استكشاف "آثار تحليق" في "الفسيولوجيا الماوس" باستخدام منصة جينيلاب ناسا الوصول المفتوح
يناير 13, 2019
يوفر منصة "جينيلاب ناسا" الوصول غير المقيد للبيانات اوميكس الثمينة من التجارب البيولوجية ارتياد الفضاء. يصف لنا كيف تجري تجربة ماوس المعتاد في الفضاء، وكيف يمكن الوصول إلى البيانات من هذه التجارب وتحليلها.
ويمكن لهذه الطريقة أن تساعد في الإجابة على الأسئلة الرئيسية في مجال بيولوجيا الفضاء حول توليد فرضيات لمساعدة البحوث المستقبلية باستخدام جميع البيانات المتاحة للجمهور. وتتمثل الميزة الرئيسية لهذه التقنية في أنه يمكن استخدامها كأداة لتوليد بيانات بيولوجيا الفضاء. تسمح البيانات المتاحة للجمهور على GeneLab للأبحاث بتطوير نظريات سريرية حول علاجات الأمراض أو التدابير المضادة للرعاية الصحية المرتبطة بالرحلات الفضائية بتكلفة قليلة نسبيًا.
وإظهار موائل القوارض سيكون يامان شيرازي-فرد الذي هو عالم بعثة لمنظمة الصحفيين الدولية لأبحاث القوارض. بعد التسليم، مجموعة القوارض داخل أقفاص فيفاريوم القياسية. ويكون الحيوانات التأقلم مع المغذيات NASA ترقية القوارض الحانات الغذائية، lixits، والأرضيات الأسلاك التي أثيرت حتى يتم تحميل الحيوانات في الناقل.
وللتنقل بين الأرض ومحطة الفضاء الدولية، ضع عشرة فئران في كل جانب في كل ناقل لما مجموعه 20 فأرا لكل ناقل. مرة واحدة على محطة الفضاء الدولية، وربط وحدة وصول الحيوانات إلى الناقل واستخدام صناديق نقل الماوس لنقل خمسة فئران في وقت واحد إلى الموائل. لتحميل الفئران في الموئل، فصل وحدة وصول الحيوانات من الناقل وإرفاق الوحدة إلى موطن القوارض.
ثم، نقل الحيوانات من صناديق نقل الماوس إلى الموائل القوارض حيث أنها سوف تقيم لمدة البعثة. كل يوم، يتم فحص الفيديو للحيوانات داخل الموائل من قبل الموظفين المدربين لرصد صحة ورفاهية القوارض. يتم توفير التوجيه والإشراف على جميع الأعمال التي تنطوي على الحيوانات من قبل طبيب بيطري يحضر.
يستخدم التصوير بالأشعة تحت الحمراء لرؤية الحيوانات داخل الموائل خلال المرحلة المظلمة من دورة الضوء المظلم ، عندما تكون الفئران عادة أكثر نشاطًا. تعرض طريقة عرض الكاميرا هذه أشرطة الطعام في أعلى الإطار وباب وصول ونافذة على اليسار وإضاءة الأشعة تحت الحمراء على اليمين. مصدر المياه خارج عرض الكاميرا، وراء قضبان الطعام في هذا العرض.
هذا هو موطن التحكم الأرضي في اليوم الثاني من الدراسة ، خلال المرحلة المظلمة من دورة الضوء المظلم. هذا الموئل موجه على الأرض مع علبة النفايات في الجزء السفلي من القفص ، وعرض الكاميرا تبحث إلى أسفل على طول ناقلات الجاذبية. الحيوان الأقرب إلى الكاميرا يجلس على أعلى قضبان الطعام، وتناول الطعام.
هناك خمسة فئران في هذا الموئل على الرغم من أن عدد قليل فقط عادة ما يلاحظ في وقت واحد. تميل الفئران إلى تفضيل الأماكن المغلقة الشبيهة بالعش مثل المساحة المُحَلَّقة بين قضبان الطعام وجدار القفص حيث يُنظر إليها وهي تتجمع في هذا المنظر. هذا هو أيضا موقع مصدر المياه.
الفئران هي الانتباه، الاستمالة، وإظهار التفاعلات الاجتماعية التي هي السلوكيات النموذجية للفئران على الأرض. الفئران استخدام جميع الجدران الستة للموئل للتحرك بحرية في جميع أنحاء ويلاحظ في كثير من الأحيان تسلق صعودا وهبوطا على الجدران. هذا هو موطن الطيران في اليوم الثاني من الدراسة خلال المرحلة المظلمة من دورة الضوء المظلم عندما تكون الفئران عادة أكثر نشاطا.
أثناء رحلة الفضاء، كما على الأرض، تتحرك الفئران حول الموئل باستخدام جميع الجوانب الستة من القفص. الفئران استكشاف بنشاط وambulate في جميع أنحاء الموائل ويحمل نفس السلوكيات مثل الفئران على وجه الأرض بما في ذلك الأكل والشرب والاستمالة والتفاعلات الاجتماعية. تستخدم الفئران طرقًا مختلفة لدفع نفسها حول المقصورة.
في وقت مبكر خلال الرحلة شوهدت الفئران عادة باستخدام مmbs الخاصة بهم لسحب أنفسهم على طول شبكة الأسلاك ، في وقت لاحق خلال الرحلة ، تميل الفئران إلى استخدام جميع الأطراف الأربعة للركض عبر شبكة الأسلاك التي تبطن الموئل. انتقلت الفئران أيضا عن طريق الطفو من موقع إلى آخر. كما تأقلمت الفئران إلى الموئل خلال دراسة واحدة لأبحاث القوارض ، فإنها لم تصبح فقط بارعة في التحرك حول المقصورة ولكن تعلمت أيضًا الرسو على الجدران باستخدام ذيولها ، و / أو الكفوف.
ومن خلال عرض تحليل البيانات، ومحور البيانات الوصفية، ووصف الدراسة، سيكون سام جبر، منسق البيانات في فريق GeneLab. للعثور على مجموعات البيانات للتحليل على GeneLab، افتح صفحة GeneLab على الويب وانقر على مستودع البيانات. أدخل الكلمات الرئيسية في مربع بيانات البحث للبحث عن مناطق معينة ذات أهمية وحدد أي قواعد بيانات أخرى ذات أهمية حسب الرغبة.
ثم انقر فوق رمز العدسة المكبرة لبدء البحث. عندما يتم البحث في جميع الكلمات الرئيسية ومراجعة مجموعات البيانات، انقر فوق الأدوات، ثم مساحة العمل التعاونية، وقم بتسجيل الدخول أو التسجيل للحصول على حساب جديد حسب الاقتضاء. بعد تسجيل الدخول، انقر فوق التعليمات ودليل المستخدم، للوصول إلى إرشادات مفصلة حول كيفية استخدام مساحة العمل.
لكل مستخدم، حدد مختبر الجينات العامة للوصول إلى كافة مجموعات البيانات في مستودع مختبر الجينات وفتح المجلد مع البيانات ذات الاهتمام. لنسخ مجموعات البيانات ذات الأهمية إلى مساحة عمل الدليل المحلي، انقر بزر الماوس الأيمن فوق ملف فردي، حدد نسخ/نقل في القائمة التي تظهر، حدد المجلد لنسخ الملف إلى وانقر فوق نسخ. ثم ابحث عن مجموعات البيانات المتعلقة بالمنشورات السابقة الموجودة فقط في بحث مجموعات البيانات، وانسخ ملفات البيانات التعريفية إلى مساحة العمل المحلية.
للوصول إلى ملفات بيانات التعريف لكل مجموعة بيانات ذات أهمية، افتح المجلد الفرعي لمجموعة بيانات مختبر الجينات العامة، والوصول إلى ملف بيانات تعريف واحد أو أكثر موجود في مجلد فرعي لبيانات التعريف لكل مجموعة بيانات لتحديد موقع معلومات بيانات التعريف لمجموعة البيانات ذات الأهمية. تأكد من أن كل مجموعة بيانات لديها ملف مضغوط واحد يوفر بيانات التعريف وفقًا لمواصفات علامة التبويب التحقيق والدراسة والمقايسة. فتح محرر النص المناسب لتصور والوصول إلى التحقيق، والدراسة، والبيانات الوصفية التبويب المقايسة التي تحتوي على وصف النص للدراسة والبيانات الوصفية للمياء لكل مجموعة من البيانات.
ثم، تحقق من وجود ملفات بيانات تحليل الإخراج الموجودة داخل كل مجلد فرعي مجموعة البيانات حسب نوع الفحص. لتحليل البيانات المستنسخة، انقر على الأدوات في القائمة إلى، وانقر على مجرة. استخدام أداة استيراد الفضاء الجينوم لاستيراد البيانات من مختبر الجينات، الفضاء الجينوم.
ستظهر البيانات في محفوظات قسم التحليل. بعد التأكد من المظهر ومجموعات البيانات المستوردة والتاريخ الحالي ، استخدم أداة مجرة GeneLab لملء نموذج في لوحة المركز مع خيارات للتحليل ومواصفات مدخلات البيانات. أكمل النموذج وانقر فوق التنفيذ لإنشاء مهام لتنفيذ التحليل والتحقق من الوظائف المرسلة التي يتم تمثيلها في المحفوظات والألوان المشفرة للإشارة إلى حالة التنفيذ، ثم ربط الأدوات في سير العمل المعقد، وإدارة مهام سير العمل باستخدام أداة سير العمل، واستخدام قائمة البيانات المشتركة لمشاركة مهام سير العمل وتاريخها مع المحققين الآخرين.
وكما هو موضح في هذا الرسم البياني التمثيلي، يمكن تحديد الجينات الرائدة من مجموعة الجينات الجينية لتحليل الإثراء باستخدام مخططات تحليل المكونات الرئيسية لتجميع النسخ البيولوجية المتماثلة. باستخدام الجينات مع 1.2 أضعاف التغيير ، والجينات المشاركة في التنبؤات للمنظمين المنبع ، والمسارات الكنسية ، والوظائف الحيوية يمكن التنبؤ بها ، مما يسمح للجينات المتداخلة المشتركة المعنية لجميع الجينات التي سيتم تجميعها. ثم يعرض تمثيل الشبكة لكيفية قيادة هذه الجينات الرئيسية الاستجابة بين القوارض وموائل القوارض وعناصر التحكم في vivarium المحاور المركزية لكل مجموعة بيانات يتم تحليلها.
على سبيل المثال ، خريطة كيناز واحد هو المحور المركزي لبعثة مكوك الفضاء STS108 أنسجة العضلات الهيكلية من الفئران ويمكن تفسيره على أنه الجين الذي يقود الجينات الرئيسية وعلى الأرجح اللاعب المركزي للتسبب في الاختلافات البيولوجية للفئران الموجودة في موائل القوارض مقابل أقفاص فيفاريوم. أخذ نهج علم الأحياء النظم ، والجين من جميع مجموعات البيانات التي هي الأكثر اتصالا عند بناء شبكة من جميع الجينات الرئيسية ثم تم تحديد ، وكشف عن أن خريطة كيناز واحد هو في الواقع الجين الأكثر اتصالا والمركز المركزي من جميع الجينات الرئيسية. أثناء محاولة الإجراء ، من المهم أن نتذكر أن الباحثين الذين يجرون تجارب أبحاث القوارض في بيولوجيا الفضاء سيعملون بشكل وثيق مع علماء بعثة أبحاث القوارض التابعة لوكالة ناسا ، وإعداد وإجراء التجارب.
وبالإضافة إلى ذلك، فإن جميع بيولوجيا الفضاء المتصلة بجميع بيانات المزيج متاحة على منصة GenesLab NASA، واستخدام هذا الإجراء هو الطريقة الأكثر كفاءة لتطوير فرضيات جديدة تتعلق ببيولوجيا الفضاء. ويمكن أيضا تطبيق هذه التقنية على أي مجموعة أخرى من البيانات مزيج جميع المتعلقة النظم البيولوجية مثل السرطان البيولوجية، والزهايمر وأمراض القلب والأوعية الدموية. وقد مهدت هذه التقنية، بعد تطورها، الطريق أمام الباحثين في مجال بيولوجيا الفضاء للبدء في النظر في إجراء بحوث بشأن آثار ثاني أكسيد الكربون على رواد الفضاء في محطة الفضاء الدولية.
نظرة عامة
توفر منصة NASA GeneLab الوصول إلى بيانات النظم الحيوية القيمة من تجارب الطيران البيولوجي في الفضاء. يوضح هذا المقال المنهجية لإجراء تجارب الفئران في الفضاء وكيفية الوصول إلى البيانات الناتجة وتحليلها.
المكونات الرئيسية للدراسة
مجال العلم
- بيولوجيا الفضاء
- تحليل بيانات النظم الحيوية
- بحوث القوارض
الخلفية
- توفر منصة GeneLab الوصول العام إلى البيانات من تجارب بيولوجيا الفضاء.
- فهم تأثيرات الطيران في الفضاء على الأنظمة البيولوجية أمر بالغ الأهمية للبعثات المستقبلية.
- تستخدم نماذج الفئران عادةً لدراسة الاستجابات البيولوجية في الفضاء.
- يمكن أن تفيد البيانات من هذه التجارب النظريات السريرية المتعلقة بمخاطر صحة الطيران في الفضاء.
غرض الدراسة
- لتوليد فرضيات للبحث المستقبلي في بيولوجيا الفضاء.
- لاستخدام البيانات المتاحة للجمهور لتطوير تدابير مضادة للمشاكل الصحية المتعلقة بالطيران في الفضاء.
- لإظهار عملية إجراء بحوث القوارض في بيئة الجاذبية الصغرى.
الأساليب المستخدمة
- نقل الفئران إلى محطة الفضاء الدولية (ISS) في ناقلات متخصصة.
- مراقبة صحة القوارض وسلوكها باستخدام المراقبة بالفيديو والتصوير بالأشعة تحت الحمراء.
- الوصول إلى مجموعات البيانات وتحليلها من خلال مستودع بيانات GeneLab.
- استخدام ملفات البيانات الوصفية لوصف الدراسة بالتفصيل ومعلومات الاختبار.
النتائج الرئيسية
- أظهرت الفئران سلوكيات نموذجية مثل التمشيط والتفاعلات الاجتماعية في الجاذبية الصغرى.
- تكيفت القوارض مع موائلها وعرضت سلوكًا استكشافيًا مشابهًا لذلك على الأرض.
- تم توضيح أدوات تحليل البيانات للوصول إلى بيانات GeneLab واستخدامها.
- تساهم النتائج في فهم الاستجابات البيولوجية لظروف الطيران في الفضاء.
الاستنتاجات
- تعتبر منصة GeneLab مصدرًا قيمًا لأبحاث بيولوجيا الفضاء.
- توفر دراسات القوارض في الفضاء رؤى حول تأثيرات الجاذبية الصغرى على الأنظمة البيولوجية.
- يعزز الوصول العام إلى البيانات التعاون والابتكار في أبحاث صحة الفضاء.
الأسئلة الشائعة
Executive Industry Relevance
Access to spaceflight omics data via the NASA GeneLab platform enables hypothesis generation for space biology research with minimal cost. This approach supports the development of clinical theories for disease therapies and countermeasures related to spaceflight health risks. Researchers can leverage publicly available data to identify key biological responses and inform future mission design.
Strategic Applications in Biopharma R&D
Early Discovery & Target Validation
- Scientific Value: Enables interrogation of therapeutic hypotheses using spaceflight-exposed biological systems.
- Operational Value: Provides access to omics data for functional target validation in unique environmental contexts.
- Predictive Value: Supports biological de-risking by identifying conserved responses to spaceflight stressors.
Screening & Assay Development
- Scientific Value: Facilitates preparation of validated biological systems from spaceflight specimens for downstream assay use.
- Operational Value: Promotes assay standardization through reproducible metadata and data access workflows.
- Scalability: Enables platform reuse across diverse biological systems such as cancer, Alzheimer’s, and cardiovascular disease models.
Translational & Preclinical Research
- Translational Value: Connects spaceflight omics data to disease-relevant systems for biomarker alignment.
- Preclinical Continuity: Supports risk-adjusted advancement decisions by revealing biological responses to microgravity and elevated CO2.
- Mechanistic De-risking: Identifies key drivers like MAP kinase one as central hubs in cross-disease network analyses.
Pipeline & Workflow Integration
The method integrates into the discovery continuum from hypothesis generation to preclinical validation by enabling omics data access and analysis.
- Discovery Biology: Supports hypothesis testing and pathway clarification using spaceflight transcriptomic data.
- Screening: Ensures assay readiness through standardized data retrieval and metadata validation.
- Analytics: Enables quantitative measurements via gene set enrichment, fold change thresholds, and network representation.
- Translational Research: Connects spaceflight responses to preclinical continuity through conserved biological pathways.
- Enterprise Reuse: Positions the GeneLab platform as a reusable capability for multi-disease omics analysis.
Operational & Enterprise Impact
- Scientific Value: Predictive confidence through identification of conserved biological responses to spaceflight.
- Operational Value: Standardization and scalability via public data access and shared analytical workflows.
- Strategic Value: Informs go/no-go decisions by revealing health risks associated with spaceflight.
- Portfolio Impact: Enables risk-adjusted prioritization of countermeasures for astronaut health.
Implementation Considerations
- Required expertise in omics data analysis and bioinformatics tools.
- Need for access to genomic analysis platforms such as Galaxy and Genome Space Importer.
- Standardization requirements for metadata handling across investigation, study, and assay levels.
- Adaptation considerations when applying the workflow to terrestrial disease models.
- Practical limitation: dependence on data quality and annotation consistency across GeneLab datasets.
