В настоящее время команда разрабатывает и краудсорсинг «рецептов» — пошаговых рабочих процессов — чтобы лучше позволить исследователям, не занимающимся программированием, интерпретировать свои геномные данные. Работа описана в статье, опубликованной 18 января 2016 г. в журнале Nature Methods.«Теперь, когда новые технологии секвенирования могут производить значительно большие объемы данных, чем они могли десять лет назад, методы, необходимые для анализа этих данных, должны быть соответственно более мощными», — сказала Джилл Месиров, доктор философии, младший проректор по вычислительным наукам о здоровье и профессор медицины в Медицинской школе Калифорнийского университета в Сан-Диего и Онкологическом центре Мурса. «Проблема в том, что только небольшая часть биомедицинского исследовательского сообщества имеет опыт, чтобы знать правильный метод или комбинацию методов для решения своих исследовательских вопросов и наилучший способ применения этих методов к своим данным».До GenomeSpace исследователям, особенно без навыков программирования, было чрезвычайно трудно заставить многие из доступных инструментов анализа работать вместе.
Пользователи должны были уметь писать короткие компьютерные программы для преобразования и передачи данных между платформами. GenomeSpace теперь выполняет эту услугу без проблем с удобным интерфейсом, соединяя популярные инструменты анализа геномных данных, такие как Cytoscape, Galaxy, GenePattern и Integrative Genomics Viewer (IGV).
Некоторые из этих инструментов сами по себе являются «агрегаторами инструментов», поэтому, связывая их, GenomeSpace предоставляет доступ к сотням биоинформатических анализов.Более того, GenomeSpace не просто позволяет пользователям самостоятельно определять лучшие инструменты для решения их конкретных исследовательских вопросов.
На сайте также представлены «рецепты» — простые для понимания примеры рабочих процессов, которые четко демонстрируют последовательность инструментов, которые исследователи должны использовать для получения информации, которую они хотят извлечь из своих необработанных данных. GenomeSpace в настоящее время предоставляет 13 рецептов. Разработчики платформы теперь приглашают сообщество пользователей внести свои собственные дополнительные рецепты.
«Ни одна отдельная лаборатория не может разработать все правильные полезные рецепты — краудсорсинг поможет сделать GenomeSpace еще более полезным для исследователей, не занимающихся программированием», — сказал Майкл Райх из Медицинской школы Калифорнийского университета в Сан-Диего, возглавляющий группу разработчиков GenomeSpace.Вот как работает пример рецепта GenomeSpace: исследователь задается вопросом, существует ли определенный набор генов, которые стволовые клетки лейкемии экспрессируют иначе, чем нормальные предшественники белых кровяных телец. Она также хочет лучше понять биологический механизм, лежащий в основе этих дифференциально экспрессируемых генов, но не знает, с чего начать.
С помощью GenomeSpace исследователь может просто загрузить данные об экспрессии генов и другую информацию о двух типах клеток («ингредиентах») и следовать рецепту GenomeSpace, разработанному специально для таких типов исследовательских вопросов. В этом случае рецепт сообщает исследователю, как обрабатывать ингредиенты данных с помощью двух инструментов, доступных в GenomeSpace: 1) GenePattern, который находит список из 50 генов, которые больше всего различаются между двумя типами клеток, и 2) Cytoscape, который определяет как белки, связанные с этими генами, взаимодействуют в сетях, что дает ключ к разгадке той роли, которую специфичные для опухоли или нормальные клеточно-специфические гены играют в организме.По словам Райха, такая информация, предоставляемая GenomeSpace, может помочь исследователю лучше понять, как развивается лейкемия, и помочь определить возможные цели для новых терапевтических средств.«Наш ресурс с рецептами был смоделирован на основе классической книги Тома Маниатиса« Молекулярное клонирование: лабораторное руководство.
Мы надеемся, что с помощью наших собственных разработок и краудсорсинга мы сможем расширить ресурс и расширить его возможности », — сказал Месиров. «Наша долгосрочная цель — преобразовать эти описательные рабочие процессы в более динамичные интерактивные интерфейсы, которые сделают их еще проще».Чтобы получить дополнительную информацию или поделиться рецептами, посетите сайт www.genomespace.org.