Name: Utilisation de listes de gènes humains exprimés de manière différentielle pour effectuer une analyse d’enrichissement des voies en aval et la hiérarchisation des cibles (Vidéo) | JoVE Journal
Uploaded: 2025-10-03T13:20:00.000+00:00
Duration: 3 min 8 s
Description: Découvrez l'algorithme Pathway2Targets pour prédire et hiérarchiser les cibles thérapeutiques dans le cancer colorectal à partir de données RNA-seq. Cette méthode computationnelle identifie EGFR, TP53 et AKT1 comme gènes clés.

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<ol><li>Dobin, A., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Ultrafast+universal+RNA-seq+aligner%5BTitle%5D)+AND+%22Bioinformatics%22%5BJournal%5D)">Ultrafast universal RNA-seq aligner.</a> Bioinformatics. 29 (1), 15-21 (2013).</li>
<li>Kim, D., Paggi, J. M., Park, C., Bennett, C., Salzberg, S. L. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Graph-based+genome+alignment+and+genotyping+with+hisat2+and+hisat-genotype%5BTitle%5D)+AND+%22Nat+Biotechnol%22%5BJournal%5D)">Graph-based genome alignment and genotyping with hisat2 and hisat-genotype.</a> Nat Biotechnol. 37 (8), 907-915 (2019).</li>
<li>Patro, R., Duggal, G., Love, M. I., Irizarry, R. A., Kingsford, C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Salmon+provides+fast+and+bias-aware+quantification+of+transcript+expression%5BTitle%5D)+AND+%22Nat+Methods%22%5BJournal%5D)">Salmon provides fast and bias-aware quantification of transcript expression.</a> Nat Methods. 14 (4), 417-419 (2017).</li>
<li>Love, M. I., Huber, W., Anders, S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Moderated+estimation+of+fold+change+and+dispersion+for+RNA-seq+data+with+DESeq2%5BTitle%5D)+AND+%22Genome+Biol%22%5BJournal%5D)">Moderated estimation of fold change and dispersion for RNA-seq data with DESeq2.</a> Genome Biol. 15 (12), 550(2014).</li>
<li>Ritchie, M. E., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Limma+powers+differential+expression+analyses+for+RNA-sequencing+and+microarray+studies%5BTitle%5D)+AND+%22Nucleic+Acids+Res%22%5BJournal%5D)">Limma powers differential expression analyses for RNA-sequencing and microarray studies.</a> Nucleic Acids Res. 43 (7), e47(2015).</li>
<li>Robinson, M. D., McCarthy, D. J., Smyth, G. K. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Edger%3A+A+bioconductor+package+for+differential+expression+analysis+of+digital+gene+expression+data%5BTitle%5D)+AND+%22Bioinformatics%22%5BJournal%5D)">Edger: A bioconductor package for differential expression analysis of digital gene expression data.</a> Bioinformatics. 26 (1), 139-140 (2010).</li>
<li>Orjuela, S., Huang, R., Hembach, K. M., Robinson, M. D., Soneson, C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Armor%3A+An+automated+reproducible+modular+workflow+for+preprocessing+and+differential+analysis+of+RNA-seq+data%5BTitle%5D)+AND+%22G3+%28Bethesda%29%22%5BJournal%5D)">Armor: An automated reproducible modular workflow for preprocessing and differential analysis of RNA-seq data.</a> G3 (Bethesda). 9 (7), 2089-2096 (2019).</li>
<li>Zhang, X., Jonassen, I. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Rasflow%3A+An+RNA-seq+analysis+workflow+with+Snakemake%5BTitle%5D)+AND+%22BMC+Bioinformatics%22%5BJournal%5D)">Rasflow: An RNA-seq analysis workflow with Snakemake.</a> BMC Bioinformatics. 21 (1), 110(2020).</li>
<li>Bhardwaj, V., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Snakepipes%3A+Facilitating+flexible%2C+scalable%2C+and+integrative+epigenomic+analysis%5BTitle%5D)+AND+%22Bioinformatics%22%5BJournal%5D)">Snakepipes: Facilitating flexible, scalable, and integrative epigenomic analysis.</a> Bioinformatics. 35 (22), 4757-4759 (2019).</li>
<li>Chen, Y., Xu, R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Drug+repurposing+for+glioblastoma+based+on+molecular+subtypes%5BTitle%5D)+AND+%22J+Biomed+Inform%22%5BJournal%5D)">Drug repurposing for glioblastoma based on molecular subtypes.</a> J Biomed Inform. 64, 131-138 (2016).</li>
<li>Xu, Y., Kong, J., Hu, P. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Computational+drug+repurposing+for+Alzheimer%27s+disease+using+risk+genes+from+GWAS+and+single-cell+RNA+sequencing+studies%5BTitle%5D)+AND+%22Front+Pharmacol%22%5BJournal%5D)">Computational drug repurposing for Alzheimer's disease using risk genes from GWAS and single-cell RNA sequencing studies.</a> Front Pharmacol. 12, 617537(2021).</li>
<li>Subramanian, A., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((A+next-generation+connectivity+map%3A+L1000+platform+and+the+first+1%2C000%2C000+profiles%5BTitle%5D)+AND+%22Cell%22%5BJournal%5D)">A next-generation connectivity map: L1000 platform and the first 1,000,000 profiles.</a> Cell. 171 (6), 1437-1452.e17 (2017).</li>
<li>Wang, Z., Lachmann, A., Keenan, A. B., Ma'ayan, A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((L1000fwd%3A+Fireworks+visualization+of+drug-induced+transcriptomic+signatures%5BTitle%5D)+AND+%22Bioinformatics%22%5BJournal%5D)">L1000fwd: Fireworks visualization of drug-induced transcriptomic signatures.</a> Bioinformatics. 34 (12), 2150-2152 (2018).</li>
<li>Chan, J., Wang, X., Turner, J. A., Baldwin, N. E., Gu, J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Breaking+the+paradigm%3A+Dr+insight+empowers+signature-free%2C+enhanced+drug+repurposing%5BTitle%5D)+AND+%22Bioinformatics%22%5BJournal%5D)">Breaking the paradigm: Dr insight empowers signature-free, enhanced drug repurposing.</a> Bioinformatics. 35 (16), 2818-2826 (2019).</li>
<li>Keenan, A. B., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((The+library+of+integrated+network-based+cellular+signatures+NIH+program%3A+System-level+cataloging+of+human+cells+response+to+perturbations%5BTitle%5D)+AND+%22Cell+Syst%22%5BJournal%5D)">The library of integrated network-based cellular signatures NIH program: System-level cataloging of human cells response to perturbations.</a> Cell Syst. 6 (1), 13-24 (2018).</li>
<li>Jackson, M., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Transcriptomic+insights+into+gas6-induced+placental+dysfunction%3A+Gene+targets+for+preeclampsia+therapy%5BTitle%5D)+AND+%22Cells%22%5BJournal%5D)">Transcriptomic insights into gas6-induced placental dysfunction: Gene targets for preeclampsia therapy.</a> Cells. 14 (4), 278(2025).</li>
<li>Rapier-Sharman, N., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Secondary+transcriptomic+analysis+of+triple-negative+breast+cancer+reveals+reliable+universal+and+subtype-specific+mechanistic+markers%5BTitle%5D)+AND+%22Cancers+%28Basel%29%22%5BJournal%5D)">Secondary transcriptomic analysis of triple-negative breast cancer reveals reliable universal and subtype-specific mechanistic markers.</a> Cancers (Basel). 16 (19), 3379(2024).</li>
<li>Sutherland, L., Lang, J., Gonzalez-Juarbe, N., Pickett, B. E. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Secondary+analysis+of+human+bulk+RNA-seq+dataset+suggests+potential+mechanisms+for+letrozole+resistance+in+estrogen-positive+%28ER%2B%29+breast+cancer%5BTitle%5D)+AND+%22Curr+Issues+Mol+Biol%22%5BJournal%5D)">Secondary analysis of human bulk RNA-seq dataset suggests potential mechanisms for letrozole resistance in estrogen-positive (ER+) breast cancer.</a> Curr Issues Mol Biol. 46 (7), 7114-7133 (2024).</li>
<li>Rapier-Sharman, N., Clancy, J., Pickett, B. E. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Joint+secondary+transcriptomic+analysis+of+non-Hodgkin%27s+B-cell+lymphomas+predicts+reliance+on+pathways+associated+with+the+extracellular+matrix+and+robust+diagnostic+biomarkers%5BTitle%5D)+AND+%22J+Bioinform+Syst+Biol%22%5BJournal%5D)">Joint secondary transcriptomic analysis of non-Hodgkin's B-cell lymphomas predicts reliance on pathways associated with the extracellular matrix and robust diagnostic biomarkers.</a> J Bioinform Syst Biol. 5 (4), 119-135 (2022).</li>
<li>Moreno, C., Bybee, E., Tellez Freitas, C. M., Pickett, B. E., Weber, K. S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Meta-analysis+of+two+human+RNA-seq+datasets+to+determine+periodontitis+diagnostic+biomarkers+and+drug+target+candidates%5BTitle%5D)+AND+%22Int+J+Mol+Sci%22%5BJournal%5D)">Meta-analysis of two human RNA-seq datasets to determine periodontitis diagnostic biomarkers and drug target candidates.</a> Int J Mol Sci. 23 (10), (2022).</li>
<li>Gray, M., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Chikungunya+virus+time+course+infection+of+human+macrophages+reveals+intracellular+signaling+pathways+relevant+to+repurposed+therapeutics%5BTitle%5D)+AND+%22PeerJ%22%5BJournal%5D)">Chikungunya virus time course infection of human macrophages reveals intracellular signaling pathways relevant to repurposed therapeutics.</a> PeerJ. 10, e13090(2022).</li>
<li>Ochoa, D., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((The+next-generation+open+targets+platform%3A+Reimagined%2C+redesigned%2C+rebuilt%5BTitle%5D)+AND+%22Nucleic+Acids+Res%22%5BJournal%5D)">The next-generation open targets platform: Reimagined, redesigned, rebuilt.</a> Nucleic Acids Res. 51 (D1), D1353-D1359 (2023).</li>
<li>Dobbs Spendlove, M., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Pathway2targets%3A+An+open-source+pathway-based+approach+to+repurpose+therapeutic+drugs+and+prioritize+human+targets%5BTitle%5D)+AND+%22PeerJ%22%5BJournal%5D)">Pathway2targets: An open-source pathway-based approach to repurpose therapeutic drugs and prioritize human targets.</a> PeerJ. 11, e16088(2023).</li>
<li>Li, Q. L., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Genome-wide+profiling+in+colorectal+cancer+identifies+phf19+and+tbc1d16+as+oncogenic+super+enhancers%5BTitle%5D)+AND+%22Nat+Commun%22%5BJournal%5D)">Genome-wide profiling in colorectal cancer identifies phf19 and tbc1d16 as oncogenic super enhancers.</a> Nat Commun. 12 (1), 6407(2021).</li>
<li>Clough, E., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Ncbi+geo%3A+Archive+for+gene+expression+and+epigenomics+data+sets%3A+23-year+update%5BTitle%5D)+AND+%22Nucleic+Acids+Res%22%5BJournal%5D)">Ncbi geo: Archive for gene expression and epigenomics data sets: 23-year update.</a> Nucleic Acids Res. 52 (D1), D138-D144 (2024).</li>
<li>Katz, K., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((The+sequence+read+archive%3A+A+decade+more+of+explosive+growth%5BTitle%5D)+AND+%22Nucleic+Acids+Res%22%5BJournal%5D)">The sequence read archive: A decade more of explosive growth.</a> Nucleic Acids Res. 50 (D1), D387-D390 (2022).</li>
<li>Galaxy, C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((The+galaxy+platform+for+accessible%2C+reproducible+and+collaborative+biomedical+analyses%3A+2022+update%5BTitle%5D)+AND+%22Nucleic+Acids+Res%22%5BJournal%5D)">The galaxy platform for accessible, reproducible and collaborative biomedical analyses: 2022 update.</a> Nucleic Acids Res. 50 (W1), W345-W351 (2022).</li>
<li>Tarca, A. L., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((A+novel+signaling+pathway+impact+analysis%5BTitle%5D)+AND+%22Bioinformatics%22%5BJournal%5D)">A novel signaling pathway impact analysis.</a> Bioinformatics. 25 (1), 75-82 (2009).</li>
<li>Kanehisa, M., Furumichi, M., Tanabe, M., Sato, Y., Morishima, K. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Kegg%3A+New+perspectives+on+genomes%2C+pathways%2C+diseases+and+drugs%5BTitle%5D)+AND+%22Nucleic+Acids+Res%22%5BJournal%5D)">Kegg: New perspectives on genomes, pathways, diseases and drugs.</a> Nucleic Acids Res. 45 (D1), D353-D361 (2017).</li>
<li>Gillespie, M., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((The+Reactome+Pathway+Knowledgebase+2022%5BTitle%5D)+AND+%22Nucleic+Acids+Res%22%5BJournal%5D)">The Reactome Pathway Knowledgebase 2022.</a> Nucleic Acids Res. 50 (D1), D687-D692 (2022).</li>
<li>Li, Z., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Construction+and+function+analysis+of+the+lncRNA-miRNA-mRNA+competing+endogenous+RNA+network+in+autoimmune+hepatitis%5BTitle%5D)+AND+%22BMC+Med+Genomics%22%5BJournal%5D)">Construction and function analysis of the lncRNA-miRNA-mRNA competing endogenous RNA network in autoimmune hepatitis.</a> BMC Med Genomics. 15 (1), 270(2022).</li>
<li>Subramanian, A., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Gene+set+enrichment+analysis%3A+A+knowledge-based+approach+for+interpreting+genome-wide+expression+profiles%5BTitle%5D)+AND+%22Proc+Natl+Acad+Sci+U+S+A%22%5BJournal%5D)">Gene set enrichment analysis: A knowledge-based approach for interpreting genome-wide expression profiles.</a> Proc Natl Acad Sci U S A. 102 (43), 15545-15550 (2005).</li>
</ol>

<table><tbody><tr><td>Scripts R de Pathway2Targets</td><td>Université Brigham Young (Laboratoire Pickett)</td><td>Version 3.1</td><td>https://github.com/bpickett/Pathway2Targets/blob/main/Pathway2Targets.R</td></tr><tr><td>R Software</td><td>Réseau complet d’archives R (CRAN)</td><td>Version : 4.4.3</td><td>https://cran.r-project.org</td></tr><tr><td>Logiciel de bureau R Studio</td><td>Postuler</td><td>Version : 2024.12.1+563</td><td>https://posit.co/download/rstudio-desktop/</td></tr><tr><td>Script SPIA R</td><td>Université Brigham Young (Laboratoire Pickett)</td><td>Version : 3.1</td><td>https://github.com/bpickett/Pathway2Targets/blob/main/SPIA_Code.Rmd</td></tr></tbody></table>

utilisation de listes de gènes humains exprimés de manière différentielle pour effectuer une analyse d’enrichissement des voies en aval et la hiérarchisation des cibles

Using Human Differentially Expressed Gene Lists to Perform Downstream Pathway Enrichment Analysis and Target Prioritization

Utilisation de listes de gènes humains exprimés de manière différentielle pour effectuer une analyse d’enrichissement des voies en aval et la hiérarchisation des cibles

This protocol outlines a multi-step computational pipeline for identifying potential therapeutic targets from RNA-sequencing data, including installation ...

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Nous fournissons un protocole normalisé pour l’utilisation du gène enrichissement set analyse des données transcriptomiques pour identifier un modèle souris idéal pour la recherche translationnelle.Ce protocole peut être utilisé avec les puces à ADN et des données de séquençage de l’ARN et encore peut être étendu à d’autres données omics si des données sont disponibles.

Un protocole pour l’utilisation de gènes série d’analyses d’enrichissement pour identifier le modèle Animal approprié de recherche translationnelle

Ce protocole présente une approche pour l’analyse du transcriptome ensemble des embryons de poisson-zèbre, larves, ou trier des cellules. Nous incluons l’isolement de l’ARN, la voie analyse des données RNASeq et qRT-PCR-based validation des modifications de l’expression génique.

Préparation des échantillons et l’analyse des données sur l’Expression génique à base RNASeq de poisson-zèbre

Présenté ici est un protocole pour découvrir les gènes conducteurs surexprimés maintenant les cellules souches du cancer établies dérivées des cellules HT29 colorectal. RNAseq avec la bioinformatique disponible a été exécutée pour étudier et examiner des réseaux d’expression de gène pour élucider un mécanisme potentiel impliqué dans la survie des cellules de tumeur ciblées.

Découverte des gènes conducteurs dans les tumeurs de tige de tige de cancer de HT29-dérivées

Le protocole présenté ici décrit un pipeline complet pour analyser les données de transcriptome de séquençage de l’ARN, des lectures brutes à l’analyse fonctionnelle, y compris le contrôle de la qualité et les étapes de prétraitement aux approches analytiques statistiques avancées.

Analyse du transcriptome à haut débit pour l’étude des interactions hôte-pathogène

Nous avons développé une approche d’oncogénomique comparative inter-espèces utilisant des analyses génomiques et des criblages génomiques fonctionnels pour identifier et comparer des cibles thérapeutiques dans les tumeurs apparaissant dans des modèles murins génétiquement modifiés et le type de tumeur humaine correspondant.

Profilage génétique et criblage de décrochage à l’échelle du génome pour identifier des cibles thérapeutiques dans des modèles murins de tumeur maligne de la gaine nerveuse périphérique

Ce protocole décrit un outil utile pour identifier les changements moléculaires significatifs dans le cancer et conduit au développement de nouvelles approches diagnostiques et thérapeutiques pour le carcinome épidermoïde de l’œsophage.

Développement d’un compendium pour le carcinome épidermoïde de l’œsophage

Analyse bactérienne expression génique par puces à ADN

Microarrays Gene sont des outils puissants en matière de profilage d'expression génique au niveau du génome entier. Cette technologie a des applications dans une variété de disciplines biologiques, y compris la biologie du développement et de la toxicologie. Dans cette vidéo, nous détaillons un protocole d'analyse d'expression génique globale à l'aide d'une plateforme complète d'oligonucléotides biopuces pour le poisson zèbre.

Mondial Analyse expression génique utilisant une plateforme biopuces oligonucléotidiques Zebrafish

Cette procédure montre comment utiliser le système d'électroporation Gene Pulser MXcell rapidement et facilement d'identifier les meilleures conditions d'électroporation pour les fibroblastes embryonnaires de souris (MEF) ou d'autres cellules primaires. Considérations pour le dépannage sont également abordés dans la vidéo associée.

Utilisation du système d&#39;électroporation Gene Pulser MXcell à transfecter des cellules primaires à haut rendement

Ici, nous présentons une immunoprécipitation de la chromatine (ChIP) procédure pour analyse de la localisation du génome entier d'isoformes de protéines qui diffèrent dans un domaine histone-contraignant. Nous sommes en l'appliquant à ChIP-Seq analyse pour identifier les cibles de la déméthylase KDM5A/JARID1A/RBP2 histones.

Analyse du génome entier en utilisant ChIP d&#39;identifier les gènes cibles spécifiques Isoform

Découvrez l'algorithme Pathway2Targets pour prédire et hiérarchiser les cibles thérapeutiques dans le cancer colorectal à partir de données RNA-seq. Cette méthode computationnelle identifie EGFR, TP53 et AKT1 comme gènes clés.

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