ジーンネットワーク

GeneNetworkは、システム遺伝学のためのデータベースとオープンソースのバイオ インフォマティクスデータ分析ソフトウェアリソースを組み合わせたものです。^[1]このリソースは、 DNA配列の違いを、対応する遺伝子およびタンパク質発現の違いや、健康や病気のリスクなどの形質の変動に結び付ける遺伝子制御ネットワークを研究するために使用されます。GeneNetworkのデータ セットは通常、ヒト、マウスとラットの系統、およびキイロショウジョウバエ、シロイヌナズナ、大麦などの多様な生物を含む個体群からの遺伝子型( SNP など) と表現型の大規模なコレクションで構成されています。^{[2]遺伝子型を含めることで、Web ベースの}遺伝子マッピングを実行して、mRNA、タンパク質、代謝産物のレベルでの個体間の違い、および細胞機能、解剖学、生理学、行動の違いに寄与するゲノム領域を発見することが実用的になります。

GeneNetworkの開発は、1994年にテネシー大学健康科学センターで、Portable Dictionary of the Mouse Genome（1994）のWebベース版として開始されました。^[3] GeneNetworkは、生物医学研究における最初かつ最長の継続運用Webサービスです[https://en.wikipedia.org/wiki/List_of_websites_founded_before_1995を参照]。1999年に、Portable Gene DictionaryはKenneth F. ManlyのMap Manager QTマッピングプログラムと統合され、リアルタイム遺伝子解析用のオンラインシステムを開発しました。^[4] 2003年初頭、最初の大規模なAffymetrix遺伝子発現データセット（マウス脳全体のmRNAと造血幹細胞）が組み込まれ、システムはWebQTLに改名されました。^{[5] [6]} GeneNetworkは現在、国際的な開発者グループによって開発されており、ヨーロッパ、アジア、オーストラリアにミラーサイトと開発サイトがあります。実稼働サービスは、テネシー大学ヘルスサイエンスセンターのシステムでホストされており、バックアップインスタンスはヨーロッパにあります。

GeneNetworkの現在の製品バージョン（GN2とも呼ばれる）は2016年にリリースされました。^[7] GeneNetworkの現在のバージョンは、その前身であるGN1と同じデータベースを使用していますが、よりモジュール化され、メンテナンスしやすいオープンソースコード（GitHubで入手可能）を備えています。GeneNetworkには現在、以下のサポートを含む重要な新機能もあります。

• 遺伝的に複雑な集団をGEMMAの最新バージョンで実装した線形混合モデルで解析した^[8]
• 4元交雑種や異種交配種のマッピングを含む、多くのマッピングオプションを備えたR/qtlモジュール
• 加重相関ネットワーク分析（WGCNAとも呼ばれる）
• Cytoscapeネットワーク表示
• 相関形質遺伝子座マッピング^[9]
• Biodalliance に基づく遺伝子およびゲノムデータを表示するゲノムブラウザ
• 因果モデリングのためのベイジアンネットワークウェブサーバ^{[10]へのリンクモジュール}

GeneNetwork は 2 つの主要コンポーネントで構成されています。

• 大規模な個人集団の遺伝子、ゲノム、表現型データの膨大なコレクション
• 分子および細胞ネットワークと遺伝子型と表現型の関係の分析を可能にする高度な統計分析および遺伝子マッピングソフトウェア

通常、各家族または人口ごとに 4 つのレベルのデータが得られます。

1. DNA配列と遺伝子型
2. 分子発現データは、アレイ、RNA-seq、エピゲノム、プロテオーム、メタボロミクス、メタゲノム法（分子表現型）を使用して生成されることが多い。
3. 典型的な医療記録の一部であることが多い標準的な定量的表現型（例：血液化学、体重）
4. 特性とデータセットの注釈ファイルとメタデータ

結合されたデータ タイプはリレーショナル データベースと IPSF ファイル サーバーにまとめて格納され、概念的に整理され、種、コホート、および科ごとにグループ化されます。システムはLAMP (ソフトウェア バンドル)スタックとして実装されています。コードとMariaDBデータベースの簡易バージョンはGitHub で入手できます。

GeneNetworkは主に研究者によって使用されていますが、遺伝学やバイオインフォマティクス（YouTubeの例を参照）、バイオインフォマティクス、生理学、心理学の学部および大学院のコースでも採用され、成功を収めています。^[11]研究者や学生は通常、1つまたは複数のファミリーから遺伝子型と表現型のセットを取得し、組み込みの統計機能とマッピング機能を使用して変数間の関係を調査し、関連のネットワークを組み立てます。重要な手順には、次の要因の分析が含まれます。

1. 形質の変動範囲
2. 特性間の共変動（散布図と相関関係、主成分分析）
3. より大きな特性ネットワークの構造
4. 量的形質遺伝子座マッピングと配列の違いと表現型の違いの連鎖の因果モデル

形質と分子発現データセットは、研究者から直接提出されるか、国立生物工学情報センターのGene Expression Omnibus などのリポジトリから抽出されます。データは、免疫系の単一細胞集団、特定の組織 (網膜、前頭前野)、システム全体 (脳全体、肺、筋肉、心臓、脂肪、腎臓、花、植物胚全体) など、さまざまな細胞と組織をカバーしています。一般的なデータセットは、完全に遺伝子型が決定された数百の個体をカバーし、技術的および生物学的な複製も含まれる場合があります。遺伝子型と表現型は通常、査読済みの論文から取得されます。GeneNetwork には、いくつかの RNA プロファイリング プラットフォーム (Affymetrix、Illumina、および Agilent) の注釈ファイルが含まれています。RNA-seq および定量的プロテオーム、メタボローム、エピジェネティクス、およびメタゲノム データも、マウスやヒトを含むいくつかの種で利用できます。

このサイトには、遺伝子発現やその他の表現型の変動の単純なグラフ表示、形質ペアの散布図 (ピアソンまたは順位順)、単純および複雑なネットワーク グラフの構築、主成分および合成形質の分析、マーカー回帰を使用した QTL マッピング、区間マッピング、エピスタシス相互作用のペア スキャンなど、さまざまな機能のためのツールが用意されています。ほとんどの機能は最大 100 個の形質に対応し、いくつかの機能はトランスクリプトーム全体で機能します。

データベースはメインの検索ページで閲覧および検索できます。オンライン チュートリアルも利用できます。ユーザーは主要なデータ セットをテキスト ファイル、Excel、またはネットワーク グラフの場合はSBMLとしてダウンロードすることもできます。2017 年現在、GN2 はベータ リリースとして利用可能です。

GeneNetwork は、 Affero General Public License (AGPLv3)に基づいてリリースされたオープンソース プロジェクトです。コードの大部分は Python で書かれていますが、C、R、JavaScript で書かれたモジュールやその他のコードも含まれています。コードは主に Python 2.4 です。GN2 は主に Python 2.7 で書かれており、FlaskフレームワークとJinja 2 HTML テンプレートを使用していますが、今後数年で Python 3.X への変換が計画されています。GN2 は、R プログラミング言語で書かれた多くの統計手順を呼び出します。2010 年の元のソース コードとコンパクトなデータベースは、SourceForge で入手できます。GN1 は 2019 年までGitHubで積極的にメンテナンスされていましたが、2020 年現在、すべての作業は GN2 に集中しています。

• 計算ゲノム科学
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• KEGG（京都遺伝子ゲノム百科事典）
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• GeneNetworkホームページ

関連リソース

その他のシステム遺伝学およびネットワークデータベース

• バイオGPS
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