Bazy danych, które są przydatne do analizy proteomicznej ludzkiej tkanki nerkowej i moczu moczu zostały omówione w tym artykule. Integracja ogólnych baz danych i białkocentrycznych ogólnych baz danych z bazami ludzkiej tkanki nerkowej i moczu może otworzyć nowe możliwości dla badań w nefrologii. Białka obecne w nerkach i moczu zapewniają podstawowe narzędzia do badania funkcji nerek i chorób nerek. Porównując takie bazy danych między zdrowymi i chorymi populacjami i chorymi, możemy być w stanie zidentyfikować: białka zaangażowane w rozwój choroby nerek, białka rozwój choroby nerek, białka zaangażowane w progresję CKD lub nowe białka kandydujące do biomarkerów rozwoju choroby nerek lub progresji CKD. rozwoju choroby nerek lub progresji CKD. --- Międzynarodowe Konsorcjum Genomu Raka (ICGC) to wspólny wysiłek mający na celu scharakteryzowania nieprawidłowości genomowych w 50 różnych typach nowotworów. Aby udostępnić te dane, ICGC stworzyło portal danych ICGC. Zasilany przez oprogramowanie BioMart, portal danych umożliwia każdej instytucji członkowskiej ICGC zarządzanie i utrzymywać własne bazy danych lokalnie, jednocześnie płynnie prezentując wszystkie dane w jednym punkcie dostępu dla użytkowników. Portal danych zawiera obecnie dane z 24 projektów nowotworowych, w tym ICGC, The Cancer Genome Atlas (TCGA), Johns Hopkins University i Tumor Sequencing Project. Składa się on z 3478 genomów oraz 13 typów i podtypów nowotworów. Dostępne typy danych w otwartym dostępie obejmują proste mutacje somatyczne, zmiany liczby kopii, rearanżacje strukturalne strukturalne, ekspresję genów, mikroRNA, metylację DNA i połączenia eksonów. Dodatkowo, proste warianty linii zarodkowej są dostępne jako dane o kontrolowanym dostępie. dane. Portal danych wykorzystuje internetowy graficzny interfejs użytkownika (GUI), aby zaoferować badaczom badaczom wiele sposobów szybkiego i łatwego wyszukiwania i analizowania dostępnych danych. dane. Interfejs sieciowy może pomóc w konstruowaniu skomplikowanych zapytań dla wielu zestawów danych. Dostępnych jest również kilka interfejsów programowania aplikacji dostępnych dla dostępu programistycznego. Poniżej opisujemy organizację, funkcjonalność i możliwości portalu danych ICGC. --- TŁO: Zrozumienie biomedycznych implikacji danych pochodzących z eksperymentów high eksperymentów wymaga rozwiązań dla skutecznej eksploracji danych w różnych skalach i eksploracji danych w różnych dziedzinach. Istniejące rozwiązania nie zapewniają jednak wystarczającego wsparcia dla łączenia danych na poziomie molekularnym ze strukturami neuroanatomicznymi. strukturami neuroanatomicznymi, co ma kluczowe znaczenie dla zrozumienia wysokopoziomowych funkcji neurobiologicznych. funkcji neurobiologicznych. WYNIKI: Nasza praca integruje dane na poziomie molekularnym z funkcjami biologicznymi wysokiego poziomu. funkcjami biologicznymi i przedstawiamy wyniki przy użyciu struktury anatomicznej jako rusztowania. Nasze rozwiązanie rozwiązanie pozwala również na udostępnianie pośrednich wyników eksploracji danych innym aplikacjom innymi aplikacjami internetowymi, znacznie zwiększając możliwości eksploracji i wydobywania danych z różnych dziedzin. eksploracji i wydobywania danych. WNIOSKI: Opracowana przez nas aplikacja internetowa PubAnatomy oparta na technologii Flex umożliwia wysoce interaktywną wizualną eksplorację literatury i danych eksperymentalnych w celu zrozumienia związków między zmianami na poziomie molekularnym, ścieżkami, obwodami mózgu obwodami mózgu i procesami patofizjologicznymi. Prototyp PubAnatomy jest dostępny bezpłatnie pod adresem dostępny pod adresem: [http://brainarray.mbni.med.umich.edu/Brainarray/prototype/PubAnatomy]. --- TŁO: Magnaporthe oryzae, grzyb zarodnikowy ryżu, jest najbardziej niszczycielskim patogenem ryżu. patogenem ryżu. Stał się modelowym fitopatogenem do badania interakcji gospodarz-patogen. interakcji gospodarz-patogen. Wygenerowano wiele danych na temat różnych aspektów biologii tego grzyba. aspektów biologii tego grzyba i interakcji gospodarz-patogen. Jednakże, większość danych jest rozproszona i nie jest dostępna jako pojedynczy zasób dla badaczy w tej dziedzinie. badaczy w tej dziedzinie. OPIS: Genomic Resources of Magnaporthe oyzae (GROMO) jest wyspecjalizowaną i kompleksową bazą danych dla grzybów pleśniowych ryżu, i kompleksową bazą danych dla grzybów blastycznych ryżu, integrującą informacje z kilku zasobów. GROMO zawiera informacje na temat sekwencji genomowej, mutantów dostępne, ekspresja genów, lokalizacja białek uzyskanych z różnych repozytoriów, jako dane pierwotne. Ponadto, przewidywanie domen, ścieżek, interakcji białko-białko, miejsc sumolizy i właściwości biochemicznych, które biochemicznych, które zostały uzyskane po obliczeniowej analizie sekwencji białek. jako dane pochodne. Ta baza danych ma intuicyjny interfejs użytkownika, który użytkownika do zbadania różnych możliwych zasobów informacji dostępnych na temat danego genu lub białka z jednego źródła. WNIOSEK: Obecnie informacje na temat M. oryzae są dostępne z różnych źródeł, takich jak zasobów, takich jak baza danych BROAD MIT Magnaporthe, Agrobacterium tumefaciens-mediated transformation (ATMT) M. oryzae, baza danych Magnaporthe grisea--Oryza sativa (MGOS) i baza danych Massive Parallel Signature Sequencing (MPSS) bazy danych. W ramach projektu GROMO podjęto wysiłki w celu zintegrowania ze wszystkich tych baz danych, uzyskać nowe dane na podstawie dostępne informacje analizowane przez odpowiednie programy i dokonać bardziej wnikliwych aby lepiej zrozumieć biologię M. oryzae. Baza danych jest obecnie dostępna pod adresem: http://gromo.msubiotech.ac.in/ --- TŁO: Chociaż informacje o szlakach molekularnych i dane Międzynarodowego Projektu HapMap mogą pomóc badaczom biomedycznym w skuteczniejszym badaniu etiologii złożonych chorób. etiologii złożonych chorób, takich informacji brakuje lub są one niewystarczające w obecnych bazach danych asocjacji genetycznych. Ponadto, tylko kilka środowiskowych czynników ryzyka są uwzględnione jako interakcje gen-środowisko, a miary ryzyka asocjacji nie są indeksowane w żadnych asocjacyjnych bazach danych. OPIS: Opracowaliśmy opublikowaną asocjacyjną bazę danych (PADB; http://www.medclue.com/padb), która obejmuje zarówno asocjacje genetyczne, jak i środowiskowe czynniki ryzyka dostępne w bazie danych PubMed. Każdy genetyczny czynnik ryzyka jest powiązany z bazą danych ścieżek molekularnych i bazą danych HapMap poprzez symbole genów ludzkich zidentyfikowane w streszczeniach. A miary ryzyka, takie jak iloraz szans lub współczynnik ryzyka są automatycznie pobierane z abstraktów, jeśli są dostępne. dostępne. W ten sposób użytkownicy mogą przeglądać dane asocjacyjne posortowane według miar ryzyka. a asocjacje genetyczne mogą być grupowane według ludzkich genów lub ścieżek molekularnych. molekularnych. Wyniki wyszukiwania można również zapisać w plikach tekstowych rozdzielanych tabulatorami w celu dalszego sortowania lub analizy. Obecnie PADB indeksuje ponad 1 500 000 abstraktów PubMed PubMed, które obejmują 3442 ludzkie geny, 461 ścieżek molekularnych i około 190 000 miar ryzyka w zakresie od 0,00001 do 4878,9. WNIOSEK: PADB to unikalna internetowa baza danych opublikowanych powiązań, która będzie służyć jako nowatorskie i potężne źródło do przeglądania i interpretowania ogromnych danych asocjacyjnych dotyczących złożonych chorób człowieka. --- TŁO: W erze postgenomowej, rozwój wysokoprzepustowej technologii wykrywania ekspresji genów zapewnia ogromne ilości danych eksperymentalnych, co stanowi wyzwanie dla tradycyjnych potoków przetwarzania i analizy danych w badaniach naukowych. naukowych. WYNIKI: W naszej pracy zintegrowaliśmy informacje o ekspresji genów z Gene Expression Omnibus (GEO), ontologię biomedyczną z Medical Subject Headings (MeSH) i wiedzę o szlakach sygnałowych z wpisów sigPathway w celu opracowania do analizy ekspresji genów - GEOGLE. GEOGLE oferuje szybki i wygodny sposób przeszukiwania odpowiednich eksperymentalnych zbiorów danych, ścieżek i biologicznych według wielu typów zapytań: w tym słowników biomedycznych biomedycznych, identyfikatorów GDS, identyfikatorów genów, nazw ścieżek i list sygnatur. Ponadto, GEOGLE podsumowuje geny sygnaturowe z podzbioru GDS i szacuje korelację między ekspresją genów a różnicą fenotypową za pomocą zintegrowaną wartością p. WNIOSEK: Podejście to, polegające na globalnym przeszukiwaniu danych ekspresji, może rozszerzyć tradycyjny sposób gromadzenia heterogenicznych danych z eksperymentów ekspresji genów danych eksperymentalnych. GEOGLE to nowatorskie narzędzie, które zapewnia badaczom ilościowy badaczom ilościowy sposób na zrozumienie korelacji między ekspresją genów a fenotypowym fenotypem poprzez metaanalizę zbiorów danych ekspresji genów z różnych eksperymentów, a także eksperymentów, a także ich biologiczne znaczenie. Strona internetowa i instrukcja obsługi użytkownika GEOGLE są dostępne pod adresem: http://omics.biosino.org:14000/kweb/workflow.jsp?id=00020. --- Ze względu na swoją dostępność, łatwość pobierania i korelację z fizjologią i patologią, mocz jest atrakcyjnym źródłem dla proteomiki klinicznej proteomiki/peptydomiki. Jednak brak porównywalnych zestawów danych z dużych kohort kohort znacznie utrudnił rozwój proteomiki klinicznej. Tutaj zgłaszamy ustanowienie powtarzalnej metody o wysokiej rozdzielczości dla peptydomu analiza naturalnie występujących ludzkich peptydów i białek w moczu, w zakresie od 800 do 17 000 Da, przy użyciu próbek od 3 600 osób analizowanych przez elektroforezę kapilarną sprzężoną z MS. Wszystkie przetworzone dane zostały zdeponowane w Structured Query Language (SQL). Ta baza danych zawiera obecnie 5 010 odpowiednich unikalnych peptydów w moczu, które służą jako pula potencjalnych klasyfikatorów do diagnozowania i monitorowania różnych chorób. Na przykład, korzystając z tego źródło informacji, byliśmy w stanie zdefiniować biomarkery peptydów moczowych dla przewlekłych chorób nerek, umożliwiając diagnozowanie tych chorób z wysoką dokładnością. dokładnością. Zastosowanie zestawu biomarkerów specyficznych dla przewlekłej choroby nerek do niezależnej kohorcie testowej w kolejnej fazie replikacji zaowocowało 85,5% czułością i 100% swoistością. czułość i 100% swoistość. Wyniki te wskazują na potencjalną użyteczność elektroforezy kapilarnej połączonej z MS do zastosowań klinicznych w analizie naturalnie występujących peptydów w moczu. --- Podocyty kłębuszkowe są wysoce zróżnicowanymi komórkami nabłonkowymi, które są kluczowymi składnikami jednostek filtracyjnych nerek. Uszkodzenie lub utrata podocytów jest cechą charakterystyczną chorób nerek charakteryzujących się ciężkim białkomoczem. Ostatnie badania wskazują, że hormony, w tym glukokortykoidy (ligand dla receptora glukokortykoidowego) receptora glukokortykoidowego) i witamina D3 (ligand dla receptora witaminy D) chronią lub promują naprawę podocytów przed uszkodzeniem. W celu wyjaśnienia mechanizmów u podstaw aktywności chroniącej podocyty przed uszkodzeniem, w której pośredniczą hormony, przeprowadziliśmy badania ekspresji genów mikromacierzy w celu identyfikacji genów docelowych i odpowiadające szlaki w odpowiedzi na te hormony podczas podocytów podocytów. Wykorzystaliśmy unieśmiertelnione ludzkie hodowane podocyty (HPC) jako modelowy system i przeprowadziliśmy testy różnicowania in vitro, a następnie deksametazon (Dex) lub leczenie witaminą D3 (VD3). Po indukcji różnicowania, wiele kategorii funkcjonalnych, w tym cykl komórkowy, dynamika organelli, mitochondrium, apoptoza i organizacja cytoszkieletu były jednymi z najbardziej znacząco zmienione. Co ciekawe, podczas gdy Dex i VD3 są w stanie chronić podocyty przed uszkodzeniem, mają one tylko ograniczone geny docelowe i szlaki szlaki. W porównaniu z leczeniem VD3, Dex miał szerszy i większy wpływ na profile ekspresji genów. wpływ na profile ekspresji genów. Dogłębne analizy genów zmienionych przez Dex wskazują, że Dex krzyżuje się z szerokim spektrum szlaków sygnałowych, z których z których odpowiedzi zapalne, migracja komórek, angiogeneza, NF-κB i TGFβ są głównie zmienione. Łącznie nasze badanie dostarcza nowych informacji i identyfikuje kilka nowych dróg dla przyszłych badań sygnalizacji hormonalnej w podocytach.
Czy istnieją ukierunkowane bazy danych, z których można pobrać dane dotyczące ekspresji genów w chorobach nerek?
Biologiczne bazy danych służą do przechowywania i edycji dużej ilości danych, utworzonych z danych genomicznych. W większości przypadków dane są przechowywane zgodnie z ich typem, ale istnieją przypadki ukierunkowanych baz danych, które przechowują bazę danych dotyczącą określonej choroby. W przypadku chorób nerek istnieje wiele baz danych, na przykład KUPKB - zbiór zbiorów danych omicznych, Nephromine - zbiór danych ekspresji genów nerkowych oparty na transkryptomice, CDKD i Proteomics Database in Chronic Kidney Disease.