Strategii de integrare a datelor genomice, proteomice și metabolomice - Kwanjeera Wanichthanarak,
Informații despre articol
[e-mail protejat] REVISARE PEER: Cinci evaluatori inter pares au contribuit la raportul de evaluare inter pares. Rapoartele revizorilor au însumat 632 de cuvinte, cu excepția oricăror comentarii confidențiale adresate editorului academic. Autorii confirmă faptul că finanțatorul nu a avut nicio influență asupra proiectului studiului, conținutului articolului sau selecția acestui jurnal. INTERESE CONCURENTE: Autorii nu dezvăluie niciun potențial conflict de interese. Toate deciziile editoriale luate de un editor academic independent. La depunere, manuscrisul a fost supus scanării anti-plagiat. Înainte de publicare, toți autorii au dat o confirmare semnată a acordului publicării articolelor și a respectării tuturor cerințelor etice și legale aplicabile, inclusiv acuratețea informațiilor despre autor și contribuabil, divulgarea intereselor concurente și a surselor de finanțare, conformitatea cu cerințele etice referitoare la om și animale participanții la studiu și respectarea oricăror cerințe privind drepturile de autor ale terților. Acest jurnal este membru al Comitetului pentru etica publicațiilor (COPE). Publicat de Libertas Academica. Aflați mai multe despre acest jurnal.
Abstract
Interpretarea solidă a rezultatelor experimentale de măsurare a domeniilor biologice discrete rămâne o provocare semnificativă în fața proceselor complexe de reglare biochimică, cum ar fi metabolismul organismal versus țesut versus celular, epigenetica și modificarea post-translațională a proteinelor. Integrarea analizelor efectuate pe mai multe platforme de măsurare sau omic este o abordare emergentă pentru a ajuta la abordarea acestor provocări. Această revizuire se concentrează pe metode și instrumente selectate pentru integrarea metabolomicului cu datele genomice și proteomice utilizând o varietate de abordări, inclusiv metode bazate pe corelarea biochimică, ontologie, rețea și empirică.
Introducere
În ultimul deceniu, progresele majore în tehnologiile omice (de exemplu, genomică, proteomică și metabolomică) au permis monitorizarea cu randament ridicat a unei varietăți de procese moleculare și organismale. Aceste tehnici au fost aplicate pe scară largă pentru a identifica variante biologice (de exemplu, biomarkeri), pentru a caracteriza sistemele biochimice complexe și pentru a studia procesele fiziopatologice. În timp ce multe platforme omice vizează analiza cuprinzătoare a genelor (genomică), ARNm (transcriptomică), proteine (proteomică) și metaboliți (metabolomică), rămân 1 provocări pentru integrarea datelor din domeniul omic și între acestea.
Interpretarea biologică a modificărilor din domeniile omice discrete este o provocare în fața reglării biochimice complexe, cum ar fi procesele de nivel organismal versus țesut versus celular, epigenetica, 2 și ARNm sau modificarea post-translațională a proteinelor. 3.4 Combinația rezultatelor experimentale din mai multe platforme omice este o abordare emergentă, care are ca scop identificarea relațiilor biologice latente care pot deveni evidente doar prin analize holistice care integrează măsurători în mai multe domenii biochimice. Acest articol se concentrează pe metode și instrumente selectate pentru integrarea metabolomicului cu datele genomice și proteomice.
Metabolomica, analiza moleculelor mici (de exemplu, 5-8 Metabolomul este extrem de receptiv la mecanismele de reglare atât de mediu cât și biologice (de exemplu, epigenetică, transcripție, modificare post-translațională), a căror analiză prezintă o abordare unică pentru caracterizarea Cu toate acestea, metabolomica în sine poate să nu fie suficientă pentru a caracteriza pe deplin sistemele biologice complexe sau patologiile (de exemplu, cancerul). De exemplu, mulți cercetători se concentrează pe analiza metaboliților circulanți (de exemplu, ser sau plasmă), dar acest fond este intrarea și ieșirea integrată a multor sisteme biologice, ceea ce face dificilă obținerea de informații despre mecanismele la nivel de țesut și celular. Alte provocări includ integrarea eficientă a analizelor bazate pe metabolomie în cazuri de cunoștințe limitate din domeniul biochimic, care pot avea ca rezultat existențe interpretări 9