本レポートでは、オープンソースソフトウェアRStudioのRスクリプトを使用して、時系列実験から得られた大規模なデータセットを解析する方法について説明します。
このコンテンツを表示するには、JoVEへの購読が必要です。 または、無料トライアルをお申し込みください。
この記事について
サマリー
要約
大規模なデータセットは、科学分野でますます一般的になっています。研究者がこれらの大規模なデータセットを簡単に分析できるように、ユーザーフレンドリーなツールを開発することが重要です。ここでは、オープンソースソフトウェアRStudioにRスクリプトを用いて、時系列実験から得られた大規模データセットを解析する方法を紹介します。この方法は、ユーザーからの入力が最小限で済むため、R の知識やプログラミングの経験がない初心者でも使用できます。ここと R スクリプトで説明されている詳細な手順は、メソッドの使用方法についてユーザーをさらにガイドします。入力データと出力結果はローカルコンピュータの同じフォルダに格納されるため、いつでもどこでも解析を行うことができます。出力結果は、解釈しやすいようにフォルダに整理され、出版物用の図を生成するために便利に処理できます。この方法は、概日時計データと活性酸素種バーストデータの分析に成功しており、どちらも時系列実験からの大規模なデータセットを96ウェルプレート形式で含んでいます。この方法は、時系列実験を通じて得られた同様の大規模なデータセットを分析する研究者にとって、簡単で強力なソリューションを提供すると考えています。
概要
科学分野で大規模なデータセットの利用可能性が高まるにつれ、研究者がこれらの大規模なデータセットを正確かつ簡単に迅速に分析できるように、ユーザーフレンドリーなツールを開発することが重要です。一般的な大規模なデータセットの1つのタイプは、ルシフェラーゼ遺伝子をレポーターとして使用することから来ており、これにより、生細胞や生物における遺伝子発現の簡単、継続的、非侵襲的な検査が可能になりました。発光記録の自動化は、ルシフェラーゼ発光の測定を変革し、特に概日時計分野におけるデータ収集の拡大につながりました1,2。96ウェルマイクロプレートとスタッカー付きの自動プレートリーダーを使用すると、ルシフェラーゼ遺伝子を発現する数千のサンプルを時系列で個別にアッセイでき、場合によっては数日間1時間間隔で、1回の実験で分析できます。このようなハイスループット実験により、従来の遺伝子発現実験では、手作業でサンプルを採取し、その後のRNAプロセシングでは達成できなかった大規模なデータセットが生成されました。このような大規模なデータセットをタイムリーに分析することは重要ですが、困難な場合があります。
リズミシティのデータを分析するためのツールは数多く存在しますが、ツールの多くは発光レポーター発現ではなく動物の行動ベースのアッセイを分析します3,4,5,6,7 (補足表S1)。一部のツールでは、研究者には Python スキルや MATLAB へのアクセスなど、事前のコンピューター プログラミング スキルが必要です。他のツールではソフトウェアの購入が必要であり、コストがかかる可能性があります。いくつかの無料の実行可能なソリューションはオンラインで入手できます。そのようなツールの 1 つが BioDare28 で、リズミカル データを分析するためのさまざまな方法を提供します。BioDare2 はユーザーフレンドリーなオンライン ツールであり、最小限の計算専門知識しか必要としません。ユーザーは、入力されたデータをオンラインでアップロードし、さらに処理するためにオンライン インターフェイスからデータ出力をダウンロードする必要があります。
ここでは、大規模なデータセットを簡単に分析するための複数の機能を備えたユーザーフレンドリーな R スクリプトを紹介します。スクリプトの実行には、R と Python のインターフェイスである無料のオープンソース ソフトウェア RStudio9 を使用します。RStudio は、Windows、Mac、Linux などのさまざまなコンピューター システムで使用できます。このレポートでは、特にプロトコル セクション 1 と 2 で、R スクリプトの使用方法をユーザーにガイドするための詳細な段階的な手順が提供されます。この方法では、ユーザーからの入力は最小限で済みます。Rの予備知識がなく、プログラミングの経験がない初心者でも、この方法を使用して、ルシフェラーゼアッセイからの大規模なデータセット、または時系列データを含む他の種類のデータセットを分析できるものとします。すべての入出力データはローカルコンピュータに保存されるため、関連するすべてのRパッケージを初めてダウンロードすると、インターネットアクセスの制限なしにどこでも分析を行うことができます。出力データは、適切に整理されたフォルダーに分類され、その結果はパブリケーション用に処理される準備ができています。統計分析も出力の一部として含まれており、サンプル間の違いを迅速に評価できます。したがって、R メソッドは、大規模なデータセットを分析する研究者に簡単で強力なソリューションを提供する可能性があります。
アクセスが制限されています。このコンテンツを表示するにはログインするか、トライアルを開始してください。
プロトコル
1. ルシフェラーゼに基づく概日時計解析
- ルシフェラーゼアッセイの実験セットアップ
注:ルシフェラーゼアッセイは、概日時計の活動をリアルタイムで測定するために使用される一般的な方法です。生きたトランスジェニック生物や細胞が運ぶルシフェラーゼレポーターから放出される発光は、自動的に記録できるため、大規模な時系列データセットの作成につながります。当研究室では、主にルシフェラーゼ遺伝子を発現するシロイヌナズナの苗木をレポーターとして使用しています。図1と図2は、私たちの研究室で96ウェルフォーマットの苗木を用いたルシフェラーゼアッセイの典型的な実験セットアップのフローチャートを示しており、以前の説明2に基づいて変更されています。- ビーカー内の100 mLのハウス漂白剤に3 mLの36%(w / w)HClを3 mL加えて生成した漂白剤蒸気で種子を滅菌します。ビーカーを密閉された蓋付きのベルジャーに入れ、化学ヒュームフードに入れます。滅菌後、層流キャビネット内で、滅菌ガラスパスツールピペットを使用して、0.5%スクロースと0.8%寒天(pH 5.7)を含む1/2MSプレートに種子をプレーティングします。化学廃棄物は蓋付きの瓶に集め、施設の環境保健サービス部門と協力して処分します。
- プレートを4°Cで2日間置いてから、12時間の光と12時間の暗光サイクル(LD)の組織培養チャンバーに移動します。
- LDで苗木を4日間成長させます。
- 苗木を96ウェルプレートに移します。各ウェルには、180 μLのアッセイ培地(1/2MS、0.5%スクロース、0.4%寒天、0.25 mMルシフェリン)が含まれています。プレートをLDに1日間置き、続いて24時間の定光(LL)で1日間置きます。
- ウェルに処理または模擬溶液を追加し、LLで5〜7日間、1時間間隔で発光を記録します。ゲインのために発光フィルターレンズを3,600に設定し、測定間隔時間を1秒に設定します。
注意: 録音の開始時刻はいつでも可能です。ただし、R スクリプトは整数 (整数) のみを取るため、記録間隔は整数でなければなりません。たとえば、1 時間の間隔は許可されますが、R スクリプトでは 15 分の間隔は許可されません。 - 記録の最後に、プレートの写真を撮って苗の成長を記録します。
- プレートリーダー用のデータ解析ソフトウェアで「名前を付けて保存」機能を使用して、生データをR解析用のCSVファイルとして保存します。
- ルシフェラーゼに基づく概日データのR解析の段階的解説
注: この R 分析では、R スクリプトを使用します。補足ファイル1(LUC_2025.R)、概日データ解析用に開発された、および入力ファイル補足ファイル2(NO7.csv)。R スクリプトと入力ファイルは、オンライン リポジトリ プラットフォーム Github (https://github.com/elvenfire29/Circadian-Luciferase-Analysis) を介して公開されています。- コンピュータシステム9,10と互換性のあるRStudioソフトウェアをダウンロードします。
- 補足ファイル 1 (LUC_2025.R) で必要な RStudio アルゴリズム パッケージをダウンロードします: MetaCycle11: MetaCycle パッケージの ARSER アルゴリズム12、ggplot213、dplyr14、magrittr15、stringr16、filesstrings17、circular18、AICcmodavg19、および broom20。
注: パッケージのリストについては、R スクリプトの上部も参照してください。 - ユーザー入力Iの変更(作業ディレクトリ、入力ファイルの名前、処理のラベル、アッセイの相対開始時間など、ローカルコンピューター上の特定のデータセットに従って)。
注: ステップ 1.2.1 と 1.2.2 は一度だけ完了する必要があります。その後、RStudio インターフェイス コンソールは、新しい分析ごとに変更を加えて、ユーザー入力を受け取る準備が整います。ユーザー入力セクションには2つの部分があります(補足図S1)。- 作業ディレクトリを選択します。入力ファイルの場所を示します。同じフォルダが出力ファイルの場所になります。
- 入力ファイル、つまり R スクリプト用に正しくフォーマットされた CSV ファイルを選択します (図 2B)。具体的には、一番上の行には時系列があり、最初の列には96ウェルプレート上の個々のサンプル位置が含まれています。
注:このような入力CSVファイルの例は、補足ファイル2(NO7.csv)にあります。 - サンプルや処理に名前を付けます。この分析は、時間経過のある96ウェル設定から得られたデータに使用されるため、実験を、プレートあたり合計12回の処理で処理ごとに8回の反復、またはプレートごとに合計最大8回の処理で処理ごとに12回の繰り返しとして設計します。サンプル数がカウントされるため、正しいサンプル数 (8 または 12) を入力してください。サンプル数が 8 または 12 でない場合、コードは実行されません。ただし、空のウェルの列がある場合は、処理名のスペースにそのようにリストします(たとえば、空の1、空の2として名前を付けます)。
注: サンプル名の場合、バックスラッシュや同様の記号の使用は、ファイル名の問題を引き起こす可能性があるため、避けてください。さらに、ユーザー入力IIでANOVAを使用することを選択する場合は、ラベルとして「NA」を使用することも避ける必要があります。まったく同じ名前の治療は、1 つの大きな治療グループにまとめられます。 - アッセイの相対的な開始時間を示します。24時間の特定の日について、主観的な夜明けは、通常の明暗サイクル中にチャンバーライトがオンになったときです。たとえば、午前 7 時にライトが点灯している場合、この時間は概日時間 0 と考えてください。ルシフェラーゼアッセイが午前9時に開始された場合、アッセイ時間は概日時間2になります。相対開始時刻として 2 を入力します。
注: 相対開始時刻は整数である必要があり、負にすることはできません。これは、サンプルの位相読み取りに影響します。
- 特定のニーズに応じてユーザー入力IIオプションを変更します。
注: 以下の手順では、ユーザー入力セクションの詳細な説明と、変更を行うためのステップバイステップのガイドを提供します。- グラフを含めます:発光曲線、遺伝子型および処理ごとの期間、位相、振幅のプロット。
- Tukey HSD で ANOVA 検定を使用して、治療の周期、位相、振幅を比較します。ANOVA検定出力のコントロールを選択します。ANOVA 検定のコントロールを指定するか、オプションを空のままにして、各処理をペアワイズ比較のコントロールとして使用します。または、ANOVA 出力ファイルに番号を付けて、参照と整理を容易にするかどうかを選択します。
- t 検定を使用して、治療の周期、位相、振幅を比較します。t検定をペアワイズ比較にするかどうかを選択します。ペアワイズ t 検定を選択した場合は、データがペアであるかどうかを選択します。t検定のコントロールを選択します。t検定のコントロールを指定するか、オプションを空のままにして、各処理をコントロールとして使用します。参照と整理を容易にするために、t検定出力ファイルに番号を付けるかどうかを選択します。
注:これは、SAまたはMockのいずれかが追加された同じ遺伝子型の2つの系統など、一度に2つの治療を比較するためにのみ使用してください。表示されている p 値は、同じ線との複数比較を考慮して調整されていません。 - 時点を丸めるかどうかを選択します。時点が 1 分か 2 分しかずれていない場合は、最も近い時間に丸めて、この分析を使用します。
注:このコードは、ARSメソッド12を使用して周期、位相、および振幅を計算します。この方法では、実行するために時間単位の一線性のある時系列が必要です。 - プレートリーダーがウェルを記録する方法に応じて、入力の読み取り方法を変更します。A1、A2、A3 によるウェルの標準データリストのいずれかを選択します。または、A1、B1、C1 にリストされている井戸用のもの...
- コンソールの右上隅にある [ソース] ボタンをクリックするだけで、分析を実行します。
注:解析が完了するまでに1分もかかりません。R 分析の出力は、入力データセットと同じファイル フォルダーに自動的に表示されます。 - 出力の表示:出力フォルダーには、各遺伝子型および/または処理の反復の平均期間、位相、振幅の統計情報を含む包括的な分析を提供するいくつかのドキュメントとサブフォルダーがあります。
注:入力ファイル補足ファイル2(NO7.csv)については、プロトコルセクション1の補足ファイル1(LUC_2025.R)スクリプトによって生成された出力ドキュメントのリストを表1に示し、補足図S2のツリー構造で便利に表示できます。
2. ルミノールベースのROSアッセイ
- ROSアッセイの実験セットアップ
- 生検パンチャーで生検パンチャーで、生因植物の4枚目から7枚目の葉から直径4mmの葉の円盤を切り取ります。
- 毛むくじゃらの面を上にして、96ウェルプレート内の100 μLの滅菌水の上に葉ディスクを浮かせます。
- プレートをきれいな錫箔で覆い、LD成長チャンバーに一晩置きます。
- 水を100 μLのルミノール溶液(pH 7.4の10 mM MOPSバッファー中で300 μM、および1 μM flg22または別の誘発体)に置き換えます。対照として flg22 の代わりにモック ソリューションを使用します。
- すぐに40〜60分間、毎分発光測定値の記録を開始します。
- ROSデータのR解析の段階的解説
注:このR解析では、Rstudio、Rスクリプト、 補足ファイル3(ROS_2025.R)、および入力ファイル補足ファイル4(ROS_flg22.csv)または補足ファイル5(ROS_elf26.csv)を使用します。R スクリプトと入力ファイル Supplemental File 4 (ROS_flg22.csv) は、オンライン リポジトリ プラットフォーム Github (https://github.com/elvenfire29/ROS-Luminol-Analysis) を介して公開されています- RStudio パッケージをダウンロードします: gplot213、dplyr14、magrittr15、stringr16、および filesstrings17。
注: 手順 2.2.1 は一度だけ完了する必要があります。ユーザーが各分析をコンピュータ上の特定のデータセットに合わせて調整できるようにするために、「ユーザー入力」と呼ばれるセクションが作成され、ユーザーが実験の特定のパラメータを指定できるようにしました(補足図S3)。 - ローカルコンピュータ上の特定のデータセット(作業ディレクトリ、入力ファイルの名前、処理のラベル、アッセイの相対開始時間など)に従って、ユーザー入力Iを変更します。
- 作業ディレクトリを選択します。入力ファイルの場所を示します。同じフォルダが出力ファイルの場所になります。
- 入力ファイル、つまり R スクリプト用に正しくフォーマットされた CSV ファイルを選択します (図 2B)。具体的には、一番上の行には時系列があり、最初の列には96ウェルプレート上の個々のサンプル位置が含まれています。
注:このような入力CSVファイルの例は、補足資料、補足ファイル4(ROS_flg22.csv)または補足ファイル5(ROS_elf26.csv)にあります。 - サンプルや処理に名前を付けます。この分析は、時間経過のある96ウェル設定から得られたデータに使用されるため、実験を、プレートあたり合計12回の処理で処理ごとに8回の反復、またはプレートごとに合計最大8回の処理で処理ごとに12回の繰り返しとして設計します。空のウェルの列がある場合は、処理名のスペースにそのようにリストします (たとえば、空の 1、空の 2 として名前を付けるなど)。
メモ: サンプル数はカウントされるため、正しいサンプル数 (8 または 12) を入力することが重要です。サンプル数が 8 または 12 でない場合、コードは実行されません。サンプル名の場合は、ファイル名の問題を引き起こす可能性があるため、バックスラッシュや同様の記号の使用は避けてください。また、ユーザー入力IIでANOVAを使用することを選択する場合は、ラベルとして「NA」を使用することは避けてください。補足ファイル 1 (LUC_2025.R) スクリプトとは異なり、この補足ファイル 3 (ROS_2025.R) スクリプトでは、同じ名前の処理が 1 つのグループに結合されません。
- ユーザー固有のニーズに応じてユーザー入力IIオプションを変更します。
メモ:ユーザー入力の例は、補足図S3に見ることができます。- Tukey HSD で ANOVA 検定を使用して、処理の発光合計を比較します。
- 両側 t 検定を使用して、一度に 2 つの治療のみのデータを比較します。
注:表示されているp値は、同じ線との複数の比較を考慮して調整されていません。 - 蛍光曲線と蛍光の合計を比較する棒グラフをグラフ化します。平均の標準偏差または標準誤差をグラフに追加します。
- プレートリーダーがウェルを記録する方法に応じて、入力の読み取り方法を変更します。A1、A2、A3による井戸の標準データリストを使用します。または、A1、B1、C1 にリストされている井戸用のもの...
- RStudio パッケージをダウンロードします: gplot213、dplyr14、magrittr15、stringr16、および filesstrings17。
- コンソールの右上隅にある [ソース] ボタンをクリックするだけで、分析を実行します。
注:解析が完了するまでに1分もかかりません。R 分析の出力は、入力データセットと同じファイル フォルダーに自動的に表示されます。 - 出力の表示: 出力フォルダーには、包括的な分析を提供するためのいくつかのドキュメントとサブフォルダーがあります。
注:入力ファイル補足ファイル4(ROS_flg22.csv)について、プロトコルセクション2で説明されている補足ファイル3(ROS_2025.R)スクリプトによって生成された出力ドキュメントのツリー構造を補足図S4に示します。
アクセスが制限されています。このコンテンツを表示するにはログインするか、トライアルを開始してください。
結果
ケーススタディ 1.シロイヌナズナの苗木による概日時計活動の発光アッセイ
我々は以前、グリシンリッチRNA結合タンパク質7(GRP7)遺伝子がマスタークロックタンパク質CIRCADIAN CLOCK-ASSOCIATED 1(CCA1)によって制御され、GRP7の概日発現が植物防御における役割にとって重要であることを示しました野生型GRP7プロモーター(pGRP7wt:LUC)21の制御下でルシフェラーゼレポーターを発現するトランスジェニックCol-0植物を使用して.これらのトランスジェニック植物の概日時計活動を、対照植物CCA1:LUC / Col-0とともに、LUC_2025.Rという名前のRスクリプト(プロトコルセクション1の補足ファイル1 )を使用して分析しました。
アクセスが制限されています。このコンテンツを表示するにはログインするか、トライアルを開始してください。
ディスカッション
ここでは、RStudioのRスクリプトを使用して、96ウェルフォーマットの時系列実験から得られた大規模データを分析するためのユーザーフレンドリーな方法を提供します。この方法により、ROSアッセイのデータに加えて、時系列実験で数千のサンプルから得られた発光記録データを迅速かつ簡単に分析し、植物の苗から哺乳類の細胞培養までの概日時計の活動を測定することができました。
BioDare2 は、概日データ分析に非常に一般的に使用されている無料のリポジトリです。BioDare2 はよくできたオンライン ツールですが、研究者はデータをオンラインでアップロードし、分析のたびに結果をダウンロードする必要があります。また、データを使用可能な形式にするために、長いデータのラベル付けと操作も必要です。ここで説明する R メソッドには、使いやすさを向上させる関数がいくつか用意されています。まず、この方法では、ユーザーからの入力は最小限で済みます。必要なのは、作業ディレクトリ、入力ファイル、処理のラベル、およびクロックアッセイの相対的な開始時...
アクセスが制限されています。このコンテンツを表示するにはログインするか、トライアルを開始してください。
開示事項
著者には開示すべき利益相反はありません。
謝辞
この作業に協力してくださったLu研究室のメンバーに感謝します。未処理のデータを使用してくれた Min Gao と Matthew Fabian に感謝し、この R スクリプトの作成に協力してくれた Benjamin Harris に感謝します。ケーススタディ2に哺乳類細胞からの発光データを提供してくれたシンシナティ小児病院医療センターのJohn B. Hogeneschに感謝します。さらに、この方法の開発中に有益な議論をしてくれたエジンバラ大学のジョン・B・ホジェネッシュ氏、アンドリュー・ミラー氏、スミス大学のメアリー・ハリントン氏に感謝します。この研究は、全米科学財団、NSF 1456140、NSF 2223886からのHua Luへの助成金によって部分的に支援されました。
アクセスが制限されています。このコンテンツを表示するにはログインするか、トライアルを開始してください。
材料
| 名前 | 会社 | カタログ番号 | コメント |
|---|---|---|---|
| R | Rプロジェクト | https://www.r-project.org/ | オンラインからダウンロードでき、特に統計学のコーディングに使える無料のオープンソースプラットフォームです。 |
| Rstudio | Posit Software | https://posit.co/download/rstudio-desktop/ | Rへのアクセスをより使いやすいためにオンラインからダウンロードできる無料ソフトウェアです。 |
| メタサイクル | ガン・ウー、ザビエル・リー、マシュー・カルッチ、ロン・アナフィ、マイケル・ヒューズ、カール・コーナッカー、ジョン・ホゲネッシュ | https://cran.r-project.org/web/packages/MetaCycle/vignettes/implementation.html | MetaCycleパッケージのARSERアルゴリズムは、クロックパラメータ、周期、位相、振幅の評価に使用されます。 |
| ggplot2 | Posit Software | https://cran.r-project.org/web/packages/ggplot2/index.html | 特に統計グラフィックスのためのデータ可視化を作成します。 |
| DPLYR | Posit Software | https://cran.r-project.org/web/packages/dplyr/index.html | 効率的なデータ操作のための基本的なRライブラリ。 |
| マグリットル | Posit Software | https://cran.r-project.org/web/packages/magrittr/index.html | コードの可読性を高め、データ操作のより自然な流れを促進するための一連のオペレータを提供します。 |
| ストリンジャー | Posit Software | https://cran.r-project.org/web/packages/stringr/index.html | 文字列の扱いに一貫性があり、シンプルで使いやすい関数セットを提供します。 |
| ファイルストリング | ローリー・ノーランとセルジ・パディーラ・パラ | https://cran.r-project.org/web/packages/filesstrings/index.html | ファイル名やパスに関連するファイルや文字列の操作に便利な機能を提供します。 |
| 円形 | ウルリック・ルンド、クラウディオ・アゴスティネッリ、荒井浩義、アレッサンド・ガリアルディ、エドゥアルド・ガルクーテ;ポルトグ&エカテ;ディミトリ・ジュンチ、ジャン・オリヴィエ・イリソン、マシュー・ポチェルニッヒ、フェデリコ・ロトロ | https://cran.r-project.org/web/packages/circular/index.html | 循環データの統計分析およびグラフィック表現を提供します。 |
| AICcmodavg | マーク・J・マズロール | https://cran.r-project.org/web/packages/AICcmodavg/index.html | 赤池情報基準(AIC)および関連情報に基づいてモデル選択表を作成します。 |
| ほうき | Posit Software | https://cran.r-project.org/web/packages/broom/index.html | さまざまな統計モデルやオブジェクトの出力を「整頓」したティブル(現代のデータフレーム形式)に変換し、モデル結果の扱い、分析、可視化を容易にします。 |
| オートクレーブ機 | ステリス アムスコ イーグルセンチュリー SG120 サイエンティフィック社 | 8901400012 | オートクレーブ媒体 |
| 化学煙幕フード | ラボ設計&供給 | 種子を滅菌する | |
| オメガ・ルミネセンス・リーダー | BMG LABTECH, Inc. | ナンバープレートリーダー | |
| 層流キャビネット | NuAire Nu-408FM-400 | クラスII/タイプA | 苗を96ウェルプレートに移す |
| 96ウェルマイクロプレート | パーキン・エルマー | OptiPlate-96 | ルシフェラーゼアッセイのための苗木の育成 |
| FLG22 | GenScript社 | RP19986 | 細菌鞭毛からの誘導体です。 |
| エルフ26 | アルファ・ダイアジショナル・インテル インテンツ | 2427 | 細菌翻訳によるエリシターである伸長因子-Tu。 |
| D-ルシフェリン・ファイアフライ、カリウム塩 | バイオ合成化学&生物学 | L-8220 | ルシフェラーゼ基質 |
| L-012(ルミノール) | フィッシャー・サイエンティフィック | NC0733364 | ROSアッセイ試薬 |
参考文献
- Yamazaki, S., Takahashi, J. S. Real-time luminescence reporting of circadian gene expression in mammals. Methods Enzymol. 393 (10), 288-301 (2005).
- McClung, C. R., Xie, Q. Measurement of luciferase rhythms in plant circadian networks. Circadian Networks. Staiger, D. , Springer. New York. 1-11 (2014).
- El Temps. , Barcelona. (2020).
- Abhilash, L., Sheeba, V. RhythmicAlly: Your R and Shiny-based open-source ally for the analysis of biological rhythms. J Biol Rhythms. 34 (5), 551-561 (2019).
- CAT: Chronomics Analysis Toolkit. , University of Minnesota. (2013).
- Geissmann, Q., Garcia Rodriguez, L., Beckwith, E. J., Gilestro, G. F. Rethomics: An R framework to analyse high-throughput behavioural data. PLoS One. 14 (1), e0209331(2019).
- ShinyR-DAM. v.3. GNU General Public License. , (2007).
- Zielinski, T., Moore, A. M., Troup, E., Halliday, K. J., Millar, A. J. Strengths and limitations of period estimation methods for circadian data. PLoS One. 9 (5), e96462(2014).
- RStudio: Integrated Development for R. , Boston, MA. (2020).
- R: A Language and Environment for Statistical Computing. v.4.0.2. , Vienna, Austria. (2020).
- Wu, G., Anafi, R. C., Hughes, M. E., Kornacker, K., Hogenesch, J. B. MetaCycle: An integrated R package to evaluate periodicity in large scale data. Bioinformatics. 32 (21), 3351-3353 (2016).
- Yang, R., Su, Z. Analyzing circadian expression data by harmonic regression based on autoregressive spectral estimation. Bioinformatics. 26 (12), i168-i174 (2010).
- ggplot2: Elegant Graphics for Data Analysis. , Springer-Verlag. New York. (2016).
- dplyr: A Grammar of Data Manipulation. v.1.0.2, (2020).
- magrittr: A Forward-Pipe Operator for R. v.2.0.3, (2022).
- stringr: Simple, Consistent Wrappers for Common String Operations. v.1.4.0, (2019).
- filesstrings: An R Package for File and String Manipulation. J Open Source Softw. , (2017).
- R package 'circular': Circular Statistics. v.0.4-95, (2022).
- Mazerolle, M. J. AICcmodavg: Model Selection and Multimodel Inference Based on (Q)AIC(c). , (2023).
- broom: Convert Statistical Objects into Tidy Tibbles. , https://CRAN.R-project.org/package=broom (2023).
- Gao, M., et al. Circadian regulation of the GLYCINE-RICH RNA-BINDING PROTEIN gene by the master clock protein CIRCADIAN CLOCK-ASSOCIATED 1 is important for plant innate immunity. J Exp Bot. 74 (3), 991-1003 (2023).
- Gao, M., Zhang, C., Lu, H. Coronatine is more potent than jasmonates in regulating clock. Sci Rep. 10 (1), 12862(2020).
- Zhang, C., et al. LUX ARRHYTHMO mediates crosstalk between the circadian clock and defense in Commun. Nat Commun. 10 (1), 2543(2019).
- Straume, M., Frasier-Cadoret, S. G., Johnson, M. L. Least squares analysis of fluorescence data. Topics in Fluorescence Spectroscopy. 2, Plenum. 117-240 (1991).
- Cal-Kayitmazbatir, S., Francey, L. J., Lee, Y., Liu, A. C., Hogenesch, J. B. PSMD11 modulates circadian clock function through PER and CRY nuclear translocation. PLoS One. 18 (3), e0283463(2023).
- Zhang, E. E., et al. A genome-wide RNAi screen for modifiers of the circadian clock in human cells. Cell. 139 (1), 199-210 (2009).
- Baggs, J. E., et al. Network features of the mammalian circadian clock. PLoS Biol. 7 (3), e52(2009).
- Zipfel, C., et al. Bacterial disease resistance in Arabidopsis through flagellin perception. Nature. 428 (6984), 764-767 (2004).
- Kunze, G., et al. The N terminus of bacterial elongation factor Tu elicits innate immunity in Arabidopsis plants. Plant Cell. 16 (12), 3496-3507 (2004).
- Fabian, M., et al. The flowering time regulator FLK controls pathogen defense in Arabidopsis thaliana. Plant Physiol. 191 (4), 2461-2474 (2023).
アクセスが制限されています。このコンテンツを表示するにはログインするか、トライアルを開始してください。
再版と許可
