[논문 리뷰] RNAnet a Map of Human Gene Expression

William B. Langdon, Olivia Sanchez Graillet외 1명|arXiv (Cornell University)|2010. 01. 24.

RNA and protein synthesis mechanisms참고 문헌 2인용 수 5

한 줄 요약

RNAnet는 GEO와 Ensembl의 데이터에서 유도된 24,000개 이상의 인간 엑손의 발현 데이터를 통합하고 정규화하는 무료로 이용 가능한 상호작용형 웹 플랫폼을 제공하며, 사전 계산된 및 동적으로 생성된 히트맵과 산점도를 통해 유전자 공발현 네트워크의 빠른 상관 분석과 시각화를 가능하게 한다. 주요 기여는 수천 개의 인간 샘플을 통해 정량화 정규화되고 오류 검증된 Affymetrix HG-U133 2+ 데이터에 대해 확장 가능하고 사용자 친화적인 접근 방식을 제공함으로써, 실험 간 유전자 발현 비교에 소요되는 시간과 노력을 크게 줄인다.

ABSTRACT

RNAnet provides a bridge between two widely used Human gene databases. Ensembl describes DNA sequences and transcripts but not experimental gene expression. Whilst NCBI's GEO contains actual expression levels from Human samples. RNAnet provides immediate access to thousands of Affymetrix HG-U133 2plus GeneChip measurements Homo sapiens genes in most medically interesting tissues. Without RNAnet comparison across experiments in GEO is very labour intensive requiring man months of effort to down load and clean data. With RNAnet anyone can access cleaned quantile normalised data in seconds. It can be used to data mine patterns of co-expression. The network of strongly correlated genes is huge but sparse. Thousands of genes interact strongly with thousands of others. Conversely there are tens of thousands of genes which interact strongly with less than 100 others. I.e. RNAnet gives new views for RNA Systems Biology.

연구 동기 및 목표

• GEO의 실험적 유전자 발현 데이터와 Ensembl의 게놈 애너테이션 간의 격차를 메우기 위해, 형식의 일관성 부족과 실험 간 정규화 부족으로 인해 이질적인 데이터를 통합하기 어려운 점을 해결한다.
• 연구자가 수천 개의 인간 유전자 발현 샘플 간에 수동 데이터 다운로드나 전처리 없이도 신속하고 확장 가능하며 재현 가능한 상관 분석을 수행할 수 있도록 한다.
• 실시간으로 히트맵, 산점도, PCA를 사용하여 유전자 공발현 패턴을 시각화할 수 있는 상호작용형 웹 인터페이스를 제공하며, 원본 GEO 및 Ensembl 메타데이터에 직접 링크한다.
• 수천 개의 Affymetrix 마이크로어레이 데이터셋을 사전 처리 및 정규화하여 대규모 유전자 발현 데이터의 접근성과 사용성을 향상시키며, 분석 시간을 수시간에서 수초로 단축시킨다.
• 시스템 생물학 연구를 지원하기 위해, 인간 조직 전반에서 강한 유전자 공발현 관계를 보이는 대규모이고 희박한 네트워크를 드러내며, 높은 연결성과 희박한 연결성을 가진 유전자 모두를 강조한다.

제안 방법

• 플랫폼은 GEO의 HG-U133 2+ 마이크로어레이 데이터셋에서 유도된 24,000개 이상의 인간 엑손 발현 데이터를 수신하고 정량화 정규화하여 실험 간 일관성을 확보한다.
• Affymetrix 프로브셋을 Ensembl 엑손에 매핑하며, 상관 안정성 기반으로 가장 대표적인 프로브셋(‘*’로 표시)을 선별한다.
• 엑손 간 2억 9,000만 개의 상관 계수를 사전 계산하여 공발현 패턴에 대한 신속하고 상호작용 가능한 쿼리 기능을 제공한다.
• 사용자는 유전자 이름이나 Ensembl 엑손 ID로 상관 관계를 쿼리할 수 있으며, 파폭에서 동적으로 생성된 히트맵, 산점도, PCA 플롯을 통해 결과를 시각화할 수 있다.
• 상호작용 기능으로는 개별 데이터 포인트 검토를 위한 클릭 가능한 산점도와 십자선, 원본 GEO 실험 및 Ensembl 항목에 대한 하이퍼링크, 색상 코드를 사용한 단일 플롯 내 다중 프로브셋 지원이 포함된다.
• 이상치 또는 의심스러운 발현 값은 ‘?’로 표시되며, 사전 처리 단계에서 일반적인 GeneChip 오류를 스캔하여 데이터 품질을 확보한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 GEO의 이질적인 유전자 발현 데이터를 어떻게 효율적으로 정규화하고 Ensembl의 게놈 애너테이션과 통합하여 대규모 공발현 분석을 가능하게 할 수 있는가?
• RQ2 수천 개의 이질적인 조직 샘플과 정규화된 데이터셋을 기반으로 계산된 인간 유전자 공발현 네트워크의 구조는 어떠한가?
• RQ3 수동 데이터 처리에 비해 상호작용형 웹 기반 도구가 실험 간 유전자 발현 비교의 시간과 복잡성을 얼마나 줄일 수 있는가?
• RQ4 강한 공발현 관계는 조직과 의학적 상태에 따라 어떻게 달라지며, 24,132개의 엑손에 대한 글로벌 상관 분석에서 어떤 패턴이 드러나는가?
• RQ5 플랫폼은 발현 데이터의 상관 패턴을 통해 Mycoplasma 오염과 같은 생물학적 이석을 신뢰성 있게 탐지할 수 있는가?

주요 결과

• RNAnet는 수천 개의 인간 샘플에서 정량화 정규화되고 오류 검증된 Affymetrix HG-U133 2+ 발현 데이터에 즉각적인 접근을 가능하게 하여, 분석 시간을 수시간에서 수초로 단축시킨다.
• 플랫폼은 24,132개의 인간 엑손 간 2억 9,000만 개의 상관 계수를 사전 계산하여 강력한 공발현 관계를 보이는 대규모이고 희박한 네트워크를 드러냈다.
• 수천 개의 유전자가 수천 개의 다른 유전자와 강한 상관 관계를 보이며, 수만 개의 유전자가 100개 미만의 다른 유전자와 상호작용하는 등 네트워크의 이질적인 구조를 나타낸다.
• 실시간으로 개별 데이터 포인트에 접근하고 메타데이터 링크를 제공하는 동적 히트맵과 산점도를 통해 상호작용 가능한 상관 관계 시각화를 지원한다.
• 플랫폼은 Mycoplasma 오염에 대한 실험적 발견을 확인하는 데 사용되어, 발현 데이터 내 생물학적 오류 탐지에 실용성을 입증했다.
• 2009년 12월 기준 RNAnet는 기관 트래픽을 제외하고 3,585회 이상 액세스되었으며, 이전 15개월 동안 월 약 250회의 다운로드를 기록하여 지속적인 연구적 유용성을 보였다.