Pesquisa baseada em padrões de dados Epigenomic usando GeNemo
8 de outubro de 2017
Ao contrário dos dados de sequência de DNA, epigenomic dados não são prontamente submetidos a pesquisas baseadas em texto. Aqui apresentados são os procedimentos para usar uma versão atualizada do GeNemo, uma ferramenta de Bioinformática baseado na web, para realizar pesquisas baseada em padrões para semelhanças em epigenomic dados comparando bancos de dados disponíveis on-line incluindo livre de elementos de DNA com dados do usuário.
O objetivo geral deste vídeo é mostrar aos pesquisadores na área de estudo epigenético como utilizar o programa GeNemo para obter regiões de similaridade entre diferentes marcas epigenéticas e diferentes tipos celulares. Nosso objetivo ao criar este programa foi permitir que pesquisadores comparem seus dados de funções celulares com vastas bases de dados públicas conhecidas, como Encode e Mousington. Busca informativa com pesquisa típica por palavras-chave.
No limite, suas células apresentam três curvas de primização K4 ou outras curvas específicas. Embora essas assinaturas sejam úteis, o GeNemo também pode buscar adições nos dados reais, em vez de semelhanças na descrição dos dados. Suponha que você tenha uma proteína nova de ligação ao DNA, com pouco ou nenhum conhecimento prévio sobre que tipo de modificações epigenéticas ou contagens de células se espera que estejam relacionadas a ela.
O GeNemo ainda pode ajudar a restringir os alvos potenciais. O GeNemo pode ler arquivos em diversos formatos, incluindo símbolos matemáticos e letras gregas, e utilizará diferentes métodos de correspondência de padrões. Ele também resolverá as regiões divergentes com base em seus escores de similaridade e fornecerá opções para exportação de dados. Agora, vamos demonstrar como realizar uma busca no GeNemo.
Para usar o GeNemo, você precisará de seu próprio arquivo de dados em formato BED ou big wig, que pode ser convertido a partir de dados brutos experimentais com ferramentas comuns de bioinformática, como o navegador do genoma UCSC. Primeiro, acesse GeNemo.org. Na página principal, você verá uma caixa de pesquisa com opções de especificação.
Escolha a espécie com a qual deseja comparar seus dados. Para este tutorial, usaremos homosapiens como espécie de referência. Em seguida, escolha seu próprio arquivo para carregar no GeNemo.
Este arquivo pode ser hospedado online ou em sua unidade local. Copie e cole a URL nesta caixa se seus dados estiverem online. Ou clique no botão abaixo para carregar um arquivo de dados local.
Para este tutorial, usaremos um arquivo de exemplo. Às vezes, as buscas podem levar muito tempo para serem concluídas. Se você não deseja esperar, pode fornecer seu endereço de e-mail nesta caixa.
E você receberá um e-mail com um link para os resultados quando a busca for concluída. Se você estiver fornecendo seus próprios dados no formato BED, há outra URL para fazer o upload de um arquivo big wig apenas para fins de exibição. Você também pode especificar um intervalo de busca nesta caixa.
Para especificar um intervalo de busca, você deve indicar o número do cromossomo, bem como o intervalo de pares de bases. As duas entradas a seguir seriam lidas da mesma forma: Chromosome1:1-1000000. Ou substituindo os sinais de pontuação por espaços, que é o formato do arquivo BED.
Cromossomo1 1 1000000. Agora, clique no botão de seleção de dados para escolher quais tipos de faixas devem ser pesquisados. Você pode clicar nas caixas de seleção ao lado de cada amostra de dados para pesquisá-la, mas também há uma função de filtro.
A função de filtro é útil para selecionar várias faixas ao mesmo tempo. Aqui, você pode escolher a categoria pela qual deseja filtrar, bem como usar os botões na parte inferior da guia. Os três primeiros botões são bastante autoexplicativos.
O filtro faz com que todas as faixas que não pertencem às categorias selecionadas fiquem desmarcadas. É uma espécie de porta lógica E. Por outro lado, excluir faz com que as categorias selecionadas fiquem desmarcadas.
Como um portão lógico NOT. Quando estiver pronto, clique no botão de pesquisa para iniciar a busca. Se você estiver pesquisando várias faixas e/ou não tiver especificado um intervalo de busca menor, a pesquisa pode levar algum tempo.
No campo de resultados, você verá várias seções do genoma onde seu arquivo de dados e a espécie pesquisada são semelhantes em uma ou mais das sequências de faixas que você especificou. Você pode clicar em baixar arquivo BED para obter um arquivo contendo uma lista das regiões correspondentes. Clique no botão mostrar em cada campo para visualizar a seção correspondente.
Na seção de exibição, você verá a faixa dos seus próprios arquivos de dados, bem como a(s) faixa(s) correspondente(s). Você pode mover-se para montante ou jusante deslizando a barra superior com as etiquetas de pares de bases. Como é possível observar neste exemplo, o pico aqui representa uma semelhança entre as duas faixas.
Após assistir a este vídeo, você deverá ter uma boa ideia de como obter regiões de similaridade entre diferentes marcadores epigenéticos usando o GeNemo. Os resultados da busca no GeNemo incluirão marcadores epigenéticos, como fatores de transcrição encontrados, metilação do DNA, acessibilidade de cromatina ou outros tipos de sinal em diversos tipos de tecidos que apresentam padrões semelhantes em determinadas regiões genômicas aos seus dados de interesse. A partir disso, você poderá observar se esta proteína que se liga ao DNA pode interagir com algum fator transcricional, com alguns elementos regulatórios ou ter alguma relação com a estrutura da cromatina, entre outros.
Você também pode observar quais tipos de tecidos apresentam maior similaridade com seu conjunto de dados, o que pode indicar a função de desenvolvimento de sua proteína de interesse. Ao realizar esse tipo de busca ampla, o GeNemo pode retornar regiões, marcadores e/ou tipos celulares tentativos em um tempo relativamente curto. A partir desses resultados, também seria possível restringir as áreas de interesse potenciais para orientar experimentos futuros, como escolher a linhagem celular apropriada para a proteína em questão, testar interações com fatores transcricionais específicos ou modificações epigenéticas por meio de Co-IP, 30C, 4C, 5C ou HiC.
Esperamos que este tutorial tenha sido útil, e estamos constantemente trabalhando para aprimorar o GeNemo. Para tanto, agradecemos quaisquer comentários.
Visão Geral
Este artigo apresenta um tutorial sobre o uso do GeNemo, uma ferramenta bioinformática baseada na web projetada para buscas baseadas em padrões em dados epigenômicos. Os pesquisadores podem comparar seus dados com extensas bases de dados públicas para identificar regiões de similaridade entre diferentes marcas epigenéticas e tipos celulares.
Componentes Principais do Estudo
Área da Ciência
- Epigenética
- Bioinformática
- Análise de dados
Contexto
- Dados epigenômicos são difíceis de pesquisar usando métodos tradicionais baseados em texto.
- O GeNemo permite a comparação de dados do usuário com bancos de dados públicos conhecidos.
- A ferramenta suporta vários formatos de dados e oferece opções de visualização.
- Compreender as modificações epigenéticas é essencial para estudar a regulação gênica.
Objetivo do Estudo
- Demonstrar como utilizar o GeNemo para análise de dados epigenômicos.
- Permitir que pesquisadores identifiquem alvos potenciais relacionados aos seus dados.
- Facilitar a exploração de semelhanças em marcadores epigenéticos entre diferentes tipos celulares.
Métodos Utilizados
- Utilização do GeNemo para comparação de dados.
- Entrada de dados do usuário em formato BED ou big wig.
- Seleção de espécies e faixas de dados para análise.
- Visualização dos resultados e opções de download para regiões correspondentes.
Resultados Principais
- Identificação de regiões genômicas com padrões epigenéticos semelhantes.
- Capacidade de visualizar seções correspondentes do genoma.
- Os resultados incluem diversos marcadores epigenéticos e fatores de transcrição.
- Potencial para orientar o planejamento de experimentos futuros com base nos achados.
Conclusões
- GeNemo é uma ferramenta valiosa para pesquisadores em epigenética.
- O programa aprimora a capacidade de analisar e comparar dados epigenômicos.
- Feedbacks são incentivados para melhorar a funcionalidade do GeNemo.
Perguntas Frequentes
Relevância Executiva para a Indústria
O GeNemo aborda uma lacuna crítica na análise de dados epigenômicos ao permitir buscas baseadas em padrões em conjuntos de dados genômicos funcionais públicos, uma capacidade ausente em ferramentas tradicionais baseadas em texto. Isso apoia a validação de alvos e a redução de riscos mecanicistas na fase inicial de descoberta, identificando assinaturas epigenéticas associadas a tipos celulares e estágios de desenvolvimento relevantes para doenças. A ferramenta aumenta a confiança preditiva na geração de hipóteses sobre moduladores epigenéticos e proteínas associadas à cromatina.
Aplicações Estratégicas em P&D de Biotecnologia e Farmacêuticos
Descoberta Inicial e Validação de Alvos
- Valor Científico: Permite a investigação de hipóteses terapêuticas por meio da comparação de dados epigenômicos do usuário com conjuntos de dados do ENCODE, a fim de identificar padrões compartilhados em modificações de histonas, ligação de fatores de transcrição e acessibilidade da cromatina.
- Valor Operacional: Apoia a validação funcional de alvos ao revelar paisagens epigenéticas específicas de tipos celulares, que podem indicar mecanismos regulatórios de proteínas que se ligam ao DNA.
- Valor Preditivo: Facilita a triagem de portfólios ao destacar regiões genômicas com marcas epigenéticas semelhantes, ajudando a priorizar alvos com uma fundamentação mecanicista mais robusta.
Triagem e Desenvolvimento de Ensaios
- Valor Científico: Prepara sistemas biológicos validados para fluxos de trabalho subsequentes ao identificar contextos epigenéticos nos quais os alvos de interesse estão ativos, orientando o planejamento de ensaios.
- Valor Operacional: Aprimora a padronização e reprodutibilidade dos ensaios ao fornecer pontuações quantitativas de similaridade e saídas reprodutíveis de regiões genômicas.
- Prontidão para Triagem: Permite avaliação confiável de compostos ao definir regiões genômicas epigeneticamente relevantes para triagem funcional subsequente.
Pesquisa Translacional e Pré-clínica
- Continuidade Translacional: Conecta descobertas científicas à validação pré-clínica mediante a identificação de marcadores epigenéticos em tecidos e estágios de desenvolvimento relevantes para a doença.
- Alinhamento de Biomarcadores: Apoia o desenvolvimento de biomarcadores translacionais ao associar padrões epigenéticos a tipos celulares e condições específicas.
- Avanço Ajustado ao Risco: Orienta a tomada de decisões ao revelar a conservação epigenética entre tecidos, reduzindo a incerteza biológica na seleção de alvos.
Integração de Pipeline e Fluxo de Trabalho
GeNemo se insere no continuum de descoberta que vai da geração de hipóteses à identificação de compostos líderes, permitindo a interpretação de dados epigenéticos que orientam a seleção de alvos e o desenvolvimento de ensaios.
- Biologia da Descoberta: Apoia a verificação de hipóteses e a clarificação de vias ao identificar regiões epigenômicas com padrões semelhantes aos dados fornecidos pelo usuário em diferentes tipos celulares e espécies.
- Triagem: Melhora a preparação de ensaios por meio de saídas quantitativas e arquivos BED descarregáveis das regiões correspondentes, permitindo triagem padronizada de compostos em contextos epigenéticos relevantes.
- Análise: Fornece pontuações de similaridade e faixas genômicas visualizáveis que ajudam as equipes a comparar condições epigenéticas e priorizar alvos.
- Pesquisa Translacional: Conecta-se ao trabalho pré-clínico ao identificar assinaturas epigenéticas em tecidos associados a doenças, apoiando a validação de alvos alinhada a biomarcadores.
- Reutilização Empresarial: Funciona como uma capacidade bioinformática reutilizável para interpretação de dados epigenômicos em múltiplos projetos e áreas terapêuticas.
Impacto Operacional e Empresarial
- Valor Científico: Aumenta a confiança preditiva na validação de alvos ao reduzir ambiguidades mecanicistas por meio da correspondência de padrões epigenômicos.
- Valor Operacional: Garante padronização e escalabilidade por meio de formatos de entrada consistentes (BED, bigWig) e parâmetros de busca reprodutíveis.
- Valor Estratégico: Melhora decisões de prosseguir/interromper ao permitir a redução precoce de riscos epigenéticos, diminuindo o risco de falha biológica em estágios avançados.
- Impacto no Portfólio: Apoia a priorização ajustada ao risco ao destacar alvos com embasamento epigenético sólido em sistemas relevantes para doenças.
Considerações de Implementação
- Exige experiência em epigenética e bioinformática para interpretar os resultados de correspondência de padrões e selecionar conjuntos de dados de referência apropriados.
- Requer acesso a formatos de dados compatíveis com o navegador do genoma UCSC e conectividade com a internet para consultar faixas hospedadas no ENCODE e em outras plataformas.
- Exige padronização entre equipes quanto aos formatos de dados e parâmetros de busca para garantir a reprodutibilidade entre projetos.
- Necessita considerar adaptações ao aplicar os resultados em diferentes sistemas modelo (por exemplo, camundongo para humano) devido à divergência epigenética.
- Limita-se à detecção de similaridade de padrões; não infere relações causais nem interações diretas proteína-DNA sem validação adicional.
