[論文レビュー] DuctApe: a suite for the analysis and correlation of genomic and OmnilogTM Phenotype Microarray data

Marco Galardini, Alessio Mengoni+6 more|arXiv (Cornell University)|Jul 16, 2013

Microbial Metabolic Engineering and BioproductionBiochemistry, Genetics and Molecular Biology参考文献 41被引用数 22

ひとこと要約

DuctApeは、ゲノム配列データとOmnilog™フェノタイプマイクロアレイ（PM）データを統合する計算ツールで、細菌株間の遺伝子-フェノタイプ相関関係や代謝的差異を同定する。PMフェノタイプをKEGG経路アノテーションおよび遺伝子の存在/欠損パターンと照合することで、4つの細菌データセットを用いて、ゲノタイプと代謝機能性を結びつける有効性を示した。

ABSTRACT

Addressing the functionality of genomes is one of the most important and challenging tasks of today's biology. In particular the ability to link genotypes to corresponding phenotypes is of interest in the reconstruction and biotechnological manipulation of metabolic pathways. Over the last years, the OmniLogTM Phenotype Microarray (PM) technology has been used to address many specific issues related to the metabolic functionality of microorganisms. However, computational tools that could directly link PM data with the gene(s) of interest followed by the extraction of information on genephenotype correlation are still missing. Here we present DuctApe, a suite that allows the analysis of both genomic sequences and PM data, to find metabolic differences among PM experiments and to correlate them with KEGG pathways and gene presence/absence patterns. As example, an application of the program to four bacterial datasets is presented. The source code and tutorials are available at http://combogenomics.github.io/DuctApe/.

研究の動機と目的

• システム生物学および代謝工学における微生物ゲノタイプとフェノタイプを結びつける課題に対処すること。
• Omnilog™フェノタイプマイクロアレイ（PM）データとゲノムデータを直接相関付ける計算ツールを開発すること。
• PMフェノタイププロファイルと遺伝子コンテンツを統合することで、細菌株間の代謝的差異を同定することを可能にすること。
• フェノタイプの変異をKEGG経路および遺伝子の存在/欠損パターンにマッピングすることで、機能的インサイトの抽出を促進すること。
• 高スループットのフェノタイピングおよびゲノムデータを扱うシステム生物学研究者を支援する、使いやすくオープンソースのツールキットを提供すること。

提案手法

• DuctApeスイートは、複数の成長条件下でのフェノタイププロファイルの正規化と標準化を目的として、原始的なOmnilog™ PMデータを処理する。
• リファレンスゲノム比較を用いて、株間における遺伝子の存在または欠損パターンを特定することで、ゲノムデータを統合する。
• フェノタイププロファイルをKEGG代謝経路と相関させ、特定の遺伝子または経路に関連する機能的差異を同定する。
• 統計的手法およびクラスタリング法を用いて、PMデータのパターンに基づき株間の代謝的差異を検出する。
• アノテートされた経路マッピングと比較解析を通じて、遺伝子-フェノタイプ関連性の可視化と解釈を可能にするパイプラインを提供する。
• 再現性のある解析を可能にするために、ドキュメンテーションおよびチュートリアルを備えたモジュラーでスクリプトベースのフレームワークで実装されている。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 Omnilog™フェノタイプマイクロアレイデータを、遺伝子データと体系的に相関付ける方法は何か？ これにより遺伝子-フェノタイプ関係を推定できるか？
• RQ2 PMフェノタイププロファイルと遺伝子コンテンツを統合した場合、細菌株間で検出可能な代謝的差異は何か？
• RQ3 どのKEGG経路が、株間における遺伝子の存在または欠損と関連する顕著なフェノタイプ変異を示すか？
• RQ4 計算パイプラインが、高スループットのフェノタイプデータと機能ゲノム、経路アノテーションを効果的に結びつけられるか？
• RQ5 このような統合的アプローチは、微生物の代謝経路の再構築および操作をどのように改善できるか？

主な発見

• DuctApeは、Omnilog™ PMデータとゲノムデータ、KEGG経路アノテーションを統合することで、4つの細菌株間の代謝的差異を成功裏に同定した。
• 特に炭素および窒素代謝経路において、特定の遺伝子の存在/欠損プロファイルに関連する明確なフェノタイプパターンが明らかになった。
• さまざまな炭素源への応答において顕著なフェノタイプ変異が観察され、特定の代謝遺伝子の存在または欠損と相関していた。
• PMデータとKEGG経路の統合により、株特異的な代謝能力に関連する機能モジュールを同定できるようになった。
• 実データセットへのDuctApeの適用は、ゲノム解析やフェノタイピング解析だけでは明らかにならない遺伝子-フェノタイプ関連性を解明する有効性を示した。
• ソースコードおよびチュートリアルは公開されており、研究コミュニティによる再現性の確保と拡張が可能である。