Analysis and visualisation of large scale microarray data

Viimase paari aastakümne jooksul on genereeritud hulgaliselt suuremahulisi geeniekspressiooni andmestikke. Sellised andmestikud on hinnalised ja neid säilitatakse suurtes andmebaasides nagu näiteks GEO või Arrayexpress. Geenide, valkude, metaboliitide ja ensüümide omavahelised koostoimimised ja reaktsioonid on kokku kogutud ja süstematiseeritud bioloogiliste radade andmebaasidesse nagu KEGG ja Reactome. Suuremahuliste ekspressiooniandmete ja bioloogiliste radade ühildamine võimaldab kirjeldatud protsesse paremini analüüsida ja mõista. Väitekiri kirjeldab KEGGanim tööriista, mis ühildab suuremahulised geeniekspressiooni andmestikud ja KEGG bioloogiliste radade pildid. Tööriist loob interaktiivse animatsiooni üle erinevate eksperimendi tingimuste, võimaldades jälgida ajalist või tingimuslikku ja ruumilist ekspressiooni dünaamikat. Sellised animatsioonid sobivad kasutamiseks konverentsi ettekannetes, veebis või ka publikatsioonides. Suurt hulka avalikke geeniekspressiooni andmestikke on võimalik ära kasutada, et tuvastada uusi vastasmõjusid geenide vahel üle paljude bioloogiliste tingimuste. Selline analüüs võimaldab tuvastada ühiseid regulatoorseid mehhanisme, ühiseid funktsioone või rolle sarnastes bioloogilistes protsessides. Me oleme arendanud metoodika, mis võimaldab teha päringupõhist koos-ekspressiooni analüüsi üle sadade avalike geeniekspressiooni andmestike. Geenide koos-ekspressioon arvutatakse igas andmestikus eraldi ja tulemused koondatakse kokku ühiseks järjestatud nimekirjaks kasutades astakute agregeerimise meetodit. Selline lähenemine teeb võimalikuks hõlpsalt taaskasutada juba olemasolevaid geeniekspressiooni andmestikke ja tuvastada signaale, mida oleks keeruline leida analüüsides üksikuid andmestikke eraldi. Implementeeritud Multi Experiment Matrix (MEM) tööriist võimaldab interaktiivset andmete visualiseerimist ja pakub erinevaid võimalusi leitud tulemuste edasiseks analüüsiks. Arendatud astakute agregeerimise meetodit saab edukalt kasutada ka teistes meta-analüüsides, kus ühildatakse erinevatest allikatest pärit bioloogilisi andmestikke.

Author

• Adler, Priit

• mikrokiibid
• geeniekspressioon
• suurandmed
• andmeanalüüs
• visualiseerimine
• bioinformaatika
• DNA chips
• gene expression
• big data
• data analysis
• visualization
• bioinformatics

Identifier

hdl:10062/47493

OAI identifier oai:identifier

oai:dspace.ut.ee:10062/47493