January 13th, 2019
NASA の GeneLab プラットフォームは、生物学的宇宙実験から、貴重なオミックス データに自由なアクセスを提供します。空間での典型的なマウス実験の実施方法とそのような実験からデータのアクセス方法と分析方法について述べる。
この方法は、宇宙生物学分野の仮説の生成に関する重要な質問に答え、一般に公開されているすべてのミックスデータを使用して将来の研究を支援するのに役立ちます。この技術の主な利点は、宇宙生物学データを生成するためのツールとして使用できることです。GeneLabに関する一般に公開されているデータにより、研究は、比較的少ないコストで宇宙飛行に関連する医療のための疾患療法や対策に関する臨床理論を開発することができます。
げっ歯類の生息地を実証するのは、げっ歯類研究のためのISSミッションサイエンティストであるヤサマン・シラジ・ファルドです。配達後、標準的なビバリウムケージ内のげっ歯類をグループ化します。そして、動物がトランスポーターにロードされるまで、動物はNASAの栄養アップグレードげげっ歯類の食品バー、lixits、および上げワイヤーの床に順応するようにしてください。
地球と国際宇宙ステーションの間を移動するには、各トランスポーターに1辺あたり10匹のマウスを配置し、トランスポーターあたり合計20匹のマウスを使用します。国際宇宙ステーションに着いたら、動物アクセスユニットをトランスポーターに取り付け、マウストランスファーボックスを使用して一度に5匹のマウスを生息地に移します。マウスを生息地にロードするには、動物アクセスユニットをトランスポーターから切り離し、ユニットをげっ歯類の生息地に取り付けます。
その後、マウス転送ボックスから動物を、ミッション期間中に生息するげっ歯類の生息地に移します。毎日、生息地内の動物のビデオは、げっ歯類の健康と幸福を監視するために訓練されたスタッフによって調べられます。動物を含むすべての作業のガイダンスと監督は、出席した獣医師によって提供されます。
赤外線イメージングは、マウスが典型的に最も活発な明暗サイクルの暗い段階で生息地内の動物を見るために使用されます。このカメラ ビューは、フレームの上部にフード バー、左側にアクセス ドアとウィンドウ、右側に赤外線照明を表示します。水源はカメラビューの外にあり、このビューのフードバーの後ろにあります。
これは、明暗サイクルの暗い段階で、研究の2日目の地上管制生息地です。この生息地は、ケージの底に廃棄物トレイを持つ地球上に向け、カメラビューは重力ベクトルに沿って下向きに見ています。カメラに最も近い動物は、食べ物のバーの上に座って食べています。
この生息地には5匹のマウスがありますが、一度に観察されるのは通常ごくわずかです。マウスは、フードバーとケージの壁の間の凹んだスペースなど、巣のような囲まれた場所を好む傾向があります。これは、水源の場所でもあります。
マウスは、地球上のマウスの典型的な行動である外来、グルーミング、および社会的相互作用を示しています。マウスは生息地の6つの壁すべてを自由に動き回り、壁を上下に頻繁に登ることが頻繁に観察されます。これは、マウスが通常最も活発である明暗サイクルの暗い段階での研究の2日目の飛行生息地です。
宇宙飛行中、地球上のように、マウスはケージの6つの側面すべてを使用して生息地の周りを移動します。マウスは積極的に生息地全体を探索し、アンビュルし、食べること、飲酒、グルーミング、社会的相互作用を含む地球上のマウスと同じ行動を示します。マウスは、コンパートメントについて自分自身を推進するために異なる方法を使用しています。
飛行中の早い段階で、マウスは通常、前肢を使って金網に沿って自分自身を引っ張るのを見られ、飛行中にマウスは4つの手足すべてを使用して生息地を覆うワイヤーグリッドを横切る傾向がありました。マウスはまた、ある場所から別の場所に浮かべて移動しました。ネズミがげっ歯類研究One研究の間に生息地に慣れるにつれて、彼らはコンパートメントの動きに熟達しただけでなく、尾や足を使って壁に固定することを学びました。
データ分析、メタデータ軸、および研究の説明をデモンストレーションするのが、GeneLab チームのデータ コーディネーターである Sam Gebre です。GeneLab で分析用のデータセットを検索するには、GeneLab Web ページを開いてデータ リポジトリをクリックします。検索データ ボックスにキーワードを入力して、特定の対象領域を検索し、必要に応じて他のデータ ベースを選択します。
次に、虫眼鏡アイコンをクリックして検索を開始します。すべてのキーワードが検索され、データセットを確認したら、[ツール]、[共同作業ワークスペース]、およびログインまたは新しいアカウントに必要に応じて登録します。ログイン後、ヘルプとユーザーマニュアルをクリックして、ワークスペースの使用方法に関する詳細な手順にアクセスします。
各ユーザーに対して、パブリック遺伝子ラボを選択して、ジーンラボリポジトリ内のすべてのデータセットにアクセスし、対象のデータを含むフォルダを開きます。目的のデータ セットをローカル ディレクトリ ワークスペースにコピーするには、個々のファイルを右クリックし、表示されるメニューで [コピー/移動] を選択し、ファイルのコピー先のフォルダーを選択して [コピー] をクリックします。次に、データセット検索で配置された前のパブリケーションに関連するデータ セットを見つけ、メタデータ ファイルをローカル ワークスペースにコピーします。
対象の各データセットのメタデータ ファイルにアクセスするには、パブリックジーン ラボ データセット サブ フォルダを開き、各データセットのメタデータ サブ フォルダに含まれる 1 つ以上のメタデータ ファイルにアクセスして、対象のデータ セットのメタデータ情報を見つけます。すべてのデータ・セットに、調査、調査、アッセイタブの仕様に従ってメタデータを提供する単一の zip ファイルがあることを確認します。適切なテキストエディタを開いて、調査、研究、アッセイタブメタデータを視覚化してアクセスし、各データセットの研究の説明とアッセイメタデータを含みます。
次に、アッセイの種類別に各データセットサブフォルダ内に配置されている出力アッセイデータファイルの存在を確認する。トランスクリプトデータを分析するには、to メニューのツールをクリックし、銀河をクリックします。ゲノム空間インポーターツールを使用して、遺伝子ラボ、ゲノム空間からデータをインポートします。
データは、分析セクションの履歴に表示されます。外観と読み込まれたデータセットと現在の履歴を確認した後、GeneLab galaxy ツールを使用して、分析オプションとデータ入力の指定を含むフォームを中央パネルに取り込みます。フォームに入力し、[実行] をクリックして、分析を実行するためのジョブを作成し、実行の状態を示す色分けされたジョブを送信し、複雑なワークフローにツールをリンクしてワークフロー ツールを使用してワークフローを管理し、共有データ メニューを使用して他の調査担当者とデータ セットのワークフローと履歴を共有します。
この代表的なグラフに示すように、主成分分析プロットを用いて生物学的複製をグループ化し、遺伝子セット濃縮分析遺伝子セットから最先端の遺伝子を決定することができる。1.2倍の変化を伴う遺伝子を用いて、上流の調節因子、正規経路、および生体機能の予測に関与する遺伝子を予測することができ、すべての遺伝子をグループ化するために関与する共通の重複遺伝子を可能にする。次に、げっ歯類とげっ歯類の生息地とvivariumコントロールの間の応答を駆動するこれらの主要な遺伝子がどのように分析されているかをネットワーク表現します。
例えば、mapキナーゼ1は、マウスからのスペースシャトルミッションSTS108骨格筋組織の中心的なハブであり、主要遺伝子を駆動している遺伝子と解釈することができ、げっ歯類の生息地とビバリウムケージに収容されたマウスの生物学的差異を引き起こす可能性が最も高い。システム生物学のアプローチを取ると、すべての主要遺伝子からネットワークを構築する際に最も接続されているすべてのデータセットからの遺伝子が決定され、マップキナーゼ1が実際にすべての主要遺伝子から最も接続された遺伝子と中央ハブであることを明らかにしました。この手順を試みる一方で、宇宙生物学のげっ歯類研究実験を行う研究者は、NASAのげっ歯類研究ミッション科学者と緊密に協力し、実験を設定し、実行することを覚えておくことが重要です。
さらに、すべての宇宙生物学関連の全てのミックスデータはNASA GenesLabプラットフォームで利用可能であり、この手順を使用することは、宇宙生物学に関連する新しい仮説を開発するための最も効率的な方法です。この技術は、がん生物学、アルツハイマー病、心血管疾患などの生物学的システムに関連する他のすべての混合データセットにも適用できます。この技術は、開発後、宇宙生物学の研究者が国際宇宙ステーションの宇宙飛行士に対する二酸化炭素の影響に関する研究を始める道を開いた。
NASA GeneLabプラットフォームは、生物学的宇宙飛行実験からの貴重なオミクスデータへのアクセスを提供します。この記事では、宇宙でのマウス実験の実施方法と結果データへのアクセスと分析方法について説明します。
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.
The method integrates into the discovery continuum from hypothesis generation to preclinical validation by enabling omics data access and analysis.