desde 2017, GN2 está disponible en versión beta.

GeneNetwork es un proyecto de código abierto publicado bajo la Licencia Pública General Affero (AGPLv3). La mayor parte del código está escrito en Python, pero incluye módulos y otro código escrito en C, R y JavaScript. El código es principalmente Python 2.4. GN2 está escrito principalmente en Python 2.7 en un marco Flask con plantillas HTML Jinja 2, pero se planea la conversión a Python 3.X en los próximos años. GN2 llama a muchos procedimientos estadísticos escritos en el lenguaje de programación R. El código fuente original de 2010 junto con una base de datos compacta están disponibles en SourceForge . Si bien GN1 se mantuvo activamente hasta 2019 en GitHub , a partir de 2020 todo el trabajo se centra en GN2 .

• Genómica computacional
• Cytoscape
• KEGG (Enciclopedia de Genes y Genomas de Kioto)
• Reactome
• Rutas Wiki

• Página principal de GeneNetwork

Recursos relacionados

Otros sistemas de genética y bases de datos de redes

• BioGPS
• Redes biológicas de Sage
• Amigo
• Rutas Wiki
• Cytoscape
• fácilN
• GeneNetwork, Países Bajos