Name: 오픈 액세스 NASA GeneLab 플랫폼을 사용 하 여 마우스 생리학에 Spaceflight의 효과 탐험 (동영상) | JoVE Journal
Uploaded: 2019-01-13T15:00:00.000+00:00
Duration: 11 min 8 s
Description: 탐색하세요 NASA GeneLab 플랫폼을 활용한 우주 생물학 연구 방법으로, 마우스 생리학에 대한 미중력 환경의 영향을 분석하고 공개 데이터를 통해 새로운 가설을 생성하는 과정을 학습합니다.

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우리 쥐 서식 지에 관련 된 비디오를 얻는 그녀의 지원에 대 한 NASA Ames 생명 과학 데이터 보관에서 앨리슨 프랑스를 감사 하 고 싶습니다 하 고 전반적인 도움말 얻기 케이지 관련된 정보. 우리는 또한 모 렐 Smithwick NASA 에임스 연구 센터에서 적절 한 정보를 얻는 그녀의 도움에 대 한 감사 하 고 싶습니다. 연구 자금 GeneLab 프로젝트 공간 생명의 사단 및 물리 과학 연구와 응용 프로그램 (SLPSRA)에 NASA의 우주 생물학 프로그램을 통해 NASA 에임스 연구 센터에 의해 제공 했다. 상호의 사용 설명 목적 으로만 이며 미국 정부에 의해 승인을 의미 하지는 않습니다.

저자는 공개 없다.

미 항공 우주국 GeneLab 플랫폼은 우주 생물학 관련 새로운 가설을 생성 하는 과학계 수 있도록 포괄적인 omics 데이터베이스 및 분석 플랫폼이입니다. 여기 우리는 공개적으로 사용 가능한 공간 생물학 플랫폼을 활용 하 여 데이터 분석에서 새로운 가설의 세대에 spaceflight의 시작 부분에서 설치류 실험에 대 한 포괄적인 절차를 제시. 또한, 우리는 또한 제공 된 광범위 한 프로토콜 편견된 시스템 생물학 분석에 공부 되 고 시스템을 운전 하는 핵심 유전자를 식별. 공간 생물학에 대 한 새로운 가설을 생성 하 우리의 최근 연구36 이 프로토콜 효과적으로 활용 되는 방법의 예제로 사용 했습니다. 우리는이 더 나은 이해와 spaceflight 실험 수행 하는 방법을 어떻게 그들 로부터 데이터 GeneLab에 사용할 수 있는 데이터를이 끌 고 궁극적으로 공개적으로 사용 가능한 공간 생물학 omics 데이터의 명확 하 게 해석에 대 한 조사를 통해 희망.
설치류 spaceflight 실험 및 생산 데이터의 분석에 관한 우리의 프로토콜 내에서 몇 가지 중요 한 단계가 있습니다. 쥐 서식 지 이해 설치 개발 하 고 우주에 대 한 최적의 실험 디자인 중요 하다. 이 구체적으로 프로토콜 및 우리는 우리의 프로토콜의 1 단계에서 제공 하는 설명 수반할 것 이다. 조사 물고기 감 금 소에 비해 쥐 서식 지에서 존재 하는 다른 조건에 완벽 하 게 이해 하 고, 일단 생물 학적 결과 해석 되 고 공간에서 환경 조건에 제대로 상관 될 수 있다. 추가에 쥐 서식 지 수정 할 수 없습니다, 때문에 쥐 서식 지 최적 설계 및 우주 비행의 사용을 위해 NASA에 의해 승인 되었습니다.
생물 학적 결과 해석 하는 GeneLab를 소설 공간 생물학 가설 생성 하는 데이터의 분석 데이터를 업로드 관련 된 모든 단계에서 철저 한 프로토콜 제공 우리. 모든 단계는 데이터를 생성 하는 방법을 이해에서 중요 하다, 비록 데이터 분석을 위한 가장 중요 한 단계는 단계 9 및 10. 9 단계는 진정으로 분석 되 고 실험 조건 주도하 고 있는 유전자/경로 결정 하는 편견된 시스템 생물학 메서드를 사용 하 여 transcriptomic 데이터를 분석 하는 프로토콜을 제공 합니다. 10 단계가 중요 omics GeneLab 플랫폼을 사용 하 여 GeneLab 데이터 집합을 분석 하는 쉬운 방법을 가진 사용자를 제공 합니다. 제공 하는 프로토콜에 대 한 수정 일부 단계에 행 해질 수 있다 데이터 분석에 관한. 특히, 단계 9.4-9.6 해질 수 있다 R 프로그래밍 또는 사용자가 선호 하는 다른 좋아하는 도구를 사용 하 여. 데이터 집합에 따라 다른 통계 및 배 변경 차단 크게 규제 하는 유전자를 결정 하기 위해 사용할 수 있습니다. 또한, 9.5 및 9.6 단계에서 핵심 유전자를 결정, 사용자 수 있습니다 수정이 프로토콜 하 고 크게 규제 유전자 예측 함수를 사용 하는 모든 도구를 사용 하 여. 중요 한 개념은 여러 예측 기능 omics 도구를 사용 하 여 허용 하는지 결정 유전자의 공부 되 고 시스템에서 통제 되 고 기능의 대다수와 관련 된.
GeneLab 플랫폼 개발, 하는 동안 계속 데이터 다운로드 후 여기에 설명 된 분석 수행, GeneLab의 다음 단계 하면 omics의 분석에 대 한 데이터를 생성 하는 간편한 워크플로우를 제공 합니다 GeneLab 플랫폼에서 직접 더 높은 순서 분석을 위해 데이터 처리. 또한, 우리 transcriptomic 데이터를 해석 하기 위한 프로토콜에 집중 했다, 반면 GeneLab omics 데이터 proteomic, 게놈을 포함 하 여, metabolomic, 및 epigenomic 데이터의 광범위 한 포함 되어 있습니다. 결국 플랫폼 파이프라인 및 omics의 이러한 종류의 분석에 대 한 지침을 포함 합니다. GeneLab의 마지막 단계 또한 쉽게 공간 생물학 가설 생성 하는 기본 사용자를 허용 하도록 시스템 수준의 시각화 인터페이스를 구현 합니다.
마지막으로, 우리의 시스템 생물학 분석 어떤 시스템에서 유전자/경로 운전 하는 키를 확인 하려면 독특하고 편견 메서드를 제공 합니다 omics 데이터 집합을 사용 하 여 공부 되 고. 우리가이 방법론에서에서 사용 큰 성공 함께 몇 가지 다른 독립적인 연구는 키 드라이버 관련된36,45,,4647,48,49 결정 ,50. 암 관련 omics 연구, 우리는 우리의 예측된 키 유전자/경로 실제로 운전 약물 치료 응답 체 외45핵심 유전자를 노크 하 여 유효성을 실험적으로이 방법론을 사용 하 여. 우리가, 우리는이 프로토콜을 통해 예측 했다 관찰, 치료 핵심 유전자의 부재로 인해 더 이상 효과적 이었습니다. 우리는이 편견된 시스템 생물학 프로토콜 모든 omics 연구에 대 한 주요 경로 결정 하는 유용한 도구가 될 수 믿습니다.
이 프로토콜의 소설 공간 생물학 가설 생성 신속 하 고 효율적인 방법을 제공 한다. GeneLab에서 생성 된 데이터 미래 자금 기회, 실험 검증과 microgravity 그리고 우주 방사선에 대 한 대책의 개발에 대 한 잠재적인 대상에 대 한 조사에 의해 활용 될 수 있습니다. 여기에 제공 된 프로토콜 것입니다 안전한 장기 우주 임무에 대 한 수 있도록 최적의 효율으로 발생할 미래의 공간 생물학 조사 허가.

이 원고의 전반적인 목표는 NASA의 GeneLab 플랫폼1 공간에서 어떻게 설치류 실험을 사용 하는 방법의 명확한 방법론 omics 데이터 분석에 대 한 변환 됩니다 제공. 있어요 인간 바꾸 인된 중력 분야, 우주 방사선, 지구에서 격리 및 다른 적대적인 환경 요인2,3,,45, 에서 수많은 건강 위험에 노출 되는 6. 생물학 실험 수행 공간 및 지상에 정의 하 고 이러한 위험7,,89,10,11, 를 계량 도움이 12 , 13 , 14. 공간에서 이러한 실험 국제 우주 정거장 (ISS), 우주 왕복선 및 다른 궤도 플랫폼에 실시 되었습니다. 이러한 실험 전문된 하드웨어 및 공간 제한 대원 시간 등 microgravity 환경에서에서 실험을 수행의 독특한 관심사를 주어 방법론 필요 합니다. 다양 한 플랫폼, 동물, 식물과 미생물 모델15를 사용 하 여 공간에 정교한 실험을 수행 하기 위한 지금 존재 한다.
설치류 모델 특히 포유동물, 인간을 포함 한 우주선에 응답 하는 방법에 대 한 우리의 이해를 전진 하는 것이 중요 했습니다. 근육 구조16,,1718 과 면역 기능19,,2021에 spaceflight의 영향 포함 됩니다. 지구에 주택 설치류에 사용 되는 표준 물고기 연습장 spaceflight 실험22,23적합 하지 않습니다. 따라서, 오버 년 쥐 및 쥐 비행 되었고 일본 항공 우주 탐험 기관 (JAXA) 서식 지 케이지24, 이온-m 1에 사용 하는 공간 캡슐을 운반 하는 동물을 포함 하 여 다양 한 감 금 소에 무인 러시아 위성25 ,,2627, 쥐 서랍 시스템 (MDS) 이탈리아 우주 기관28,,2930, NASA 동물 인클로저 모듈 (AEM), 그리고 이제는 NASA에 의해 설계 된 설치류 전송 및 서식 지23. 설치류 실험 동물 인클로저 모듈 (AEM)로 언급 하는 감 금 소를 사용 하 여 우주 왕복선에서 처음 시작 했다. 이 하드웨어는 우주 왕복선2327 설치류 실험에 사용 되었다. AEM 원래 개발 되었다 상대적으로 짧은 실험 보드에 대 한 셔틀 (< 20 일). ISS의 개발 이후는 AEMs 더 긴 기간 실험에 대 한 수정 된 하 고 지금 쥐 서식 지22,23라고. 새로운 쥐 서식 지는 우주 정거장 (익스프레스) 랙 인터페이스에 대 한 긴급 처리의 실험을 사용 하 여 ISS에 긴 내구 임무를 지원 하기 위해 설계 되었습니다. 설치류 서식 지는 음식과 물 (그림 1) 표준 물고기 감 금 소 그들의 크기, 공기 흐름, 필터 및 배기 시스템, 액세스에서에서 실질적으로 다르다. 그럼에도 불구 하 고,이 하드웨어 입증 포유류 생리학19,,3132,33 우주선 유도 된 변화에 중요 한 통찰력을 사용 하는 효과적인 연구 플랫폼 ,,3435,36.
대용량의 omics 데이터 이제 설치류와 수행을 포함 한 생물 학적 spaceflight 실험에서 생성할 수 있습니다. 최근, 이러한 omics 실험에서 데이터 되었습니다 NASA GeneLab 플랫폼1 는 포괄적인 데이터 저장소 및 분석 플랫폼을 우주선 실험에서 가설을 개발 하는 사람을 허용을 통해 공개적으로 사용할 수 있습니다. GeneLab 검색, 액세스, 공유 및 데이터의 분석을 위한 도구를 제공합니다. 우리는 표준 물고기 장과 전문된 쥐 서식 지 공간에 사용 간의 차이 쥐36transcriptome에 엄청난 차이가 발생할 보여 GeneLab 데이터 집합을 활용. 우리가 비교 하는 다른 조직에서 설치류 쥐 서식 지 또는 표준 물고기 감 금 소에 4 개의 다른 공개적으로 사용 가능한 데이터 집합 분석. 우리 주요 드라이버와 변경 된 경로 높은 CO2 농도 더 높은 CO에 이르게 ISS에 기인한 높은 CO2 수준 때문에 hypoxic 응답 일치 했다 결정 편견된 시스템 생물학 분석을 사용 하 여, 2 농도 주어진 쥐 서식 지에서 그들은 주위 공기에 수동 시스템입니다. 이 어떻게 과학자 사용 하 여 오픈 소스 도구 및 데이터 생성 ISS의 환경 우주 비행사 건강에 미치는 영향에 대 한 암시가와 소설 결과 보여 줍니다.
여기 우리가 어떻게 설치류 실험 설명 어떻게 이러한 실험에서 데이터를 통해 액세스할 수는 오픈-소스, omic 플랫폼 공간 생물학에 관련 된 공간에서 수행 됩니다. 우리는 우주 임무 및 spaceflight 조직 처리 방법 사용 쥐 서식 지의 구성 논의. 우리는 또한 spaceflight omics 데이터를 발견 하 고 GeneLab 및 우주선에 전체 응답을 촉진 하는 주요 요인에 액세스할 수 있습니다 수36을 식별 하는 방법을 설명 합니다. 우리가에이 프로토콜을 구현 하는 방법을 제시 하는 구체적인 예를 설치류 쥐 서식 지와 물고기 컨트롤 Beheshti에 의해 출판에에서 발생 하는 생물학적 차이 비교 것입니다 외.36. 그라운드 컨트롤은 spaceflight 설치류 실험에 필수적인 중요 하다. 이 프로토콜에서 설명 된 대로 이러한 컨트롤 모두 동일한 조건 (즉, CO2 조건, 습도, 온도, 케이지 크기, 등)는 ISS에 쥐 서식 지 및 표준 물고기 감 금 소는 표준 완료 환경 (예:, CO2 조건, 온도 습도) 지구에 조건. 설치류 쥐 서식 지 지상 컨트롤에 공간에서 설치류를 직접 비교 하실 수 있습니다. 설치류 물고기 감 금 소에 있는 동안 다른 주택 (예를 들어, 물고기 감 금 소 설치류 하드웨어 대) 사이 생물학 비교 하실 수 있습니다. 쥐 서식 지는 다른 물고기에 지속적인 공기 흐름은 연습장 (0.1-0.3 m/s), 긴 기간, 그리고 보조 배기 필터를 캡처하고 microgravity에 지속적인 공기 흐름에 의해 배기 필터를 유도 동물 폐기물을 흡수. 또한, 설치류 서식 지는 수동 시스템 및 입구 주변 공기; 따라서, 그들은 또한 ISS 오두막 (~ 5000 ppm)에 높은 수준으로 인해 더 높은 CO2 농도 있다.

<table><tbody><tr><td>C57BL/6 마우스</td><td>Jackson Laboratoy</td><td>C57BL/6J</td><td>C57BL/6 마우스는 설치류 연구-1 실험과 관련된 데이터 세트에 사용되었습니다</td></tr><tr><td>BALB/C 마우스</td><td>Taconic</td><td>BALB</td><td>BALB/C 마우스는 설치류 연구-3 실험과 관련된 데이터 세트에 사용되었습니다</td></tr><tr><td>Vivarium Cages</td><td>Charles River Laboratory Charles River Laboratory</td><td></td> 설치류 서식지<td>에서 구입한 표준 쥐 케이지</td></tr><tr><td></td><td>NASA</td><td></td><td>이 케이지와 모든 구성 요소는 NASA</td></tr><tr><td>RNAlater</td> 내부적으로 제작되었으며 <td>ThermoFisher Scientific</td><td>AM7020</td><td>RNAlater는 추가 RNA 분리를 위해 조직을 저장하는 데 사용됩니다</td></tr></tbody></table>.

오픈 액세스 nasa genelab 플랫폼을 사용 하 여 마우스 생리학에 spaceflight의 효과 탐험

Exploring the Effects of Spaceflight on Mouse Physiology using the Open Access NASA GeneLab Platform

생물 실험을 수행 하는 공간에서 특별 한 숙박 시설 및 효과적이 고 효율적으로 이러한 조사 수행 되도록 절차 필요 합니다. 또한,이 실험의 infrequency 주어진 그들의 영향 최대화 수 필수적입니다. Omics 기술의 급속 한 발전은 소중한 spaceflight 표본에서 생산 하는 데이터의 양을 극적으로 증가 하는 기회를 제공 합니다. 이것에 대 한 투자, 미 항공 우주국 spaceflight omics 데이터에 대 한 무제한 액세스를 제공 하 고 광범위 한 분석을 장려 GeneLab 플랫폼을 개발 했습니다. 설치류 (쥐, 쥐)는 과학자 들에 의해 공간 관련 생물 학적 영향을 조사 하는 데 사용 하는 일반적인 모형 유기 체. 인클로저 spaceflight 동안 집 설치류 쥐 서식 지 (이전 동물 인클로저 모듈), 라고 하며 물과 음식에 그들의 크기, 공기 흐름 및 액세스 표준 물고기 연습장에서 실질적으로 다른. 또한, 환경 및 대기 조건 국제 우주 정거장 (ISS)에, 때문에 동물 높은 CO2 농도에 노출 됩니다. 우리는 최근 쥐 쥐 서식 지에 땅에 동물 들이 있는지 여부에 관계 없이 그들의 transcriptome 또는 공간에 큰 변화를 경험 했다. 또한, 이러한 변경 내용을 잠재적으로 더 높은 CO2 농도 의해 구동 hypoxic 응답 일치 했다. 여기 우리는 일반적인 설치류 실험 공간에서 수행 되는 방법을, 어떻게 이러한 실험에서 omics 데이터 GeneLab 플랫폼을 통해 액세스할 수 있습니다 및이 데이터에서 중요 한 요소를 식별 하는 방법을 설명 합니다. 이 프로세스를 사용 하 여, 모든 개인 미래 우주 임무 및 활동의 디자인을 바꿀 수 있는 중요 한 발견을 만들 수 있습니다.

Spaceflight transcriptomic 데이터에서 키 드라이버를 결정 하는 것은 건강 위험을 확인 하 고 잠재적인 대책 개발로 우주 비행사 건강에 부정적인 영향을 방지 하기 위해 NASA 도움이 됩니다. 우리의 최근 게시물에서 우리는 위의 단계를 따라 성공적으로 ISS에 CO2 농도 건강36영향 수 찾는 소설을 보여 GeneLab 데이터 집합을 활용. 우리는 또한 사용 위의 기술을 다른 연구에서 성공적으로 운전 되 고 공부45,,4647,48,49,50 시스템 핵심 요소를 결정 하 . 여기이 프로토콜을 사용 하 여 결과 결정 키 드라이버를 성공적으로 사용할 수 어떻게 보여 줍니다.
이 연구에서 우리는 주로 설치류 습관 지상 컨트롤 및 물고기 컨트롤에 설치류에서 발생 하는 생물학적 차이에 집중 했다. 위에서 설명한 대로 더 나은 우리에 게는 ISS에 환경으로 인해 건강에 영향을 미칠 수 있는 가능한 혼동 요인에 정보를 제공 하는 이러한 두 개의 서식 지를 이해 하는 열쇠입니다. 모든 설치류 spaceflight 실험에 대 한 이러한 지상 컨트롤 또한 어떤 생물학적 요인 ISS에 환경 조건 또는 spaceflight와 직접 관련 된 결정에 필수적입니다. 프로토콜에서 설명 했 듯이, 물고기 서식 지에 대 한 환경 조건 쥐 서식 지에 대 한 존재 하는 더 높은 CO2 수준에 노출 되지 않습니다. 물고기 서식 지는 지구 (현재 되 고 300 380 ppm)에 존재 하는 정상적인 공동2 수준. 온도 습도 모두 서식 지는 비슷합니다.
우리 쥐 서식 지 지상 컨트롤 및 두 개의 서식 지의 차이점을 운전에 대 한 책임은 물고기 지상 컨트롤에 설치류 사이 키 유전자를 결정 하기 위해 GeneLab 플랫폼에서 다음과 같은 데이터 집합을 사용: GLDS-21 GLDS-111, GLDS-25, 그리고 GLDS-63. 쥐 서식 지 (이전 AEM)와 독립적으로 각 데이터 집합에 대 한 물고기 컨트롤 위에서 설명한 대로 중요 한 유전자를 결정 하기 위해 분석 실시 됐다. 생물학의 PCA 플롯을 보여주었다 그룹화 (그림 4 쇼는 PCA 플롯 GLDS-21)를 복제 합니다. 전처리 된 데이터에서 우리는 다른 GSEA 유전자 집합에서 첨단 유전자 결정. 1.2-배 변화 (로그2) 유전자를 사용 하 여, 우리가 업스트림 레 귤 레이 터, 정식 경로, 및 biofunctions에 대 한 예측에 관련 된 유전자를 예측할 수 있었다. 각 데이터 집합에 대 한 우리가 다음 발견 공통/중복 유전자 관련 된 모든 유전자 (그림 5)에 대 한. 이 유전자는 쥐 서식 지 (또는 AEM)에서 설치류 사이 응답 운전으로 지금 및 물고기. 어떻게 이러한 주요 유전자 연결의 네트워크 표현 되 고 각 데이터 집합에 대 한 중앙 허브 분석 (그림 6) 보여 줍니다. 예를 들어 MAPK1 마우스 (그림 6A)에서 STS-108 골격 근육 조직 위한 중앙 허브 이다. 이 운전 키 유전자와 대부분 중앙 선수 물고기 감 금 소 대 쥐 서식 지에서 지 내게 하는 마우스에 대 한 생물 학적 차이 일으키는 유전자로 해석 될 것 이다. 우리의 이전 작품에서는, 우리는 어떻게 이러한 핵심 유전자 연관-기존 과학 문학에서 CO2 응답와 어떻게 이러한 유전자 쥐36에서 관찰 된 생물 학적 변화에 대 한 책임을 질 수 토론.
시스템 생물학 접근법, 우리 다음는 "마스터 레 귤 레이 터를" 연결 하는 모든 데이터 집합/조직 이며 잠재적으로 AEMs를 물고기 감 금 소에 비해에 설치류에 보편적인 생물학적 효과 대 한 책임을 확인 했습니다. 이것은 가장 연결 된 모든 데이터 집합에서 유전자를 확인 하 여 이루어졌다 모든 핵심 유전자 네트워크를 구성할 때. MAPK1는 가장 연결 된 유전자와 모든 핵심 유전자 (그림 7)에서 중앙 허브 수 있었습니다. 확인 하려면 MAPK1 AEMs에서 더 높은 CO2 수준에서 생쥐에 생물 학적 변화에 대 한 책임 수 있습니다, 만약 우리가 증거를 지원 하기 위한 과학 문학을 통해 보았다. 우리는 CO259 와 hypoxia19,,6061와 MAPK1의 상관 관계를 나타내는 여러 연구를 발견.
<img alt="Figure 1" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/58447/58447fig1.jpg"> 그림 1 : The 쥐 서식 지 (이전 AEM) 물고기 감 금 소에 비해. (A) 이미지 NASA에서 제공 하는 AEM 케이지 (크레딧: NASA/도미 닉 하트). (B) 현재 표준 물고기 케이지 (우리의 실험실에 의해 촬영 사진) 사용. 이 그림에서 Beheshti 수정 되었습니다 외.36. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/58447/58447fig1large.jpg" target="_blank">이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭 하십시오.</a>
<img alt="Figure 2" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/58447/58447fig2.jpg"> 그림 2 : 우주 임무에서 교통 하는 동안 관련 된 세 가지 다른 모듈과 쥐 서식 지 하드웨어 시스템. (A) 왼쪽된 모듈은 쥐 서식 지 모듈 (이전 AEM), 센터 모듈 (B) 전송, 이며 오른쪽 모듈 (C)는 동물 액세스 단위 (AAU). (D) 마우스 전송 상자 (MTB)입니다. (크레딧: NASA/도미 닉 하트). <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/58447/58447fig2large.jpg" target="_blank">이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭 하십시오.</a>
<img alt="Figure 3" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/58447/58447fig3.jpg"> 그림 3 : 예제 분석 워크플로 프로세스 RNA-seq 데이터에 GeneLab은 인터페이스에 사용 될 수 있는. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/58447/58447fig3large.jpg" target="_blank">이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭 하십시오.</a> 
<img alt="Figure 4" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/58447/58447fig4.jpg"> 그림 4 : 주요 사전 처리 단계 후 대표 데이터 집합의 구성 요소 분석 (PCA). 물고기 감 금 소 대 AEM에 대 한 데이터 집합 GLDS-21에서 STS-118 임무 murine 골격 근육에 대 한 표시 됩니다. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/58447/58447fig4large.jpg" target="_blank">이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭 하십시오.</a>
<img alt="Figure 5" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/58447/58447fig5.jpg"> 그림 5 : 벤 다이어그램을 대표 하는 어떤 핵심 유전자 다른 통로 예측 도구를 사용 하 여 결정 됩니다. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/58447/58447fig5large.jpg" target="_blank">이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭 하십시오.</a> 
<img alt="Figure 6" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/58447/58447fig6.jpg"> 그림 6 : 모든 조건 및 AEM vs 사이 murine 조직에 대 한 결정 하는 핵심 유전자 . 물고기 감 금 소. (A-E) 각 데이터 집합/설치류 조직에 대 한 핵심 유전자의 네트워크 표현입니다. 로그2 배 변화 (1.2 배 변경의 구분)와 유전자 발현에는 붉은 색의 다른 음영 upregulated 유전자에서 배 변화를 묘사 하는 동안 배-변화 downregulated 유전자에 대 한 녹색의 다른 그늘을 얻기 위해 사용 되었다. 녹색 또는 빨강의 더 어두운 그늘 큰 배-변화. 이 그림에서 Beheshti 수정 되었습니다 외.36. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/58447/58447fig6large.jpg" target="_blank">이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭 하십시오.</a>
<img alt="Figure 7" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/58447/58447fig7.jpg"> 그림 7 :는 "마스터 레 귤 레이 터" 설치류 물고기 감 금 소에 비해 쥐 서식 지 주택에 대 한 결정. 모든 개별 키 유전자 (그림 6) 사이 연결 했다 결정 하 고 IPA 통해 네트워크로 표시 됩니다. 네트워크는 가장 연결 된 주요 유전자, MAPK1, 중심에서 방사형 음모로 표시 됩니다. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/58447/58447fig7large.jpg" target="_blank">이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭 하십시오.</a>
보충 그림 1: 데이터 처리 작업을 합리화 하기 위한 ISACreator와 GeneLab-GenomeSpace 통합. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/58447/Supplemental_Figure_1.tif" target="_blank">이 그림을 다운로드 하려면 여기를 클릭 하십시오.</a> 
보충 그림 2: 이종 생물 정보학 외부 데이터베이스 (지리적, 자존심, MG-RAST)와 연맹/통합을 사용 하 여 GeneLab의 스크린샷 검색. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/58447/Supplemental_Figure_2.tif" target="_blank">제발이이 그림을 다운로드 하려면 여기를 클릭 하십시오.</a>
추가 그림 3: GeneLab 공동 작업 사용자의 스크린샷 계정 관리, 및 컨트롤에 액세스 (예:, 개인, 공유, 공용 폴더).  <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/58447/Supplemental_Figure_3.tif" target="_blank">제발이이 그림을 다운로드 하려면 여기를 클릭 하십시오.</a>

NASA GeneLab 플랫폼 생물 spaceflight 실험에서 소중한 omics 데이터를 자유롭게 액세스를 제공합니다. 어떻게 일반적인 마우스 실험 공간에서 실시 하 고 같은 실험에서 데이터를 액세스 하 고 분석할 수 있습니다 어떻게 설명 합니다.

오픈 액세스 NASA GeneLab 플랫폼을 사용 하 여 마우스 생리학에 Spaceflight의 효과 탐험

Performing biological experiments in space requires special accommodations and procedures to ensure that these investigations are performed effectively ...

이 방법은 공개적으로 이용 가능한 모든 혼합 데이터를 사용하여 미래의 연구를 지원하기 위해 가설의 생성에 대한 공간 생물학 분야의 주요 질문에 대답하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이 기술의 주요 장점은 우주 생물학 데이터를 생성하는 도구로 사용할 수 있다는 것입니다. GeneLab에 공개적으로 이용 가능한 데이터는 연구가 상대적으로 적은 비용으로 우주 비행과 관련된 의료 에 대한 질병 치료 또는 대책에 대한 임상 이론을 개발할 수 있습니다.설치류 서식지를 시연하는 것은 설치류 연구를 위한 ISS 미션 과학자인 야사만 쉬라지-파드입니다. 배달 후, 표준 vivarium 케이지 내에서 설치류를 그룹화. 그리고 동물들이 수송기에 적재될 때까지 NASA 영양 업그레이드 설치류 식품 바, 릭스 및 제기 된 와이어 바닥에 익숙해질 수 있습니다.지구와 국제 우주 정거장 사이의 여행의 경우, 수송기 당 총 20 마리의 마우스에 대한 각 수송에 측면 당 10 마리의 마우스를 배치합니다. 국제 우주 정거장에 도착하면 동물 접근 장치를 수송기에 부착하고 마우스 전송 상자를 사용하여 한 번에 5 마리의 마우스를 서식지로 옮기습니다. 생쥐를 서식지에 적재하려면 동물 접근 장치를 수송기에서 분리하고 설치류 서식지에 장치를 부착하십시오.그런 다음 마우스 이송 상자에서 설치류 서식지로 동물을 이송하여 임무 기간 동안 거주합니다. 매일, 서식지 내부의 동물의 비디오는 설치류의 건강과 복지를 모니터링하기 위해 훈련 된 직원에 의해 검사됩니다. 동물과 관련된 모든 작업에 대한 지침과 감독은 참석하는 수의사에 의해 제공됩니다.적외선 이미징은 쥐가 일반적으로 가장 활성화될 때 밝은 어두운 주기의 어두운 단계 도중 서식지 안쪽에 동물을 보기 위하여 이용됩니다. 이 카메라 뷰는 프레임 상단에 있는 푸드 바, 왼쪽의 출입문 및 창, 오른쪽에 있는 적외선 조명을 보여줍니다. 수원은 이 뷰의 푸드 바 뒤에 있는 카메라 뷰 외부에 있습니다.이것은 밝은 어두운 주기의 어두운 단계 도중 연구 결과의 둘째 날에 지상 통제 서식지입니다. 이 서식지는 케이지 의 바닥에 폐기물 트레이와 지구에 지향, 카메라 보기는 중력 벡터를 따라 아래쪽을 찾고있다. 카메라에 가장 가까운 동물은 음식 바 위에 앉아 먹고 있습니다.이 서식지에는 5마리의 마우스만 있지만 일반적으로 한 번에 관찰되는 것은 소수에 불과합니다. 마우스는 푸드 바와 케이지 벽 사이의 오목한 공간과 같은 밀폐된 둥지와 같은 장소를 선호하는 경향이 있습니다. 이것은 또한 수원의 위치입니다.마우스는 구급차, 그루밍, 그리고 지구에 마우스를 위한 전형적인 행동인 사회적인 상호 작용을 보여주고 있습니다. 마우스는 서식지의 여섯 개의 벽을 모두 사용하여 자유롭게 움직이며 벽을 위아래로 자주 올라가는 것을 관찰합니다. 이것은 마우스가 일반적으로 가장 활성화될 때 밝은 어두운 주기의 어두운 단계 도중 연구 결과의 둘째 날에 비행 서식지입니다.우주 비행 중, 지구와 같이, 마우스는 케이지의 모든 여섯 측면을 사용하여 서식지 주위를 이동합니다. 마우스는 적극적으로 서식지 를 통해 탐구하고 탐구하고 먹고, 마시는, 그루밍, 사회적 상호 작용을 포함하여 지구상의 마우스와 동일한 행동을 전시한다. 마우스는 구획에 대해 자신을 추진하기 위해 다른 방법을 사용합니다.비행 도중 마우스는 전형적으로 그들의 앞다리를 사용하여 철사 메쉬를 따라 자신을 당기는 것을 보았으며, 나중에 비행 하는 동안, 마우스는 서식지를 안감하는 철망을 가로 질러 달리기 위하여 4개의 사지를 모두 사용하는 경향이 있었습니다. 마우스는 또한 한 위치에서 다른 위치로 떠서 움직였다. 설치류 연구 원 연구 기간 동안 서식지에 익숙해쥐로, 그들은 구획에 대해 이동에 능숙하게되었다뿐만 아니라 자신의 꼬리를 사용하여 벽에 자신을 고정하는 법을 배웠습니다, 또는 발.데이터 분석, 메타데이터 축 및 연구 설명을 시연하는 것은 GeneLab 팀의 데이터 코디네이터인 Sam Gebre입니다. GeneLab에서 분석을 위한 데이터 세트를 찾으려면 GeneLab 웹 페이지를 열고 데이터 리포지토리를 클릭합니다. 키워드를 검색 데이터 상자에 입력하여 관심 있는 특정 영역을 검색하고 원하는 대로 관심 있는 다른 데이터 베이스를 선택합니다.그런 다음 돋보기 아이콘을 클릭하여 검색을 시작합니다. 모든 키워드를 검색하고 데이터 집합을 검토한 다음 도구를 클릭한 다음 공동 작업 공간을 클릭한 다음 로그인하거나 새 계정에 등록한 경우 로그인한 후 도움말 및 사용자 설명서를 클릭하여 작업 영역 사용 방법에 대한 자세한 지침에 액세스합니다.각 사용자에 대해, 공개 유전자 실험실을 선택하여 유전자 실험실 리포지토리의 모든 데이터 집합에 액세스하고 관심 있는 데이터로 폴더를 엽니다. 관심 있는 데이터 집합을 로컬 디렉터리 작업 영역에 복사하려면 개별 파일을 마우스 오른쪽 단추로 클릭하고 표시되는 메뉴에서 복사/이동을 선택하고 폴더를 선택하여 파일을 복사하고 복사본을 클릭합니다. 그런 다음 데이터 집합 검색에 있는 이전 게시와 관련된 데이터 집합을 찾아 로컬 작업 영역에 메타데이터 파일을 복사합니다.관심 있는 각 데이터 집합에 대한 메타데이터 파일에 액세스하려면 공용 유전자 랩 데이터 집합 하위 폴더를 열고 각 데이터 집합의 메타데이터 하위 폴더에 포함된 하나 이상의 메타데이터 파일에 액세스하여 관심 있는 데이터 집합에 대한 메타데이터 정보를 찾습니다. 모든 데이터 집합에 조사, 연구, 분석 탭 사양에 따라 메타데이터를 제공하는 단일 지퍼 파일이 있는지 확인합니다. 적절한 텍스트 편집기를 열어 스터디에 대한 텍스트 설명과 각 데이터 집합에 대한 분석 메타데이터를 포함하는 조사, 연구, 분석 탭 메타데이터를 시각화하고 액세스합니다.그런 다음 각 데이터 집합 하위 폴더 내에 있는 출력 분석 데이터 파일의 존재를 분석 유형별로 확인합니다. 전사 데이터를 분석하려면 메뉴에서 도구를 클릭하고 은하계를 클릭합니다. 게놈 공간 수입 도구를 사용하여 유전자 실험실, 게놈 공간에서 데이터를 가져옵니다.데이터는 분석 섹션의 기록에 나타납니다. 모양과 가져온 데이터 세트 및 현재 기록을 확인한 후 GeneLab 은하 도구를 사용하여 분석 옵션과 데이터 입력 사양을 사용하여 중앙 패널에 양식을 채웁니다. 양식을 작성하고 실행을 클릭하여 해석을 실행하고 기록 및 색상으로 표시된 작업 제출을 확인하여 실행 상태를 표시한 다음 도구를 복잡한 워크플로에 연결하고 워크플로 도구를 사용하여 워크플로를 관리하고 공유 데이터 메뉴를 사용하여 데이터 집합 워크플로 및 기록을 다른 조사자와 공유합니다.본 대표적인 그래프에 도시된 바와 같이, 원리 성분 분석 플롯을 사용하여 생물학적 복제를 그룹화하고, 유전자 세트 농축 분석 유전자 세트에서 선행 에지 유전자가 결정될 수 있다. 1.2 배 변화를 가진 유전자를 사용하여, 업스트림 레귤레이터, 정경 통로 및 생체 기능에 대한 예측과 관련된 유전자는 모든 유전자에 관련되었던 일반적인 중첩 유전자를 결합할 수 있게 합니다. 그런 다음 설치류와 설치류 서식지 및 vivarium 컨트롤 사이의 반응을 유도하는 이러한 주요 유전자가 분석되는 각 데이터 세트의 중앙 허브를 표시하는 방법의 네트워크 표현.예를 들어, 맵 키나아제 하나는 마우스로부터 의 우주왕복선 임무 STS108 골격 근 조직을 위한 중심 허브이며, 주요 유전자를 구동하고 있으며, 설치류 서식지에 보관된 마우스에 대한 생물학적 차이를 유발하는 중심 플레이어와 비바리움 케이지에 비해 생물학적 차이를 유발하는 유전자로 해석될 수 있다. 시스템 생물학 접근을 취하면, 모든 주요 유전자에서 네트워크를 구성할 때 가장 연결된 모든 데이터 세트에서 유전자가 결정되었고, 그 지도 키나아제 하나가 실제로 모든 주요 유전자에서 가장 연결된 유전자 및 중앙 허브임을 밝혔습니다. 절차를 시도하는 동안, 우주 생물학 설치류 연구 실험을 수행하는 연구원이 NASA의 설치류 연구 임무 과학자와 긴밀하게 협력할 것이라는 점을 기억하는 것이 중요합니다.또한, 모든 우주 생물학 관련 모든 믹스 데이터는 NASA GenesLab 플랫폼에서 사용할 수 있으며,이 절차를 사용하는 것은 우주 생물학과 관련된 새로운 가설을 개발하기위한 가장 효율적인 방법입니다. 이 기술은 또한 암 생물학, 알츠하이머 병 및 심장 혈관 질병과 같은 생물학 시스템과 관련된 다른 모든 혼합 데이터 세트에 적용 될 수있다. 개발 후, 이 기술은 국제 우주 정거장에서 우주 비행사를위한 이산화탄소의 영향에 대한 연구를 고려하기 시작하는 우주 생물학 분야의 연구자들이 길을 열었습니다.

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연구

JoVE Journal

Genetics

유전학

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