Muchos investigadores biomédicos se esfuerzan por dar sentido a la avalancha de datos que siguió a los avances recientes en las tecnologías de secuenciación genómica. En particular, los investigadores a menudo están limitados por el desafío de obtener múltiples herramientas bioinformáticas para "hablar" entre sí.Para abordar esta necesidad, los investigadores de la Universidad de California, la Escuela de Medicina de San Diego, en colaboración con los laboratorios del Broad Institute of MIT y Harvard, la Universidad de Stanford, el Instituto Weizmann y la Universidad Estatal de Pensilvania, desarrollaron GenomeSpace, un biólogo amigable basado en la nubeplataforma que conecta más de 20 paquetes de software bioinformático y recursos para el análisis de datos genómicos.
El equipo ahora está desarrollando y "recetas" de crowdsourcing - flujos de trabajo paso a paso - para permitir que los investigadores que no son de programación interpreten sus datos genómicos. El trabajo se describe en un artículo publicado el 18 de enero de 2016 en Métodos de la naturaleza .
"Ahora que las nuevas tecnologías de secuenciación pueden producir cantidades de datos significativamente mayores que hace una década, los métodos necesarios para analizar esos datos deben ser correspondientemente más potentes", dijo Jill Mesirov, PhD, vicerrectora asociada de ciencias de la salud computacional yprofesor de medicina en la Facultad de Medicina de la UC San Diego y en el Centro de Cáncer Moores ". El problema es que solo una pequeña parte de la comunidad de investigación biomédica tiene la experiencia para conocer el método correcto, o la combinación de métodos, para resolver sus preguntas de investigación ymejor forma de aplicar esos métodos a sus datos "
Antes de GenomeSpace, era extraordinariamente difícil para los investigadores, especialmente sin habilidades de programación, obtener muchas de las herramientas de análisis disponibles para trabajar juntas. Los usuarios necesitaban saber cómo escribir programas de computadora cortos para transformar y transferir datos entre plataformas. GenomeSpaceahora realiza este servicio sin problemas con una interfaz fácil de usar, que conecta herramientas populares de análisis de datos genómicos como Cytoscape, Galaxy, GenePattern y el Integrative Genomics Viewer IGV. Varias de estas herramientas son en sí mismas "agregadores de herramientas", por lo que al vincularlos,GenomeSpace proporciona acceso a cientos de análisis bioinformáticos.
Además, GenomeSpace no solo deja a los usuarios solos para determinar las mejores herramientas para sus preguntas de investigación particulares. El sitio también proporciona "recetas": flujos de trabajo de ejemplo fáciles de seguir que demuestran claramente la secuencia de herramientas que los investigadoresdeben usar para obtener la información que buscan extraer de sus datos en bruto. GenomeSpace actualmente ofrece 13 recetas. Los desarrolladores de la plataforma ahora están invitando a la comunidad de usuarios a contribuir con sus propias recetas adicionales.
"Ningún laboratorio individual puede desarrollar todas las recetas útiles correctas: el crowdsourcing ayudará a que GenomeSpace sea aún más útil para los investigadores que no son programadores", dijo Michael Reich de la Facultad de Medicina de UC San Diego, quien dirige el equipo de desarrollo de GenomeSpace.
Así es como funciona una receta GenomeSpace de ejemplo: un investigador se pregunta si existe un conjunto específico de genes que las células madre de leucemia expresan de manera diferente a los precursores normales de glóbulos blancos. También quiere comprender mejor el mecanismo biológico subyacente a esos genes expresados diferencialmente, pero noNo sé por dónde empezar. Con GenomeSpace, el investigador puede simplemente cargar los datos de expresión génica y otra información sobre los dos tipos de células los "ingredientes" y seguir una receta GenomeSpace, diseñada específicamente para este tipo de preguntas de investigación.En este caso, la receta le dice al investigador cómo ejecutar los ingredientes de datos a través de dos herramientas disponibles en GenomeSpace: 1 GenePattern, que encuentra una lista de los 50 genes que más difieren entre los dos tipos de células y 2 Cytoscape, que identifica cómo las proteínasasociados con estos genes interactúan en redes, proporcionando así pistas sobre el papel que juegan los genes específicos de tumor o específicos de células normales en el cuerpo.
Este tipo de información proporcionada por GenomeSpace podría ayudar al investigador a comprender mejor cómo se desarrolla la leucemia y ayudar a identificar posibles objetivos para nuevas terapias, dijo Reich.
"Nuestro recurso de recetas fue modelado en el clásico de Tom Maniatis, Clonación molecular: un manual de laboratorio . Esperamos, con una combinación de nuestro propio desarrollo y crowdsourcing, hacer crecer el recurso y aumentar su amplitud ", dijo Mesirov." Es nuestro objetivo a largo plazo convertir estos flujos de trabajo descriptivos en interfaces más dinámicas e interactivas para que sean inclusomás fácil de seguir "
Para más información o para contribuir con recetas, visite www.genomespace.org .
Fuente de la historia :
Materiales proporcionado por Universidad de California, San Diego Health Sciences . Original escrito por Heather Buschman. Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
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