Summary
NASA GeneLab platformu biyolojik uzay uçuşu deneylerden değerli omics veri sınırsız erişim sağlar. Biz nasıl uzayda bir tipik fare deney ve ne tür deneyler verileri erişilebilir analiz ve açıklanmaktadır.
Abstract
Biyolojik deneyler uzayda gerçekleştirmek için özel konaklama ve yordamlar bu soruşturmalar etkili ve verimli bir şekilde gerçekleştirilmesini sağlamak gerekir. Ayrıca, bu deneyler infrequency göz önüne alındığında bu etkileri maksimize zorunludur. Omics teknolojileri hızlı ilerlemesi önemli ölçüde değerli uzay uçuşu örnekler üretilen veri hacmi artırmak için bir fırsat sunuyor. Bu konuda yararlanmak için NASA'ın uzay uçuşu omics veri sınırsız erişim sağlamak ve yaygın, analizleri teşvik etmek GeneLab platform geliştirmiştir. Kemirgenler (sıçanlar ve fareler) alanı ile ilgili biyolojik etkileri araştırmak için bilim adamları tarafından kullanılan ortak model organizmalar vardır. Uzay uçuşu sırasında evin kemirgenler kemirgen habitatları (eski adıyla hayvan muhafaza modülü) adı verilen ve su ve yiyecek için önemli ölçüde farklı standart vivaryum kafeslerde onların boyutları, hava akımı ve erişim muhafaza. Ayrıca, çevresel ve atmosferik koşullar nedeniyle Uluslararası Uzay İstasyonu (ISS üzerinde) hayvanlar için daha yüksek bir CO2 konsantrasyonu maruz kalır. Biz son zamanlarda kemirgen habitatları farelerde hayvan yere olup ne olursa olsun onların transcriptome veya boşluk büyük değişiklikler deneyim bildirdi. Ayrıca, bu değişiklikleri potansiyel olarak daha yüksek CO2 konsantrasyonu tarafından tahrik hipoksik bir tepki ile tutarlı edildi. Burada tipik bir kemirgen deneme alanı içinde nasıl yapılır, nasıl bu deneyler omics verileri GeneLab platformu üzerinden erişilebilir ve bu verilerin önemli faktörler nasıl açıklar. Bu işlemi kullanarak, herhangi bir bireyin gelecekteki uzay görevleri ve faaliyetleri tasarımını değiştirebilir kritik keşifler yapabilirsiniz.
Introduction
Bu makale genel amacı NASA'ın GeneLab platform1 ve alanda yapılan nasıl kemirgen deneyler nasıl kullanılacağı açık bir metodoloji omics veri analizi için çevrilir sağlamaktır. Spacefaring insanlar için çok sayıda sağlık riskleri değişmiş yerçekimi alanları, uzay radyasyonu, yalıtım Dünya'dan ve diğer düşmanca çevresel faktörler2,3,4,5, sunulur 6. biyolojik deneyler uzayda ve yere gerçekleştirilen tanımlamak ve bu riskleri7,8,9,10,11, ölçmek için yardımcı oldu 12 , 13 , 14. uzayda, Uluslararası Uzay İstasyonu (ISS), uzay mekiği ve orbital diğer platformlar üzerinde bu deneyler yapılmıştır. Bu deneyler özel donanım ve sınırlı mürettebat zaman ve mikrogravite ortamı da dahil olmak üzere uzayda deneyler yapmak benzersiz kaygıları göz önüne alındığında metodoloji gerektirir. Çeşitli platformlarda şimdi bitki, hayvan ve mikrobiyal modelleri15kullanarak uzayda sofistike deneyler gerçekleştirmek için mevcut.
Kemirgen modelleri nasıl insanlar, dahil memeli, uzay uçuşu için yanıt bizim anlayış ilerleyen özellikle önemli bir şey. Bu uzay uçuşu kas yapısı16,17,18 ve bağışıklık fonksiyonları19,20,21üzerinde etkisi bulunmaktadır. Dünya üzerindeki konut kemirgen için kullanılan standart vivaryum kafesleri gökbilim deneyler22,23için uygun değildir. Bu nedenle, Rus uydusu25 yıl fare ve sıçanlar edilmiş uçakla ve Japon uzay keşif Ajansı (JAXA) Habitat kafes24, uzay kapsülleri BION-M1 üzerinde kullanılan taşıyan hayvan dahil olmak üzere çeşitli kafeslerde yer alan üzerinde insansız ,26,27, İtalyan Uzay Ajansı28,29,30, NASA'ın hayvan muhafaza modülü (AEM) ve şimdi NASA tarafından tasarlanan fareler çekmece sistemi (MDS) Kemirgen ışınlama ve doğal ortamlarını23. Kemirgen deneyler ilk hayvan muhafaza modülü (AEM) olarak anılacaktır kafesleri kullanarak uzay mekiği gemide başladı. Bu donanım uzay mekiği2327 kemirgen deneylerde kullanılan. AEM was orijinal gelişmiş nispeten kısa deneyler on-board Servisi (< 20 gün). ISS geliştirilmesi, bu yana AEMs daha uzun süre deneyler için modifiye edilmiş ve şimdi kemirgen habitatları22,23adlandırılır. Yeni kemirgen habitatları saatiyle deneyler işleme için uzay istasyonu (EXPRESS) raf arabirimi kullanarak ISS uzun süreli misyonları desteklemek için tasarlanmıştır. Kemirgen habitatları yiyecek ve su (Şekil 1) önemli ölçüde farklı standart vivaryum kafeslerde onların boyutları, hava akımı, filtre ve egzoz sistemi ve erişim. Yine de, bu donanım memeli Fizyoloji19,31,32,33 uzay uçuşu kaynaklı değişikliklere içine anahtar anlayışlar etkinleştirme bir etkili araştırma platformu olduğu ispatlanmıştır ,34,35,36.
Çok sayıda omics veri şimdi kemirgenler ile gerçekleştirilen dahil olmak üzere biyolojik gökbilim deneyler üzerinden oluşturulur. Son zamanlarda, bu omics deneyler verilerden bir kapsamlı veri deposu NASA GeneLab platform1 ve herkesin hipotezler gökbilim deneyler üzerinden geliştirmek sağlayan analiz platform aracılığıyla kamuya yapılmıştır. GeneLab keşif, erişim, paylaşım ve veri analizi için araçlar sağlar. GeneLab veri kümeleri standart vivaryum kafesleri ve özel kemirgen uzayda kullanılan doğal ortamlarını arasındaki farklar fareler36transcriptome büyük farklar neden göstermek için kullanılmıştır. Dört farklı kamuya veri kümeleri, sürüngen kemirgen habitatları veya standart vivaryum kafes içinde yer alan farklı dokulardan karşılaştırma analiz ettik. Tarafsız sistemler biyoloji analizi kullanarak, biz ana sürücüleri ve değiştirilmiş olan yollar için daha yüksek CO açar ISS üzerinde daha yüksek CO2 konsantrasyonu nedeniyle yüksek CO2 düzeyleri nedeniyle hipoksik Yanıt ile tutarlı olduğunu tespit Kemirgen göz önüne alındığında Habitat 2 konsantrasyonlarda onlar ortam havası almak pasif sistemler vardır. Bu bilim adamları yeni bulguları ile nasıl ISS ortamının astronot sağlık etkileri üzerinde dolaylı oluşturmak için açık kaynak araçlar ve verileri nasıl kullanabileceğiniz gösterilmektedir.
Burada tarif biz nasıl kemirgen denemeler alanı ve nasıl bu deneyler verilerden bir açık kaynak alan biyoloji için omic platformu ile ilgili erişilebileceğini gerçekleştirilir. Biz uzay ve uzay uçuşu doku nasıl işleneceğini için kullanılan kemirgen habitatları yapılandırmasını tartışın. Ayrıca nasıl keşfetti ve GeneLab ve nasıl anahtar faktörleri uzay uçuşu için genel yanıt sürüş erişilen veri omics olabilir uzay uçuşu36tespit açıklar. Bu protokolü nasıl uygulanır sunacak belirli örnek kemirgen Habitat ve Prens tarafından yayımlanan vivaryum denetimlerinde yer alan Rodents meydana gelen biyolojik farklılıklar karşılaştırma vd.36. Zemin denetimlerin uzay uçuşu kemirgen deneyler için gerekli olduğunu unutmamak gerekir. Bu protokol için açıklandığı gibi bu denetimleri koşulların her ikisi de aynı (yani, CO2 koşulları, nem, sıcaklık, kafes boyutları, vb) ISS kemirgen doğal ortamdan ve standart var standart vivaryum kafesleri ile yapılır çevre (yani, CO2 koşulları, nem ve sıcaklık) koşulları dünya üzerinde. Kemirgen Habitat zemin denetimlerde yer alan kemirgenler gibi kemirgenler uzayda için doğrudan karşılaştırma sağlar. Kemirgenler vivaryum kafeslerde yer alan farklı Konut (örneğin, vivarium kafesleri kemirgen donanım vs) arasında biyolojik karşılaştırma için izin verirken. Kemirgen Habitat sürekli hava akımı yok vivaryum kafesleri farklıdır (0,1-0,3 m/s), uzun bir süre ve yakalar ve hayvan atıkları boşaltma filtresi mikrogravite sürekli hava akışı tarafından yönlendirilen emer bir ikincil boşaltma filtresi. Buna ek olarak, kemirgen habitatları pasif sistemler ve alımı ortam havası var; Bu nedenle, aynı zamanda daha yüksek CO2 konsantrasyonu (~ 5000 ppm) ISS kabinde yüksek seviyeleri nedeniyle var.
Protocol
Konut ve doku için hayvan protokolleri laboratuvar hayvan bakımı için standart yönergeleri takip ve NASA'ın tarafından onaylanmış olan uçuş ve zemin kurumsal hayvan bakım ve kullanım Komiteleri (IACUC).
1. yapılandırma kemirgen alanları
Not: NASA kemirgen habitatları (daha önce AEMs) alanı (Şekil 1) işlemleri için karşılamak için vivaryum kafesleri üzerinden farklı özelliklere sahip.
- Her kemirgen Habitat evi 10 fareler (fare başına ilâ 30 g). House 5 fare tek bir bölme ise habitat iki bölmeleri veya 10 fareler yapılandırıldığında yuvası başına.
Not: NASA kemirgen habitatları daha geniş bir erişilebilir yüzey alanı kemirgen başına standart vivaryum kafes var. - Hayvanlar yere denetimleri için kemirgen Habitat içinde ISS çevre Simülatörü (ISSES) aynı çevre koşullarında farelerde CO2 konsantrasyonu, sıcaklık ve bağıl nem oranı da dahil olmak üzere uçuş hayvanlar ev.
- Hayvanlar için özel yapılmış NASA besin yükseltilmiş kemirgen Foodbars (NuRFB) uygun olarak fareler37için Ulusal Araştırma Konseyi (NRK) beslenme gereksinimleri ile ad libitum erişim sağlaması ve basınç su lixits harekete geçirmek.
- Hayvanların sağlık ve kemirgen habitatları sırasında gerçekleşen 1212: standart özelliklerle gündüz LED aydınlatma ve video sağlık kontrolleri sırasında kızılötesi aydınlatma ışık-siklet vivaryum için benzer kafesleri s ile etkin davranışları izlemek karanlık döngüsü.
- Günlük hayvanların sağlık ve davranış ve toplamak video kızılötesi aydınlatma ile gece boyunca izlenmesi için kemirgen Habitat kafeslerde dört fotoğraf makinesi yerleştirin.
- Kemirgenler bir taşıyıcı (Şekil 2B) ISS Dragon kapsül veya benzer başlatmak araç yakıt sağlar.
- Kemirgenler gözlenen ve başlatmak için taşıyıcı içine yüklenen önce NASA uçuş hayvan hastalıklarıyla ilgili ve eğitimli ekip Üyeler için ISS ve kemirgen habitatları transferi önce girişte muayene olun.
- Bu geçiş dönemi, house en fazla 20 fare (10 her iki tarafında) veya taşıyıcı 12 fareler için.
Not: Kemirgen Habitat, ışınlama çevre koşulları için pasif bir birim benzer. Bu kısa geçiş döneminde bu tek-unit 20 fareler ev.
2. uzay uçuşu deneyler için işleme kemirgen
- Kemirgenler standart satıcılardan temin etmek.
Not: Teslimat, kemirgenler standart vivaryum kafes içinde gruplandırmak ve hayvanlar taşıyıcı yüklenir kadar NASA'ın NuRFB, lixits ve yükseltilmiş tel zeminler için alışmana hayvan-si olmak. Kemirgenler kafeslerde bırakarak hayvanlar doğal olarak uyum sağlayacaktır. Fareler kemirgen Habitat ve vivaryum kafes içinde ve dışında kullanımı yaygın olarak tüm kemirgen deneyler12,27,28için kullanılan iletişim kurallarını izler. Kemirgen Habitat sistemi (Şekil 1A) her iki uzay uçuşu STS ve ISS, sırasıyla ve ISS veya STS çevre koşulları simüle zemin denetimler için kullanılacaktır. - Bazı görevler için standart vivaryum kafesleri (Şekil 1B) vivaryum kontrol için kullanın. 5 veya 10 fareler standart vivaryum kafes kullanın.
- Kemirgen habitatları için iki farklı bölmeleri bölme başına 5 fareler ile 10 fareler koyun. Habitat tek bir yerde başına 10 fareler ev için kafes ayırıcıyı kaldırmak.
-
(Şekil 2) açıklandığı gibi uzay uçuşu misyonları sırasında kemirgen donanım üç bileşeni kullanmak.
- Kemirgenler toprak ve ISS arasında veya tersi çift yoğunluklu (yan başına 10 fareler, ışınlama başına 20 fareler) seyahat için bir taşıyıcı (Şekil 2B) yerleştirin.
- Bir kez ISS, ışınlama için hayvan erişim birimi (AAU) (Şekil 2C) ekleyin. Kemirgenler ışınlama fare Transfer kutuları (MTB) kullanarak habitatları transfer (MTB başına 5 fareler) (Şekil 2B).
Not: AAU ISS kulübeye güç kaynağı herhangi bir hayvan ürünleri (, dışkı, idrar, kürk gibi) içeren için kullanılır. - AAU taşıyıcı üzerinden bağlantısını kesin ve kemirgen Habitat için iliştirin. O zaman hayvanlar MTB kemirgen görev süresi için bulundukları Habitat (Şekil 2A) aktarın.
Not: Tüm kemirgen habitatları için ISS kabinde yüksek seviyeleri nedeniyle CO2 konsantrasyonu 5000 ppm olduğunu.
- Sıcaklık ve nem kemirgen alanları izlemek, ancak etkin termal denetimler vardır. Kemirgen araştırma ekibi korumak ve kemirgen Habitat sıcaklığında belirler kabin sıcaklığı kontrol etmek için ISS ile çalıştığından emin olmak.
Not: Kemirgen yaşam alanları açık ve koyu döngüsünün her 12 h (örneğin, 5:00-17:00 GMT, ışıkları) oluşur ve ISS mürettebat (haftalık veya iki haftalık) gıda dışında düzenli ve sık sık değişiklik yapar ve su (~ 28 günde) yenilenir.
3. kemirgenler ve işleme doku ötenazi
- Ötenazi için kemirgen ötenazi (ikincil bir yöntem ile eşleştirilmiş mayi enjeksiyon (IP) üzerinden genel anestezi (150/45 mg/kg vücut kitle fosfat tamponlu tuz 0.3 mL toplam hacmi içinde seyreltilmiş kadar ketamin/Xylazine) aşırı dozda vermek Servikal yerinden çıkması veya torakotomi).
-
ISS üzerinde yapılan deneylerde için:
- Kemirgenler de canlı, döndürmek veya
- ISS ötenazi.
- Kemirgen leşleri-95 ± 2 ° C'de ISS üzerinde dondurucular, donma ve kullanılabilir dönüş aracı (Şu anda SpaceX Dragon kapsül) Dünya'ya geri.
- Kemirgenler Dünya'ya iade edilir, tüm organ ve dokularda (yani, karaciğer, böbrek, deri, kas, kalp, dalak, gözleri, böbreküstü bezleri, akciğer ve beyin) teşrih ve-80 ° C'de ya da çözüm sabitleme RNA saklayın.
- Aynı usul ve zamanlamaları tüm denetim zemin deneyleri için ISS telemetri verileri eşleştirmek için bir 3-5 gün uzaklığı ile uçuş denemesi olarak izleyin.
- Korunmuş dokulardan RNA, protein ve GeneLab platformu (genelab.nasa.gov) her veri kümesi ile ilişkili ayrıntılı olarak açıklanan standart protokolleri kullanarak DNA izolasyon izole etmek.
Not: Birincil investigator(s) tarafından kullanılan değil kemirgen doku NASA'ın kurumsal bilimsel koleksiyon parçası haline. Bu örnekler Ames Araştırma Merkezi'nde'nın (ARC) depolanan insan olmayan nerede katalogda ve bilim topluluğu tarafından talep için yapılan Biobank. Mevcut doku yaşam bilimleri veri arşiv genel web sitesinde bulunabilir: https://Lsda.jsc.nasa.gov/Biospecimen.
4. RNA, DNA ve Protein Omics verileri oluşturan ayıklar
- Ayıklanan oluştururlar (RNA, DNA, protein) omics verileri oluşturmak için standart iletişim kuralları kullanırlar. Bu GeneLab üzerinde ayrıntılı ilgili çalışma meta veriler olarak tanımlanır.
5. GeneLab depo ve veri gönderme
Not: Alan Biyoloji ile ilgili omics veri GeneLab veri deposu için gönderilmiş. GeneLab kabul eder ve dünya çapında birden fazla uzay ajansları tarafından finanse edilen omics alanı ile ilgili verileri barındırır.
-
Omics oluşturmak ilgili GeneLab havuzda barındırılan veri.
- Analiz tamamlandı veya araştırmacı takdirine bağlı olduğunda da GeneLab, oluşturulan veri göndermek.
Not: Diğer kamu omics veritabanları için gönderilen verilerin içe ve GeneLab depo içine yayınlandı. GeneLab oluşturulan veri küratörlüğünü ve bir ambargo dönemi yayınlandı. GeneLab, özellikle örnek laboratuarı, işleme gökbilim deneyler gökbilim deneyler omics verilerden artırmak için en iyi duruma getirilmiş çıkarma protokolleri ve teknikleri kullanarak çeşitli veri üretir.
- Analiz tamamlandı veya araştırmacı takdirine bağlı olduğunda da GeneLab, oluşturulan veri göndermek.
-
Verileri teslim etmeye hazır olduğunuzda, biçimlendirmek ve veri ve meta veriler aşağıdaki Yöntem (tamamlayıcı Şekil 1) ile GeneLab için transfer:
- Deneysel bir çalışma tanımlamak ve meta veriler depolamak için ISAcreator araçlarını kullanın.
Not: ISAcreator araçtır bir güdümlü öğretici burada38ile yüklenebilir. - Bakın veri kabul edilen veri türleri ve biçimleri ham ve işlenmiş veri dosyaları için anlamak için39 listede.
- Karşıya yükleme ve depolama en iyi duruma getirmek için veri dosyaları sıkıştırmak.
- Ham ve/veya işlenmiş veri ve meta veri GeneLab veri küratörler40çalışma alanı aracılığıyla aktarın.
- Bir Kullanıcı adı ve şifre oluşturun ve veri yükleyin.
- Deneysel bir çalışma tanımlamak ve meta veriler depolamak için ISAcreator araçlarını kullanın.
- Verileri çalışma alanına karşıya yüklendikten sonra veri GeneLab müdür için paylaşın.
Not: Nasıl upload ve dosyaları paylaşmak için ayrıntılı adımlar-ebilmek bulunmak içinde veri gönderme Kılavuzu41. - Her gönderme bir küratör tarafından doğrulandı ve GeneLab depo42yılında yayınlandı.
6. GeneLab üzerinde arama özelliklerini kullanarak çözümleme için veri kümeleri bulma
-
GeneLab üzerinde farklı veri kümeleri için bağlantı (tamamlayıcı Şekil 2)38giderek arayın.
- Özellikle bir önceki yayın36' ile ilgili, aşağıdaki için arama terimleri: GLDS-21, GLDS-111, GLDS-25 ve GLDS-63.
- GeneLab ana ekranın sol tarafındaki erişmek "GeneLab veri sisteminde"'i.
- İçin ilgi belirli alanları aramak için "veri arama" kutusuna anahtar kelimeler girin. Bu durumda her biri aşağıdaki veri kümesi tanımlayıcıları ayrı ayrı girin: GLDS-21, GLDS-111, GLDS-25 ve GLDS-63.
- GeneLab depo yanı sıra arama yapmak, NIH GEO, EBI gurur ve ANL MG-RAST arama çubuğunun altında istediğiniz onay kutularını seçerek dahil olmak üzere diğer veritabanları arasında arayın.
Not: Şu anda sadece GeneLab için depo, bir Kullanıcı aşağıdaki filtre kategorisi kullanarak arama yapabilirsiniz: organizmalar, tahlil türü, faktörler ve proje türü.
7. depolama ve analiz için ilgi dosyaları aktarma
Not: GeneLab çalışma alanı depolamak ve doğrudan GeneLab veritabanından (Tamamlayıcı şekil 3) dosyaları aktarmak için tasarlanmıştır.
- "Çalışma"alanında üstünde tepe-in veri sistemleri menüsünü tıklatın.
- Eğer yeni bir Kullanıcı, yeni bir hesap için kaydolun.
Not: GeneLab çalışma alanı GenomeSpace43tarafından desteklenmektedir. - Erişim "Yardım" üst menüsünden seçerek ve Kullanım Kılavuzu üzerinde tıklatarak çalışma alanını kullanmak hakkında ayrıntılı yönergeler.
- Her Kullanıcı için sol taraftaki menüden "Kamu/genelab" klasörü seçerek GeneLab depodaki tüm datasets erişin.
-
Faiz veri kümeleri veri ilgi ile klasöre giderek bir yerel dizin çalışma alanına kopyalayın. Doğru tıkırtı üstünde özel eğe, "kopyalama/taşıma" açılan menüden seçin, dosyaya kopyalayın ve sonra "Kopyala" seçeneğini tıklatın için klasörü seçin.
- Yukarıda söylendiği gibi bir önceki yayın36 ' ile ilgili aşağıdaki veri kümelerini bulun ve yerel çalışma alanına kopyalayın üzerinden: GLDS-21, GLDS-111, GLDS-25 ve GLDS-63.
8. meta veriler ve açıklama her çalışmanın erişme
Not: Meta veriler GeneLab depodaki her veri kümesi için "Kamu/genelab" veri kümesi alt sol menüsünde dosyalarıdır.
-
Her veri kümesi "meta veriler" alt klasöründe yer alan bir veya daha fazla meta veri dosyaları erişerek ilgi veri kümesi için meta veriler bilgi bulmak. Örneğin, GLDS-100 için 2 dosya var "Kamu/genelab/GLDS-100/meta" alt klasöründe: "GLDS-100_metadata_RR1_BIOBANK-göz-ISA.zip" ve "GLDS-100_metadata_RR1ExpDesign.pdf".
- Her veri kümesi meta veriler (ki MIAME, MIAPE ve diğer MIBBI framework standartlarını en az meta veri gereksinimleri için subsumes) ISATab belirtimine göre sağlayan tek bir sıkıştırılmış dosya olduğundan emin olun. Her zaman bu tür "ISA.zip" dosya adında bir son. Örneğin, GLDS-100 için bu dosya "GLDS-100_metadata_RR1_BIOBANK-göz-ISA.zip" dir.
- Görselleştirmek ve her veri kümesi için çalışma ve tahlil meta veriler metin açıklamasını içerir ISATab meta verilerine erişmek için ISACreator aracı44 veya bir metin düzenleyicisi kullanın.
Not: ISATab meta veri içerisindeki örnekleri açıklanan ve biyoanalizler ile ilişkili ve biyoanalizler açıklanan ve çıkış veri dosyaları ile ilişkili. - Alt klasörlerdeki her veri kümesi içinde tahlil türüne göre yer çıktı tahlil veri dosyalarını varlığı için kontrol edin. Örneğin, GLDS-100 için RNA-Seq çıkış tahlil dosyalar bulunur "kamu/genelab/GLDS-100/transcriptomics /" klasör.
9. GeneLab veri analizi
Not: Çeşitli boru hatları çeşitli omics veriler için uygulanabilir. Burada, belirli örnek okudu sistem "tuşu sürücüleri" belirlemek için kullanılan bir tarafsız sistemleri biyoloji transcriptomic boru hattı üzerinde duruluyor.
- Onay daha önce bu boru hattı anlamak için Edebiyatı36,45,46,47,48,49,50 yayınlandı.
-
İlgi belirli bir veri kümesi için analiz seçildikten sonra verileri aşağıdaki yöntemi ile yerel makineye yükleyin:
- Belirli veri kümesi üzerinde'yi tıklatın.
- Üstbilgileri sol ucundaki "Çalışma dosyaları" sekmesine tıklayın.
- Tüm datafiles ve meta veriler bu menüde kullanılabilir olduğundan emin olun.
- Her dosya indirmek için belirli dosya adlarını tıklatın.
-
GeneLab indirilen Mikroarray veri için aşağıdaki ön işlem adımları kullanın.
- İşlemi ayrı ayrı arka plan çıkarma ve normalleştirilmiş için ticari microarrays RMAExpress51 kullanarak parametreli kullanarak her veri kümesi için ham veri.
- Ne kadar yakından biyolojik çoğaltır belirlemek için R kullanarak ilke bileşeni analiz (PCA) araziler birlikte gruplandırılmış oluşturun.
- MultiExperiment Viewer52 veri almak ve önemli genler ilk FDR ile başlayan yanlış bulma oranı (FDR) istatistikleri kullanarak hesaplamak < 0,05. Eğer hiçbir önemli genler FDR istatistiklerle ortaya, standart t-testleri bir p-değeri < 0,05 ile başlayan önemli genler belirlemek için kullanın.
- İstatistiksel olarak anlamlı düzenlenmiş genler belirledikten sonra ≥ 1.2 veya ≤ kontrolleri ile deneysel örnekleri karşılaştırmak için-1.2 kat-değişiklik cut-off uygulamak.
-
Gene ayarla zenginleştirme analiz (GSEA)53 yolu ve fonksiyonel tahminler için kullanın.
- GSEA GenePattern54,55, doğrudan GSEA veya R programlama ortamı kullanarak üzerinden kullanın.
- Aşağıdaki gen kümeleri kullanarak önemli ölçüde düzenlenmiş yolları belirlemek: C2, C5 ve işaretlerinden.
- Öncü analiz önemli ölçüde düzenlenmiş gen kümeleri üzerinde gerçekleştirmek ve her deneysel karşılaştırma ve Gene seti ile ilgili öncü genler belirler.
- Tüm Gen deneysel her koşul için ayarlar arasında örtüşme öncü genleri bulmak.
-
Başka bir platformda tahmin işlevleri ve önemli ölçüde düzenlenir yollar belirlemek için kullanın. Bu durumda marifet yolu Analizi (IPA) önemli ters yönde düzenleyiciler, biyo ve kurallı yolu belirlemek için kullanın.
- Genlerin 9.4.4 adımda belirlenen istatistiksel olarak anlamlı genler için kat-değişim değerleriyle listesini yükleyin.
- Ters yönde düzenleyiciler, biyo ve deneysel her karşılaştırma için kanonik yolu oluşturmak için IPA'ın yönergelerini izleyin.
- Gen 2 (belirtilen etkinleştirme) veya ≤ -2 (gösteren inhibisyon) ters yönde düzenleyiciler, biyo ve bir etkinleştirme z-score ≥ olan kurallı yolu için ilişkili belirlemek.
- Üst üste gelen genlerin tüm Öngörüler için yukarıdaki ilgili bulmak.
-
Adım 9,4 ve 9.5 arasında ortak/örtüşen gen belirlemek.
Not: Bu genlerin tahmin işlevleri ve etkinlik çoğunluğu analiz ediliyor deneysel koşullar ile kontrol anahtarı/sürücü genler olarak kabul edilir. Önceki çalışmalar bu nakavt göstermiştir veya bu genlerin teşvik deneysel durumu yapacak veya sistem varlık işlevsel olmayan45,46,49okudu.- Gen bağlantısı belirlemek için IPA (veya herhangi bir ağ derleme yazılım) ağları oluşturun.
- En bağlı gen anahtar genlerin sürüş merkezi hub düşünün.
- Veri kümeleri arasındaki bağlantıyı belirlemek için bir ağ ve tekrar bağlantı sınaması arasında tüm anahtar genlerin tüm veri analiz ediliyor meydana gelen merkezi hub belirlemek için tüm anahtar genlerde grup.
10. Galaxy56 GeneLab üzerinde Transcriptomic verileri çözümlemek için arabirimini kullanma
Not: GeneLab transcriptomic verileri çözümlemek için GeneLab Galaxy arabirimi (kullanılabilir sonbahar 2018) kullanmak için bir iletişim kuralı burada açıklanmıştır. Galaxy öğreticiler boldur. Örnek öğreticiler Galaxy kullanımı konusunda genel olarak kullanılabilir elesewhere57,58vardır.
- Kullanıcılar için GeneLab Google ya da NASA kimlik bilgilerini kullanarak oturum açabilirsiniz. GeneLab Galaxy araçları "Analiz" menüsü altında bulunur.
-
Veri GeneLab Galaxy platformu getirmek için bu üç yolu izleyin.
- "Veri karşıya yükle" işlevini kullanarak yerel dosya sisteminden verileri karşıya.
- GeneLab GenomeSpace "Veri al" bölümünde GenomeSpace ithalatçı aracını kullanarak veri.
Not: Tüm GeneLab veri dosyalarını, veri kümesi katılım sayısı (yukarı bakın) tarafından düzenlenen "genel" klasöründe yer alır. - Alma verileri analiz bölümüne sağ tarafta "geçmiş" görünür. Kullanıcıların Tarih bölmesinin en üstünde "Geçmiş seçenekleri" veya "Görünüm tüm geçmişleri" düğmelerini kullanarak yönetilen birden fazla geçmişi, olabilir.
- Analiz için arabirim sol tarafında listelenen ve arama araçlardır.
- Geçerli tarih ithal veri görünümünü denetlemek.
Not: Veri ile ilgili birçok bilgi teftiş her veri kümesi için kullanılabilir. - Sol taraftaki seçenekleri analiz ve veri girişleri tayini için Merkezi paneli bir form doldurmak için bir araç seçin. Analiz formu tamamladıktan sonra "Execute" tuşuna basarak yürütmek için iş yaratması.
- Kontrol işleri hangi tarihte temsil ve yürütme (kuyruğa alınmış, yürütülen, tamamlanmış olan veya olmayan hatalar) durumu göstermek için renk kodlu gönderilmektedir.
- Araçları karmaşık iş akışları bağlantı. İş akışları "İş akışları" menüsünde bulunan araçları aracılığıyla yönetmek. Şekil 3 RNA-seq veri işlemek için oluşturulan bir örnek iş akışı gösterilmektedir.
- Veri kümeleri, iş akışları ve geçmişlerini "Paylaşılan veriler" menüsünü kullanarak başkalarıyla paylaşmak.
Representative Results
Uzay uçuşu transcriptomic verilerden temel itici belirleme astronot sağlığı üzerinde olumsuz etkileri ile mücadele için sağlık riskleri belirleme ve potansiyel karşı önlemler geliştirmek ile NASA yardımcı olacaktır. Bizim son yayında yukarıdaki adımları uyguladıktan ve GeneLab veri kümeleri başarıyla CO2 konsantrasyonu ISS üzerinde sağlık36etkisi olabilir bulma bir roman göstermek için kullanılmıştır. Biz de yukarıdaki tekniği diğer çalışmalarda en önemli faktörler sürüş eğitimi45,46,47,48,49,50 olmak sistemi başarıyla belirlemek için kullandık . Burada biz nasıl bu iletişim kuralını kullanan gelen sonuçları başarıyla temel itici belirlemek için kullanılabileceğini gösterir.
Bu çalışmada, öncelikle kemirgen alışkanlıkları zemin denetimleri ve vivaryum denetimleri yer Rodents oluşan biyolojik farklılıklar üzerinde duruldu. Yukarıda açıklandığı gibi bize sağlık nedeniyle çevre ISS üzerinde etkisi olabilir olası karıştırıcı etkenlere bilgi verecek bu iki habitatları daha iyi anlamanın anahtarı olduğunu. Tüm kemirgen gökbilim deneyler için bu yere denetimleri de hangi biyolojik faktörler uzay uçuşu veya çevre koşullarına dayanıklı ISS üzerinde doğrudan ilişkili olduğunu belirlemek için gerekli olan. İletişim kuralında belirtildiği gibi vivarium habitat için çevre koşulu kemirgen Habitat için mevcut üst CO2 düzeyine maruz bırakılmamalıdır. Vivaryum habitat (Şu anda 300-380 ppm olarak) yeryüzünde mevcut normal CO2 düzeyi vardır. Sıcaklık ve nem her iki yaşam alanları için benzer.
Biz GeneLab platformundan aşağıdaki veri kümeleri kemirgen Habitat zemin denetimleri ve iki yaşam alanları arasındaki farklar sürüş için sorumlu olan vivaryum zemin denetimler yer alan kemirgenler arasında anahtar gen belirlemek için kullanılan: GLDS-21, GLDS-111, GLDS-25 ve GLDS-63. Önemli genler belirlemek için analiz kemirgen Habitat (daha önce AEM) ve her veri kümesi için ayrı ayrı vivaryum denetimleri arasında yukarıda açıklandığı gibi gerçekleştirilmiştir. PCA gösterdi araziler gruplandırması biyolojik (PCA GLDS-21 için arsalarŞekil 4 gösterir) çoğaltır. Önceden işlenen verilerden farklı GSEA gen kümeleri öncü genler belirledi. Genlerin 1.2-kat-değişiklikle (günlük2) kullanarak, biz ters yönde düzenleyiciler, kurallı yolları ve biyo için Öngörüler ile ilgili genleri tahmin etmek başardık. Her veri kümesi için sonra ortak/örtüşen genler dahil tüm genler (Şekil 5) için bulduk. Bu genlerin şimdi yanıt kemirgenler kemirgen yaşam alanları (veya AEM) arasında sürüş inanılıyor ve vivaryum denetimleri. Nasıl bu anahtar genlerin Connect ağ gösterimi her veri kümesi olduğu için merkezi hub (Şekil 6) analiz gösterir. Örneğin, MAPK1 STS-108 kas iskelet dokulardan fareler (Şekil 6A) Merkezi merkezidir. Bu anahtar genlerin ve büyük olasılıkla Orta oyuncu yer alan fareler için biyolojik farklılıklar kemirgen habitatları vivaryum kafesleri karşı neden için kullanıyor gen olarak yorumlanır. Önceki çalışmalarda, biz nasıl bu anahtar genlerin CO2 yanıt--dan mevcut bilimsel literatür ile ilişkilidir ve bu genlerin nasıl biyolojik değişiklikler fareler36yılında gözlenen sorumlu olabilir tartışıyorlar.
Bir sistemleri biyoloji yaklaşım alarak, biz sonraki "tüm veri kümeleri/doku bağlanan ve potansiyel olarak evrensel biyolojik etkileri vivaryum kafesleri için karşılaştırıldığında AEMs yer alan Rodents sorumlu bir ana regülatör" belirledi. Bu en bağlı gen tüm veri kümesinden gelen belirlenerek yapıldı zaman anahtar genlerin ağdan inşa. Biz MAPK1 en bağlı gen ve merkezi hub üzerinden tüm anahtar genlerin (Şekil 7) olduğunu göstermek başardık. MAPK1 AEMs daha yüksek CO2 düzeyleri üzerinden farelerde biyolojik değişiklikler sorumlu olup olmadığını doğrulamak için kanıt desteklemek için bilimsel literatür ile baktık. Çeşitli çalışmalarda MAPK1 CO259 ve hipoksi19,60,61ile korelasyon gösteren bulduk.
Resim 1 : Kemirgen vivaryum kafesleri karşılaştırıldığında Habitat (daha önce AEM). (A)görüntü NASA tarafından sağlanan AEM kafesin (kredi: NASA/Dominic Hart). (B) Şu anda standart vivaryum kafesi (bizim laboratuvar tarafından çekilen fotoğraf) kullanılır. Bu rakam Prens değiştirildi vd.36. Bu rakam daha büyük bir versiyonunu görüntülemek için buraya tıklayınız.
Resim 2 : Kemirgen Habitat donanım sistemiyle üç farklı modül ulaşım ve uzay görevleri sırasında ilgili. Sol(a)kemirgen Habitat modülü (daha önce AEM) modülüdür, merkezi modülü (B) taşıyıcı ise doğru modülü (C) hayvan erişim birimi (AAU). (D) Fare Transfer kutusu (MTB). (Kredi: NASA/Dominic Hart). Bu rakam daha büyük bir versiyonunu görüntülemek için buraya tıklayınız.
Şekil 3 : GeneLab Galaxy arabirimi işlem RNA-seq veri için kullanılan örnek analiz iş akışı. Bu rakam daha büyük bir versiyonunu görüntülemek için buraya tıklayınız.
Şekil 4 : Asıl adımları ön işleme sonra temsilcisi DataSet bileşen analizi (PCA). AEM vs vivaryum kafes için GLDS-21 veri kümesi için fare iskelet kas STS-118 görevden gösterilir. Bu rakam daha büyük bir versiyonunu görüntülemek için buraya tıklayınız.
Şekil 5 : Venn diyagramı temsil eden anahtar hangi genlerin farklı yolu tahmin araçları kullanarak belirlenir. Bu rakam daha büyük bir versiyonunu görüntülemek için buraya tıklayınız.
Şekil 6 : Tüm koşullar ve arada AEM vs fare dokular için belirlenen anahtar genlerin . vivaryum kafesleri. (A-E) Her veri kümesi/kemirgen doku için anahtar genlerin ağ gösterimi. Günlük2 kat-değişikliklerle (bir kesim 1.2 kat değişim) gen ekspresyonu için farklı kırmızı tonları kat-change upregulated genler tasvir ederken kat-değişim downregulated genler, yeşilin farklı tonları elde etmek için kullanılmıştır. Yeşil ya da kırmızı, koyu gölge daha fazla kat değiştir. Bu rakam Prens değiştirildi vd.36. Bu rakam daha büyük bir versiyonunu görüntülemek için buraya tıklayınız.
Şekil 7 : "Ana regülatör" vivarium kafesleri için karşılaştırıldığında kemirgen Habitat konut kemirgen için belirleme. Tüm bireysel anahtar genlerin (Şekil 6) arasında bağlantı tespit ve bir ağ üzerinden IPA olarak görüntülenir. Ağ radyal bir komplo ile en bağlı anahtar gen, MAPK1, merkezi olarak temsil edilir. Bu rakam daha büyük bir versiyonunu görüntülemek için buraya tıklayınız.
Tamamlayıcı Şekil 1: veri işleme operasyonları düzene için ISACreator ile GeneLab-GenomeSpace entegrasyon. Bu rakam indirmek için buraya tıklayınız.
Tamamlayıcı Şekil 2: Federasyon/entegrasyon heterojen Biyoinformatik dış veritabanlarıyla (GEO, gurur, MG-RAST) kullanarak ekran görüntüsü GeneLab aramalar. Bu rakam indirmek için buraya tıklayınız
Tamamlayıcı Şekil 3: Screenshot-in kullanıcı gösteren GeneLab ortak çalışma alanı hesap yönetimi ve erişim denetimleri (örneğin, özel, paylaşılan, ortak klasörleri). Bu rakam indirmek için buraya tıklayınız
Discussion
NASA GeneLab platform için alan Biyoloji ile ilgili yeni hipotezler oluşturmak bilimsel topluluk sağlayacak bir kapsamlı omics veritabanı ve analiz platformudur. Burada biz halka açık alan biyoloji platformu kullanan veri analiz üzerinden roman hipotez nesil uzay uçuşu başlangıcından itibaren kemirgen deneyler için kapsamlı bir yordam sundu. Buna ek olarak, biz de geniş bir iletişim kuralı bir tarafsız sistemleri biyoloji Analize okudu sistem sürüş anahtar genlerin tanımlamak için sağladı. Biz nasıl bu iletişim kuralı kullanıldığında etkili bir örnek olarak alan biyoloji roman bir hipotez oluşturmak için bizim son çalışma36 kullandık. Bu uzay uçuşu deneyler nasıl yapılır ve nasıl onları verilerden kullanılabilir veri GeneLab üzerinde yol daha iyi anlamak ve sonuçta daha net halka açık alan biyoloji omics veri yorumlanması için izin müfettişler yardımcı olur.
Bizim iletişim kuralına kemirgen gökbilim deneyler ve üretilen veri analizi ile ilgili birkaç önemli adım vardır. Kemirgen Habitat anlama Kur geliştirmek ve en iyi deneme uçuşunda için tasarım çok önemlidir. Bu özellikle iletişim kuralı ve biz bizim protokol adım 1 şartıyla açıklama gerektirecektir istiyorsunuz. Bir kez bir dedektif tam vivaryum kafesleri için karşılaştırıldığında kemirgen habitatları mevcut farklı koşullar anlar, yorumlanmasını biyolojik sonuçları düzgün uzayda çevresel koşulların ilişkili olabilir. Kemirgen Habitat en iyi şekilde tasarlanmış ve NASA tarafından uzay uçuşu için onaylanmýþ beri eklemeler, değişiklikler kemirgen Habitat için mümkün değil.
Biyolojik sonuçları yorumlamak, biz kapsamlı bir protokol--dan senin veri GeneLab için yeni alan biyoloji hipotez oluşturmak için veri analizi için uploading her adımında yer sağladı. Tüm adımları nasıl veri oluşturmak için anlamada önemli olmakla birlikte, veri analizi için en kritik adım adım 9 ve 10 vardır. Adım 9 analiz ediliyor deneysel durumu gerçekten sürüş genler/yollar belirlemek için bir tarafsız sistemleri biyoloji yöntemini kullanarak transcriptomic verileri çözümlemek için bir protokol sağlar. Adım 10 omics GeneLab veri GeneLab platformu kullanarak analiz etmek için kolay bir metodoloji ile kullanıcılar sağladığından önemlidir. Gelen doğrulama değişiklikleri-ebilmek kılınmak için bazı adımlar veri analizi ile ilgili olarak. Özellikle, adımlarını 9.4-9,6 yapılabilir R programlama veya Kullanıcı tercih ediyor diğer favori araçlarını kullanarak. DataSet nesnesine bağlı olarak farklı istatistikler ve kat-değiştirmek cutoffs önemli ölçüde düzenlenmiş genler belirlemek için kullanılabilir. Buna ek olarak, anahtar genlerin adım 9.5 ve 9,6 belirlemek için Kullanıcı bu protokolü değiştirebilir ve işlevler tahmin etmek için önemli ölçüde düzenlenmiş genler kullanan herhangi bir aracını kullanın. Önemli kavramı birden çok akıllı fonksiyonel omics araçları kullanarak genlerin belirlenmesi için okudu sisteminde düzenlenir fonksiyonları çoğunluğu ile ilgili izin vermektedir.
GeneLab platform geliştirmek ve süre devam ediyor veri karşıdan yükledikten sonra burada açıklanan analizleri gerçekleştirilmiştir, GeneLab bir sonraki aşaması veri doğrudan oluşturmak için kolay bir iş akışı sağlayacak GeneLab platform üzerinde omics analiz için izin verir üst düzey analizleri için veri işleme. Ayrıca, transcriptomic verileri yorumlamak için bir protokol odaklı olması ise, GeneLab çok çeşitli omics veri proteomik, genomik dahil olmak üzere, metabolomic ve epigenomic veri içerir. Nihai platformu boru hatları ve omics farklı bu tür analiz için yönergeler içerir. GeneLab son aşaması da kolayca alan biyoloji hipotezler oluşturmak temel kullanıcı izin vermek için bir sistem düzeyi görselleştirme arabirimi uygulayacak.
Son olarak, bizim sistemleri biyoloji çözümlemesi genler/yollar herhangi bir sistemde sürüş anahtarını belirlemek için benzersiz ve tarafsız bir yöntem sağlayan omics veri kümeleri kullanarak okudu. Biz bu yöntemi büyük bir başarı ile birçok farklı bağımsız araştırma anahtar sürücüler dahil36,45,46,47,48,49 belirlemek için kullanmışlardır ,50. Bir kanser omics çalışma, deneysel olarak doğrulanmış bizim tahmin edilen anahtar genlerin/yollar aslında vitro45anahtar genlerde dışarı knocking tarafından uyuşturucu tedaviye yanıt düşürüyorlardı vardı Bu metodoloji kullanarak ilgili. Biz gözlenen, bu protokolü ile tahmin gibi tedavi artık anahtar genlerin yokluğu nedeniyle etkili değildi. Biz bu tarafsız sistemleri biyoloji protokol herhangi bir omics çalışması için anahtar yolları belirlemek için yararlı bir araç olabilir inanıyoruz.
Bu iletişim kuralı, roman alan biyoloji hipotezler oluşturmak için hızlı ve verimli bir yöntem sağlar. GeneLab oluşturulan verilerin gelecekteki finansman fırsatları, deneysel doğrulama ve Mikroyerçekimi ve uzay radyasyonu karşı önlemler geliştirilmesi için olası hedefler için müfettişler tarafından kullanılacak olabilir. Burada sağlanan iletişim kuralı optimum verimlilikle gerçekleşmesi gelecekteki alan biyoloji araştırmalar için güvenli uzun süreli uzay görevleri için izin vermek için izin verir.
Disclosures
Yazarlar ifşa gerek yok.
Acknowledgments
Genel yardım elde etme ile ilgili bilgi kafes ve Alison Fransızca NASA Ames hayat bilgisi veri arşivi video kemirgen habitatları ilgili alma ile ona yardım için teşekkür etmek istiyorum. Ayrıca gibi Marla Smithwick NASA Ames Araştırma Merkezi'nde uygun bilgi edinme konusunda ona yardım için teşekkür ederim. Araştırma Fonu, NASA Ames Araştırma Merkezi'nde, NASA'ın uzay Biyoloji programı uzay bölümü yaşam ve Fizik Bilimleri Araştırma ve uygulamaları (SLPSRA) aracılığıyla GeneLab proje tarafından sağlandı. Herhangi bir ticari adlar tanımlayıcı amaçlıdır ve ABD hükümeti tarafından onaylandığı anlamına gelmez.
Materials
| Name | Company | Catalog Number | Comments |
| C57BL/6 Mice | The Jackson Laboratoy | C57BL/6J | C57BL/6 mice were used for datasets related to Rodent Research-1 experiments |
| BALB/C Mice | Taconic | BALB | BALB/C mice were used for datasets related to Rodent Research-3 experiments |
| Vivarium Cages | Charles River Laboratory | Standard murine cages purchased from Charles River Laboratory | |
| Rodent Habitat | NASA | This cage and all components are built internally at NASA | |
| RNAlater | ThermoFisher Scientific | AM7020 | RNAlater is used to store the tissue for further RNA isolation |
References
- GeneLab. , genelab.nasa.gov (2018).
- Cortese, F. Vive la radioresistance!: converging research in radiobiology and biogerontology to enhance human radioresistance for deep space exploration and colonization. Oncotarget. 9 (18), 14692-14722 (2018).
- Beheshti, A. NASA GeneLab Project: Bridging Space Radiation Omics with Ground Studies. Radiation Research. , (2018).
- Fernandez-Gonzalo, R., Baatout, S., Moreels, M. Impact of Particle Irradiation on the Immune System: From the Clinic to Mars. Frontiers in Immunology. 8, 177 (2017).
- Bloomfield, S. A., Martinez, D. A., Boudreaux, R. D., Mantri, A. V. Microgravity Stress: Bone and Connective Tissue. Comprehensive Physiology. 6, 645-686 (2016).
- Giuliani, A. High-Resolution X-Ray Tomography: A 3D Exploration Into the Skeletal Architecture in Mouse Models Submitted to Microgravity Constraints. Frontiers in Physiology. 9, 181 (2018).
- Boice, J. D. Jr The Final Frontier-Research Relevant to Mars. Health Physics. 112 (4), 392-397 (2017).
- Chancellor, J. C. Limitations in predicting the space radiation health risk for exploration astronauts. NPJ Microgravity. 4, 8 (2018).
- Cucinotta, F. A. Space radiation risks for astronauts on multiple International Space Station missions. PLoS One. 9 (4), e96099 (2014).
- Cucinotta, F. A. Review of NASA approach to space radiation risk assessments for Mars exploration. Health Physics. 108 (2), 131-142 (2015).
- Frippiat, J. P. Towards human exploration of space: The THESEUS review series on immunology research priorities. NPJ Microgravity. 2, 16040 (2016).
- Goel, N. Effects of sex and gender on adaptation to space: behavioral health. Journal of Women's Health (Larchmt). 23 (11), 975-986 (2014).
- Mortazavi, S. M. J., Bevelacqua, J. J., Fornalski, K. W., Welsh, J., Doss, M. Comments on "Space: The Final Frontier-Research Relevant to Mars". Health Physics. 114 (3), 344-345 (2018).
- Blottner, D. Morphological, physiological and behavioural evaluation of a 'Mice in Space' housing system. Journal of Comparative Physiology B. 179 (4), 519-533 (2009).
- Karouia, F., Peyvan, K., Pohorille, A. Toward biotechnology in space: High-throughput instruments for in situ biological research beyond Earth. Biotechnology Advances. 35 (7), 905-932 (2017).
- Shen, H. Effects of spaceflight on the muscles of the murine shoulder. The FASEB Journal. 31 (12), 5466-5477 (2017).
- Spatz, J. M. Sclerostin antibody inhibits skeletal deterioration in mice exposed to partial weight-bearing. Life Sciences in Space Research (Amst). 12, 32-38 (2017).
- Tascher, G. Proteome-wide Adaptations of Mouse Skeletal Muscles during a Full Month in Space. Journal of Proteome Research. 16 (7), 2623-2638 (2017).
- Pecaut, M. J. Is spaceflight-induced immune dysfunction linked to systemic changes in metabolism? PLoS One. 12 (5), e0174174 (2017).
- Ward, C. Effects of spaceflight on the immunoglobulin repertoire of unimmunized C57BL/6 mice. Life Sciences in Space Research (Amst). 16, 63-75 (2018).
- Rettig, T. A., Ward, C., Pecaut, M. J., Chapes, S. K. Validation of Methods to Assess the Immunoglobulin Gene Repertoire in Tissues Obtained from Mice on the International Space Station. Gravitational and Space Research. 5 (1), 2-23 (2017).
- Allen, D. L. Effects of spaceflight on murine skeletal muscle gene expression. Journal of Applied Physiology (1985). 106 (2), 582-595 (2009).
- Moyer, E. L. Evaluation of rodent spaceflight in the NASA animal enclosure module for an extended operational period (up to 35 days). NPJ Microgravity. 2, 16002 (2016).
- Shimbo, M. Ground-based assessment of JAXA mouse habitat cage unit by mouse phenotypic studies. Experimental Animals. 65 (2), 175-187 (2016).
- Aseyev, N. Adaptive Changes in the Vestibular System of Land Snail to a 30-Day Spaceflight and Readaptation on Return to Earth. Frontiers in Cellular Neuroscience. 11, 348 (2017).
- Markina, E., Andreeva, E., Andrianova, I., Sotnezova, E., Buravkova, L. Stromal and Hematopoietic Progenitors from C57/BI/6N Murine Bone Marrow After 30-Day "BION-M1" Spaceflight. Stem Cells and Development. , (2018).
- Radugina, E. A. Exposure to microgravity for 30 days onboard Bion M1 caused muscle atrophy and impaired regeneration in murine femoral Quadriceps. Life Sciences in Space Research (Amst). 16, 18-25 (2018).
- Albi, E. Reinterpretation of mouse thyroid changes under space conditions: the contribution of confinement to damage. Astrobiology. 14 (7), 563-567 (2014).
- Cancedda, R. The Mice Drawer System (MDS) experiment and the space endurance record-breaking mice. PLoS One. 7 (5), e32243 (2012).
- Neutelings, T. Skin physiology in microgravity: a 3-month stay aboard ISS induces dermal atrophy and affects cutaneous muscle and hair follicles cycling in mice. NPJ Microgravity. 1, 15002 (2015).
- Anselm, V., Novikova, S., Zgoda, V. Re-adaption on Earth after Spaceflights Affects the Mouse Liver Proteome. International Journal of Molecular Sciences. 18 (8), (2017).
- Baqai, F. P. Effects of spaceflight on innate immune function and antioxidant gene expression. Journal of Applied Physiology (1985). 106 (6), 1935-1942 (2009).
- Blaber, E. A., Pecaut, M. J., Jonscher, K. R. Spaceflight Activates Autophagy Programs and the Proteasome in Mouse Liver. International Journal of Molecular Sciences. 18 (10), (2017).
- Jonscher, K. R. Spaceflight Activates Lipotoxic Pathways in Mouse Liver. PLoS One. 11 (4), e0152877 (2016).
- Moskaleva, N. Spaceflight Effects on Cytochrome P450 Content in Mouse Liver. PLoS One. 10 (11), e0142374 (2015).
- Beheshti, A., Cekanaviciute, E., Smith, D. J., Costes, S. V. Global transcriptomic analysis suggests carbon dioxide as an environmental stressor in spaceflight: A systems biology GeneLab case study. Scientific Reports. 8 (1), 4191 (2018).
- National Resource Council. Nutrient Requirements of Laboratory Animals, Fourth Revised Edition, 1995. , The National Academies Press. (1995).
- NASA GeneLab Data System. , https://genelab-data.ndc.nasa.gov/genelab/ (2018).
- GeneLab FAQ. , https://genelab.nasa.gov/faq/#6 (2018).
- GeneLab Workspace. , https://genelab.nasa.gov/faq/#6 (2017).
- GeneLab Data Submission Guide. , https://genelab-data.ndc.nasa.gov/genelab/help/GeneLab_Submission_Guide_2.0.pdf (2017).
- GeneLab repository. , https://genelab-data.ndc.nasa.gov/genelab/projects (2017).
- Qu, K. Integrative genomic analysis by interoperation of bioinformatics tools in GenomeSpace. Nature Methods. 13 (3), 245-247 (2016).
- ISACreator. , https://isa-tools.org/category/isacreator/index.html (2014).
- Ravi, D. Proteasomal Inhibition by Ixazomib Induces CHK1 and MYC-Dependent Cell Death in T-cell and Hodgkin Lymphoma. Cancer Research. 76 (11), 3319-3331 (2016).
- Wage, J. Proton irradiation impacts age-driven modulations of cancer progression influenced by immune system transcriptome modifications from splenic tissue. Journal of Radiation Research. 56 (5), 792-803 (2015).
- Beheshti, A. Tumor-host signaling interaction reveals a systemic, age-dependent splenic immune influence on tumor development. Oncotarget. 6 (34), 35419-35432 (2015).
- Beheshti, A., Neuberg, D., McDonald, J. T., Vanderburg, C. R., Evens, A. M. The Impact of Age and Sex in DLBCL: Systems Biology Analyses Identify Distinct Molecular Changes and Signaling Networks. Cancer Informatics. 14, 141-148 (2015).
- Beheshti, A. Host age is a systemic regulator of gene expression impacting cancer progression. Cancer Research. 75 (6), 1134-1143 (2015).
- Beheshti, A., Peluso, M., Lamont, C., Hahnfeldt, P., Hlatky, L. Proton irradiation augments the suppression of tumor progression observed with advanced age. Radiation Research. 181 (3), 272-283 (2014).
- Bolstad, B. M., Irizarry, R. A., Astrand, M., Speed, T. P. A comparison of normalization methods for high density oligonucleotide array data based on variance and bias. Bioinformatics. 19 (2), 185-193 (2003).
- Saeed, A. I.
- Subramanian, A. Gene set enrichment analysis: a knowledge-based approach for interpreting genome-wide expression profiles. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America. 102 (43), 15545-15550 (2005).
- Kuehn, H., Liberzon, A., Reich, M., Mesirov, J. P. Using GenePattern for gene expression analysis. Current Protocols in Bioinformatics. , Chapter 7 Unit 7 12 (2008).
- Reich, M. GenePattern 2.0. Nature Genetics. 38 (5), 500-501 (2006).
- Afgan, E. The Galaxy platform for accessible, reproducible and collaborative biomedical analyses: 2016 update. Nucleic Acids Research. 44 (W1), W3-W10 (2016).
- Introduction to Genomics and Galaxy. , http://galaxyproject.github.io/training-material/topics/introduction/tutorials/galaxy-intro-strands/tutorial.html (2018).
- Galaxy 101. , http://galaxyproject.github.io/training-material/topics/introduction/tutorials/galaxy-intro-101/tutorial.html (2018).
- Xu, Y. J., Elimban, V., Dhalla, N. S. Suppression of phosphorylated MAPK and caspase 3 by carbon dioxide. Molecular and Cellular Biochemistry. 436 (1-2), 23-28 (2017).
- Sang, N. MAPK signaling up-regulates the activity of hypoxia-inducible factors by its effects on p300. Journal of Biological Chemistry. 278 (16), 14013-14019 (2003).
- Seta, K. A., Kim, R., Kim, H. W., Millhorn, D. E., Beitner-Johnson, D. Hypoxia-induced regulation of MAPK phosphatase-1 as identified by subtractive suppression hybridization and cDNA microarray analysis. Journal of Biological Chemistry. 276 (48), 44405-44412 (2001).
