Doğal Dinamikler Görselleştiricisi, Gen Düzenleyici Ağ Çıkarım Ardışık Düzeninden Çıktıları Değerlendirmek ve Görselleştirmek için etkileşimli bir uygulama
7 Aralık 2021
Inherent Dynamics Visualizer, gelişmiş, kolaylaştırılmış işlevsel ağ modelleri üretimi için gen düzenleyici ağ çıkarım aracına bağlanan etkileşimli bir görselleştirme paketidir. Görselleştirici, çıkarım aracını parametrelendirmek için daha bilinçli kararlar vermek ve böylece ortaya çıkan modellere olan güveni artırmak için kullanılabilir.
Inherent Dynamics Visualizer, çeşitli çıkarım yöntemleriyle çalışmayı ve sonuçlarını araştırmacıların anlamasını kolaylaştırır ve bu da işlevsel ağ modellerinin üretiminin hızlandırılmasına olanak tanır. Inherent Dynamics Visualizer'ın ana avantajı, aşağı akış adımlarının parametrelerini ve giriş dosyası içeriğini bilgilendirmek için ara sonuçları görselleştirmek ve keşfetmektir. Inherent Dynamics Visualizer, çeşitli çıkarım araçlarından elde edilen sonuçların araştırılmasını ve anlaşılmasını kolaylaştırır.
Ancak, parametre seçimlerinin sonuçları nasıl etkilediğini daha iyi anlamak için her aracın belgelerine başvurmanızı öneririz. Düğüm bulma adımını parametreleştiren yeni bir IDP yapılandırma dosyasında, veri dosyasını eşit, ek açıklama dosyasına eşit, çıktı dosyası eşit, sayı işlemi eşit ve IDV bağlantısını tek tek satırlarda true'ya eşit yazın. Veri dosyası için eşittir imzalamadan sonra, ilgili zaman serisi dosyasının yolunu ve adını addan sonra virgülle yazın.
Ek açıklama dosyası için, ek açıklama dosyasının yolunu ve adını yazın. Çıktı dosyası için, sonuçlar klasörünün yolunu ve adını yazın. Ve sayı işlemi için, IDP'nin kullanması gereken işlem sayısını yazın.
Ana bağımsız değişkenlerden sonra aynı metin dosyasına, sunulan sıraya DLxJTK bağımsız değişkenlerini eşit köşeli ayraç dönemleri ve tek tek satırlara eşit DLxJTK kesmeleri olarak yazın. Dönemler için, bir kerelik seri veri kümesi kullanılıyorsa, her dönem uzunluğunu eşittir işaretinden sonra virgülle ayırarak yazın. Birden fazla kez seri veri kümesi için, her dönem uzunluğu kümesini eskisi gibi yazın, ancak her kümenin etrafına köşeli ayraçlar yerleştirin ve kümeler arasına virgül yerleştirin.
DLxJTK kesmesi için, eşittir işaretinden sonra, JTK-CYCLE tarafından De Lichtenburg tarafından gen listesi dosyası çıktısında tutulacak maksimum gen sayısını belirten bir tamsayı yazın. Ardından, belirtilen komutu terminalde uygun dosya adıyla çalıştırarak oluşturulan yapılandırma dosyasını kullanarak IDP'yi çalıştırın. Terminalde, Inherent Dynamics Visualizer adlı dizine gidin ve belirtilen komutu girin.
Ardından bir web tarayıcısında gösterilen URL'yi girin. Ardından, düğüm bulma sekmesine tıklayın ve açılır menüden ilgi çekici düğüm bulma klasörünü seçin. Gen listesi tablosunu genişletmek veya kısaltmak için yukarı veya aşağı okları tıklayın veya DLxJTK dereceli genlerin gen ekspresyonunun yanındaki kutuya bir ile 50 arasında bir tamsayıyı manuel olarak girin.
Gen listesi tablosunda, gen ifade profilini ve çizgi grafiğini görüntülemek için bir genin yanındaki kutuya tıklayın. Birden fazla gen eklenebilir. Ardından, indirme gen listesi düğmesine tıklayarak gen listesini kenar bulma adımı için gereken dosya formatına indirin.
Düzenlenebilir gen ek açıklama tablosunda, bir geni hedef, düzenleyici veya her ikisi olarak etiketleyin. Bir gen bir düzenleyici ise, geni bir aktivatör, represör veya her ikisi olarak etiketleyin. Son olarak, ek açıklama dosyasını kenar bulma adımı için gereken dosya biçimine indirmek için ek açıklama dosyasını indir düğmesine tıklayın.
Kenar bulma adımını parametreleştiren yeni bir IDP yapılandırma dosyasında, gen listesi dosyası için, oluşturulan gen listesi dosyasının yolunu ve adını, eşittir işaretinden sonra girin. Kenar puanı sütunu için PLD veya norm kaybı girerek, kenarları filtrelemek için LEM py çıktısından hangi veri çerçevesi sütununun kullanılacağını belirtin. Ardından, liste için kenar puanı eşiğini veya sayı kenarlarını seçin ve diğerini silin.
Kenar puanı eşiği seçildiyse, sıfır ile bir arasında bir sayı girin. Liste için sayı kenarları seçilmişse, olası kenar sayısına eşit veya daha az bir değer girin. Ardından tohum eşiği veya çekirdek kenarları seçin ve diğerini silin.
Çekirdek eşiği seçilmişse, sıfır ile bir arasında bir sayı girin. Tohum için sayı kenarları seçilmişse, olası kenar sayısına eşit veya daha az bir değer girin. Ardından, daha önce gösterildiği gibi oluşturulan yapılandırma dosyasını kullanarak IDP'yi çalıştırın.
Çekirdek ağdan kenar eklemek veya kaldırmak için her kenarın bitişiğindeki ilgili onay kutularını tıklatarak kenar tablosundan kenarları seçin veya seçimini kaldırın. Ardından, tohum ağını DSGRN ağ belirtimi biçiminde indirmek için DSGRN ağ belirtimini indir düğmesine tıklayın. Kenar tablosundan ilgili onay kutularını tıklatarak ağ bulmada kullanılan kenar listesi dosyasına dahil edilecek kenarları seçtikten sonra, düğüm listesini ve kenar listesi dosyalarını ağ bulmada kullanımları için gereken biçimde indirmek için düğüm ve kenar listelerini karşıdan yükleme seçeneğine tıklayın.
Çekirdek ağ dosyası, kenar listesi dosyası ve düğüm listesi dosyası için ağ bulma adımını parametreleştiren yeni bir IDP yapılandırma dosyasında, çekirdek ağ dosyasının ve kenar ve düğüm listesi dosyalarının yolunu ve adını girin. Aralık işlemleri için, eşittir işaretinden sonra virgülle ayrılmış iki sayı yazın. Birinci ve ikinci sayılar, sırasıyla ağ başına düğümlerin veya kenarların eklenmesi veya kaldırılması için minimum ve maksimum sayıdır.
Num komşuları için, ağ bulmada kaç ağ bulunarak bulunılacağını gösteren bir sayı girin. Ve maksimum params için, bir ağa izin vermek için en fazla DSGRN parametre sayısını temsil eden bir sayı girin. Düğüm eklemek, kenar eklemek, düğümü kaldırmak ve kenarı kaldırmak için, sıfır ile bir arasındaki değerleri eşittir işaretinden sonra girin.
Sayılar bire kadar olmalıdır. Daha sonra, daha önce gösterildiği gibi oluşturulan yapılandırma dosyasını kullanarak IDP'i çalıştırın. Kenar yaygınlığı tablosu oluşturmak için, aşağıdaki iki seçeneği kullanarak ağları seçin.
Birinci seçenek için, çizimin x eksenine ve y eksenine karşılık gelen giriş kutularına minimum ve maksimum değerler girerek sorgu sonuçlarına alt ve üst sınırları girin. İkinci seçenek için, eklenecek ağların etrafına bir kutu çizmek için dağılım pilotını tıklatıp sürükleyin. Giriş sınırlarını seçtikten veya girdikten sonra, seçili ağlardan kenar yaygınlığını al düğmesini tıklatın.
Ardından, seçimden tek bir ağ görüntülemek için ağ dizini giriş kutusuna bir tamsayı girin. Ardından, görüntü ağını DSGRN ağ belirtimi biçiminde indirmek için DSGRN ağ belirtimini karşıdan yükleyin'e tıklayın. Her kenara karşılık gelen onay kutularını kullanarak, ağa dahil edilecek kenarları veya benzerlik analizi için kullanılan motifi seçin.
Ardından, seçilen motif veya ağ için benzerlik dağılım pilotlarını oluşturmak için gönder'e tıklayın. Bir ağ veya ağ kümesi seçmek için, scatterplot'u tıklatıp sürükleyin. Kenar yaygınlığı tablosu oluşturmak ve ilgili sorgu sonuçlarıyla birlikte ağları görüntülemek için eklenecek ağların etrafına bir kutu çizin.
İndirme tablosuna tıklayarak kenar yaygınlık tablosunu indirin. Ardından, daha önce gösterildiği gibi DSGRN ağ belirtimini indir'e tıklayarak benzerlik analizi için görüntüleme ağını indirin. Bu protokol maya hücre döngüsünün çekirdek osilatör gen düzenleyici ağına uygulanmıştır.
IDP'nin her adımını adımlar arasında IDV kullanmadan ardışık olarak çalıştırmanın sonuçları burada gösterilmiştir. IDP'nin bu tam parametreli çalışması düğüm ve kenar bulma için sonuçlar üretti. Ancak ağ bulmada, model kabul edilebilir ağlar keşfedilmedi.
Daha sonra Saccharomyces genom veritabanından bilinen bir dizi maya hücresi döngüsü düzenleyicisi seçildi ve izlenen mayadan genler arasındaki bilinen düzenleyici ilişkiler çıkarıldı. Gen listesi tablosu, gen düzenleyici ağ modelinde kalan geni bulmak için genişletildi ve aynı modelde bulunmayan genleri çıkarmak için genlerin seçimi kaldırıldı. Yeni gen listesi ve ek açıklama dosyasıyla kenar bulma adımı için yeni bir IDP yapılandırma dosyası parametreleştirildi ve sonuçlar IDV'ye yüklendi.
Deneysel kanıtı olmayan kenarlar tohum ağından çıkarıldı. Deneysel kanıtlarla iyi desteklenen bir tohum ağı oluşturduktan sonra, ağ bulma adımında 24'ü kararlı bir şekilde salınım yapabilen 37 model kabul edilebilir ağ bulundu. Bu 24 ağdan en iyi performans gösterenler, verileri salınımlı model parametrelerinin%50'sinde eşleştiren iki ağdı.
Ağ oluşturma sırasında kenarları kaldırma özelliği eklendiğinde, bu ağların%67'sinin kararlı bir şekilde salınım yapma kapasitesine sahip olduğu 612 ağ bulundu. İlginçtir ki, istikrarlı salınımlı dinamiklere sahip 82 ağ, verilerde görülenlere benzer dinamikler üretemedi. Ve 411 ağdan 124'ü verilere sağlam eşleşmeler sergiledi.
Biyolojik olarak uygulanabilir parametre alanı DSGRN tarafından bilinmemektedir, ancak düğüm ve kenar bulgusunda biyolojik bilgilerin dahillanması, ağ bulmayı tüm ağların alanında biyolojik olarak makul bölgelere sınırlamaya yardımcı olur. Kenar bulma adımından parametreleri kullanarak ağların ODE modellemesi, ağların silikodaki işlevselliğini daha fazla test etmek için gerçekleştirilebilir.
Tam transkripti görüntüleyin ve binlerce bilimsel videoya erişin
Genel Bakış
Inherent Dynamics Visualizer, gen düzenleyici ağ çıkarım yöntemlerinin kullanılabilirliğini artırmak için tasarlanmıştır, böylece araştırmacıların işlevsel ağ modellerini daha verimli bir şekilde oluşturmalarını sağlar. Ara sonuçları görselleştirmek ve keşfetmek için araçlar sağlayarak, parametre seçimi ve anlama yardımcı olur ve sonuçta ortaya çıkan modellerde güveni artırır.
Çalışmanın Temel Bileşenleri
Araştırma Alanı
- Gen düzenleyici ağ çıkarımı
- Biyolojik sistemlerde model karmaşıklığı
- Bilgisayarlı biyolojideki görselleştirme araçları
Arka Plan
- Model doğruluğunda parametreleştirmenin önemi
- Görselleştirme ile çıkarım yöntemlerinin işbirliği
- Akıcı model geliştirmeye duyulan ihtiyaç
Kullanılan Yöntemler
- Etkileşimli görselleştirme yazılımı
- Gen düzenleyici ağları
- Çeşitli çıkarım adımları için yapılandırma dosyası kurulumları
Ana Sonuçlar
- Çıkarım sonuçlarının keşfedilmesini kolaylaştırdı
- Aşağı yönlü modelleme görevleri için yapılandırmayı basitleştirdi
- Görsel araçlar aracılığıyla parametre etkilerinin anlaşılmasını geliştirdi
Sonuçlar
- Çalışma, ağ modeli geliştirmede Inherent Dynamics Visualizer'ın etkinliğini gösterir.
- Bu araç, araştırmacının çıkarım araçlarıyla daha iyi görselleştirme ve etkileşim yoluyla güvenilir biyolojik içgörüler elde etme yeteneğini önemli ölçüde artırır.
Sıkça Sorulan Sorular
Executive Industry Relevance
Gene regulatory network inference is a critical step in target validation and mechanistic de-risking for biopharma discovery pipelines. The Inherent Dynamics Visualizer enhances predictive confidence by enabling interactive exploration of parameter impacts on network outputs, supporting data-driven hypothesis refinement. This capability improves translational continuity by aligning computational models with biological plausibility before preclinical investment.
Strategic Applications in Biopharma R&D
Early Discovery & Target Validation
- Scientific Value: Enables interrogation of therapeutic hypotheses through visualization of network topology changes under varying parameters.
- Operational Value: Supports biological de-risking by identifying parameter sets that yield biologically plausible network structures.
- Predictive Value: Increases confidence in target selection by revealing stable, oscillating network models that match experimental dynamics.
Screening & Assay Development
- Scientific Value: Provides standardized, visualization-ready gene lists and annotation files for downstream edge-finding workflows.
- Operational Value: Automates input file generation for pipeline steps, reducing manual configuration errors and improving reproducibility.
- Scalability: Enables rapid iteration across parameter sets to assess network robustness before compound screening campaigns.
Translational & Preclinical Research
- Translational Continuity: Facilitates alignment of inferred networks with known regulatory relationships from biological databases.
- Mechanistic De-risking: Allows removal of edges lacking experimental evidence to constrain network space to biologically feasible regions.
- Preclinical Alignment: Supports ODE modeling of networks using edge-derived parameters for in silico functional validation.
Pipeline & Workflow Integration
The tool integrates into the discovery continuum from early target hypothesis testing through lead identification by enabling parameter optimization at each inference step, improving model reliability before compound engagement.
- Discovery Biology: Supports hypothesis testing and pathway clarification via interactive visualization of node and edge identification outputs.
- Screening: Enhances assay readiness by generating standardized, reproducible input files for downstream modeling steps.
- Analytics: Enables quantitative comparison of network prevalence and stability across parameter conditions through edge prevalence tables and similarity scatterplots.
- Translational Research: Connects discovery-phase network models to preclinical validation by incorporating biological constraints from curated databases.
- Enterprise Reuse: Functions as a reusable configuration and visualization layer across multiple inference methods and time series datasets.
Operational & Enterprise Impact
- Scientific Value: Predictive confidence in target validation through visualization of parameter impact on network stability and dynamics.
- Operational Value: Standardization and reproducibility of configuration file generation and intermediate result evaluation.
- Strategic Value: Improved go/no-go decisions by reducing mechanistic ambiguity in early-stage network models.
- Portfolio Impact: Risk-adjusted prioritization of targets based on network robustness and alignment with known biology.
Implementation Considerations
- Requires expertise in gene regulatory network inference and time series transcriptomic data analysis.
- Depends on computational infrastructure to run the Inherent Dynamics Pipeline and host the web-based visualizer.
- Necessitates cross-team standardization of file naming conventions and parameter reporting for reproducibility.
- Involves adaptation considerations when applying the tool to different model organisms or data types beyond yeast cell cycle.
- Limited by the biological interpretability of DSGRN parameters, requiring integration with ODE modeling for functional validation.
