Inherent Dynamics Visualizer, un'applicazione interattiva per la valutazione e la visualizzazione di output da una pipeline di inferenza di rete di regolazione genica

Summary

Inherent Dynamics Visualizer è un pacchetto di visualizzazione interattivo che si collega a uno strumento di inferenza della rete di regolazione genica per una generazione migliorata e semplificata di modelli di rete funzionali. Il visualizzatore può essere utilizzato per prendere decisioni più informate per la parametrizzazione dello strumento di inferenza, aumentando così la fiducia nei modelli risultanti.

Abstract

Lo sviluppo di modelli di reti di regolazione genica è una sfida importante nella biologia dei sistemi. Diversi strumenti computazionali e pipeline sono stati sviluppati per affrontare questa sfida, tra cui la nuova Inherent Dynamics Pipeline. La pipeline di Dinamica intrinseca è costituita da diversi strumenti pubblicati in precedenza che funzionano sinergicamente e sono collegati in modo lineare, in cui l'output di uno strumento viene quindi utilizzato come input per lo strumento seguente. Come con la maggior parte delle tecniche computazionali, ogni passaggio della Inherent Dynamics Pipeline richiede all'utente di fare scelte su parametri che non hanno una definizione biologica precisa. Queste scelte possono avere un impatto sostanziale sui modelli di rete di regolazione genica prodotti dall'analisi. Per questo motivo, la capacità di visualizzare ed esplorare le conseguenze delle varie scelte di parametri in ogni fase può aiutare ad aumentare la fiducia nelle scelte e nei risultati. Inherent Dynamics Visualizer è un pacchetto di visualizzazione completo che semplifica il processo di valutazione delle scelte dei parametri attraverso un'interfaccia interattiva all'interno di un browser Web. L'utente può esaminare separatamente l'output di ogni passaggio della pipeline, apportare modifiche intuitive basate su informazioni visive e trarre vantaggio dalla produzione automatica dei file di input necessari per Inherent Dynamics Pipeline. L'Inherent Dynamics Visualizer fornisce un livello di accesso senza precedenti a uno strumento altamente complesso per la scoperta di reti di regolazione genica da dati trascrittomici di serie temporali.

Introduction

Molti importanti processi biologici, come la differenziazione cellulare e la risposta ambientale, sono governati da insiemi di geni che interagiscono tra loro in una rete di regolazione genica (GRN). Questi GRN producono le dinamiche trascrizionali necessarie per attivare e mantenere il fenotipo che controllano, quindi identificare i componenti e la struttura topologica del GRN è la chiave per comprendere molti processi e funzioni biologiche. Un GRN può essere modellato come un insieme di geni interagenti e/o prodotti genici descritti da una rete i cui nodi sono i geni e i cui bordi descrivono la direzione e la forma di interazione (ad esempio, attivazione/repressione....

Protocol

1. Installare L'IDP e l'IDV

Nota : questa sezione presuppone che docker, conda, pip e git siano già installati (Tabella dei materiali).

1. In un terminale, inserisci il comando: git clone https://gitlab.com/biochron/inherent_dynamics_pipeline.git.
2. Seguire le istruzioni di installazione nel file README dell'IDP.
3. In un terminale, inserisci il comando: git clone https://gitlab.com/bertfordley/inherent_dynamics_visualizer.git.
   NOTA: la clonazione dell'IDV deve avvenire al di fuori della directory di primo livello dell'IDP.
4. Seguire le istruzioni di insta....

Results

I passaggi descritti testualmente sopra e graficamente nella Figura 1 sono stati applicati al GRN oscillante centrale del ciclo cellulare del lievito per vedere se è possibile scoprire modelli GRN funzionali in grado di produrre le dinamiche osservate nei dati di espressione genica delle serie temporali raccolti in uno studio sul ciclo cellulare del lievito16. Per illustrare come l'IDV può chiarire e migliorare l'output dell'IDP, i risultati, dopo aver eseguito questa.......

Discussion

L'inferenza dei GRN è una sfida importante nella biologia dei sistemi. L'IDP genera GRN modello da dati di espressione genica utilizzando una sequenza di strumenti che utilizzano i dati in modi sempre più complessi. Ogni passaggio richiede decisioni su come elaborare i dati e quali elementi (geni, interazioni funzionali) verranno passati al livello successivo dell'IDP. Gli impatti di queste decisioni sui risultati degli sfollati interni non sono così evidenti. Per aiutare in questo senso, l'IDV fornisce utili visualizzaz.......

Materials

List of materials used in this article

Name	Company	Catalog Number	Comments
Docker			https://docs.docker.com/get-docker/
Git			https://git-scm.com/
Inherent Dynamics Pipeline			https://gitlab.com/biochron/inherent_dynamics_pipeline
Visualizzatore di Inherent Dynamics https://gitlab.com/bertfordley/inherent_dynamics_visualizer
Miniconda			https://docs.conda.io/en/latest/miniconda.html
Pip			https://pip.pypa.io/en/stable/