[논문 리뷰] DuctApe: a suite for the analysis and correlation of genomic and OmnilogTM Phenotype Microarray data

Marco Galardini, Alessio Mengoni외 6명|arXiv (Cornell University)|2013. 07. 16.

Microbial Metabolic Engineering and BioproductionBiochemistry, Genetics and Molecular Biology참고 문헌 41인용 수 22

한 줄 요약

DuctApe는 유전자-표현형 상관관계 및 박테리아 균주 간 대사 차이를 규명하기 위해 게놈 시퀀스 데이터와 Omnilog™ 표현형 마이크로어레이(PM) 데이터를 통합하는 계산 도구 세트이다. 이 도구는 KEGG 경로 애너테이션과 유전자 유무 패tern을 기반으로 PM 표현형을 체계적으로 비교하여, 네 가지 박테리아 데이터셋을 통해 유전자형과 대사 기능성 간의 연관성을 규명하는 데 유용함을 입증한다.

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/.

연구 동기 및 목표

• 시스템 생물학 및 대사 공학 분야에서 미생물의 유전자형과 표현형을 연결짓는 데 도전 과제를 해결하기 위해.
• Omnilog™ 표현형 마이크로어레이(PM) 데이터를 게놈 데이터와 직접적으로 연관짓는 계산 도구를 개발하기 위해.
• PM 표현형 프로파일과 유전자 구성의 통합을 통해 박테리아 균주 간 대사 차이를 식별할 수 있도록 하기 위해.
• KEGG 경로와 유전자 유무 패턴에 따라 표현형 변동을 매핑하여 기능적 통찰을 추출할 수 있도록 하기 위해.
• 고 throughput 표현형 분석 및 게놈 데이터를 다루는 시스템 생물학 연구자들을 위해 사용자 친화적이고 오픈소스인 도구 세트를 제공하기 위해.

제안 방법

• DuctApe 도구 세트는 다양한 생장 조건에서 표현형 프로파일을 정규화하고 표준화하기 위해 원시 Omnilog™ PM 데이터를 처리한다.
• 기본 게놈 비교를 통해 균주 간 유전자 존재/부재 패턴을 식별함으로써 게놈 데이터를 통합한다.
• 표현형 프로파일을 KEGG 대사 경로와 연관지켜 특정 유전자 또는 경로와 관련된 기능적 차이를 규명한다.
• 통계적 및 클러스터링 방법을 활용하여 PM 데이터 패턴 기반으로 균주 간 대사 차이를 탐지한다.
• annotated 경로 매핑과 비교 분석을 통해 유전자-표현형 연관성을 시각화하고 해석할 수 있는 파이프라인을 제공한다.
• 문서화 및 튜토리얼을 포함한 모듈식 스크립트 기반 프레임워크로 구현되어 재현 가능한 분석을 지원한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 Omnilog™ 표현형 마이크로어레이 데이터를 어떻게 체계적으로 게놈 데이터와 연관지어 유전자-표현형 관계를 추론할 수 있는가?
• RQ2 PM 표현형 프로파일과 유전자 구성의 통합을 통해 박테리아 균주 간에 감지 가능한 대사 차이는 무엇인가?
• RQ3 유전자 존재 또는 부재와 관련된 표현형 변동이 뚜렷한 KEGG 경로는 무엇인가?
• RQ4 고 throughput 표현형 데이터를 기능 게놈학 및 경로 애너테이션과 효과적으로 연결하는 계산 파이프라인이 가능한가?
• RQ5 이러한 통합적 접근은 미생물 대사 경로의 재구성 및 조작을 어떻게 향상시킬 수 있는가?

주요 결과

• DuctApe는 Omnilog™ PM 데이터, 게놈 데이터, KEGG 경로 애너테이션을 통합하여 네 종의 박테리아 균주 간 대사 차이를 성공적으로 규명하였다.
• 특히 탄소 및 질소 대사 경로에서 특정 유전자 존재/부재 프로파일과 연관된 뚜렷한 표현형 패턴을 드러내었다.
• 다양한 탄소 원천에 대한 반응에서 뚜렷한 표현형 변동이 관찰되었으며, 이는 특정 대사 유전자 존재 또는 부재와 상관관계가 있었다.
• PM 데이터와 KEGG 경로의 통합을 통해 균주 특이적 대사 능력과 관련된 기능 모듈을 규명할 수 있었다.
• 실제 데이터셋에 DuctApe를 적용한 결과, 게놈학 또는 표현형학만으로는 드러나지 않는 유전자-표현형 연관성을 규명하는 데 유용함을 입증하였다.
• 소스 코드와 튜토리얼가 공개되어 있어 연구 공동체가 재현성과 확장성을 확보할 수 있다.