LCMS
Další informace
WebinářeO násKontaktujte násPodmínky užití
LabRulez s.r.o. Všechna práva vyhrazena. Obsah dostupný pod licencí CC BY-SA 4.0 Uveďte původ-Zachovejte licenci.

Pathways to InsIght

Brožury a specifikace | 2015 | Agilent TechnologiesInstrumentace
Software
Zaměření
Proteomika, Metabolomika
Výrobce
Agilent Technologies

Souhrn

Význam tématu


Integrované multi-omics přístupy spojují data z genomiky, transkriptomiky, proteomiky a metabolomiky, čímž významně zvyšují poměr signálu k šumu a snižují falešné objevy. Tato strategie umožňuje výzkumníkům lépe chápat komplexní biologické procesy, zrychluje přechod od objevů k ověřování hypothéz a otevírá nové možnosti v onkologii, infekčních chorobách a toxikologii.

Cíle a přehled studie / článku


Článek představuje vizi Agilent Integrated Biology – balíku nástrojů a grantových programů pro podporu multi-omics analýz. Ukazuje, jak softwarová platforma GeneSpring IB s modulem Pathway Architect umožňuje integrovanou analýzu primárních dat, jejich mapování na biologické dráhy a využití dosavadních znalostí k rychlému zacílení validace výsledků.

Použitá metodika a instrumentace


Analytické technologie:
  • LC/MS, GC/MS pro objevení a kvantifikaci proteinů a metabolitů
  • Targeted LC/MS/MS pro ověřování specifických metabolitů (např. purinová salvage cesta)
  • microarray a RNA-seq pro analýzu genové exprese
  • Proteomická analýza s t-testem a úpravou FDR
Bioinformatika:
  • Agilent GeneSpring-IB s moduly GX (microarray), NGS (sequencing), MPP (mass spec) a PA (Pathway Architect)
  • Vizualizace a přesná statistická analýza jednotlivých i kombinovaných omics datasetů
  • Integrace znalostí z WikiPathways, Cytoscape a MeSH

Hlavní výsledky a diskuse


Case study 1 – Pancreatická rakovina (Sreekumar et al.):
  • Proteomické profilování PDAC oproti benignním vzorkům identifikovalo 56 specifických proteinů.
  • Cílená metabolomika NP drahou potvrdila sedm klíčových metabolitů s vysokou statistickou významností (p=0,00025).
Case study 2 – Chemoprevence SFN (Pandey et al.):
  • Porovnání SFN ošetřených a KEAP1 knockdown buněk odhalilo stovky diferencovaně exprimovaných genů a desítky proteinů, z nichž 29 bylo společných.
  • Společné dráhy: detoxikace xenobiotik, glutathionová metabolizace, regenerace NADH/NADPH.
Case study 3 – Toxikologie (Thomas, Hartung):
  • Víceúrovňové omics datové integrace pro identifikaci biomarkerů toxicity jako alternativa k testům na zvířatech.
Case study 4 – Tuberkulóza (Rhee et al.):
  • Metabolomika ukázala simultánní využití více zdrojů uhlíku M. tuberculosis; transkriptomika přispěje k hlubšímu pochopení patofyziologie.

Přínosy a praktické využití metody


Integrovaná analýza: zkracuje čas od objevů k validaci, umožňuje prior-knowledge filtrování, snižuje falešné objevy, zvyšuje reprodukovatelnost a biologickou relevanci výsledků, podporuje farmaceutický a klinický výzkum.

Budoucí trendy a možnosti využití


Očekává se další rozšíření multi-omics do environmentální a agrární biologie, rozvoj in vitro toxikologických modelů, širší sdílení znalostí v rámci open-source platforem (Cytoscape), podpora grantů pro vývoj nových analytických nástrojů a datových standardů.

Závěr


Agilent Integrated Biology představuje komplexní řešení pro multi-omics výzkum od získání dat až po integrovanou biologickou interpretaci. Díky platformě GeneSpring-IB s modulárním nastavením lze dosáhnout vyšší statistické síly, rychlejší validace a hlubšího porozumění komplexním biologickým systémům.

Reference


1. Ideker T., Dutkowski J., Hood L. Boosting signal-to-noise in complex biology: prior knowledge is power. Cell. 144:860–863 (2011).
2. Hudson T.J. et al. International network of cancer genome projects. Nature. 464:993–998 (2010).
3. Integrated Biology at Agilent. Agilent Technologies (2015).
4. Vareed S.K. et al. Metabolites of purine nucleoside phosphorylase in serum have the potential to delineate pancreatic adenocarcinoma. PLoS ONE. 6:e17177 (2011).
5. Agyeman A.S. et al. Transcriptomic and proteomic profiling of KEAP1 disrupted and sulforaphane-treated human breast epithelial cells. Breast Cancer Res. Treat. 132(1):175–187 (2012).
6. Thomas R.S. et al. Application of transcriptional benchmark dose values in quantitative cancer and non-cancer risk assessment. Toxicol. Sci. 120:194–205 (2011).
7. Hartung T. Toxicology for the twenty-first century. Nature. 460:208–212 (2009).
8. de Carvalho L.P.S. et al. Metabolomics of Mycobacterium tuberculosis reveals compartmentalized co-catabolism of carbon substrates. Chem. Biol. 17:1122–1131 (2010).
9. Emerging Insights Grant Program. Agilent Technologies (2015).

Obsah byl automaticky vytvořen z originálního PDF dokumentu pomocí AI a může obsahovat nepřesnosti.

PDF verze ke stažení a čtení
 

Podobná PDF

Toggle
Agilent Pathway Architect
Agilent Pathway Architect
2014|Agilent Technologies|Brožury a specifikace
Agilent Pathway Architect FROM DISCOVERY TO INSIGHT METABOLOMICS PROTEOMICS PATHWAY ARCHITECT GENOMICS TRANSCRIPTOMICS AGILENT PATHWAY ARCHITECT SPEED DISCOVERY TO UNDERSTANDING Today’s scientists face a serious challenge as they try to analyze increasingly larger and more complex sets of data, such…
Klíčová slova
genespring, genespringarchitect, architectpathway, pathwaympp, mppngs, ngsomics, omicsstrand, strandpathways, pathwaysagilent, agilentexperiments, experimentsparaxanthine, paraxanthinetranscriptomics, transcriptomicsdata, dataidentifier, identifierproteomics
Integrated Transcriptomics and Metabolomics Study of Retinoblastoma Using Agilent Microarrays and LC/MS/GC/MS Platforms
Integrated Transcriptomics and Metabolomics Study of Retinoblastoma Using Agilent Microarrays and LC/MS/GC/MS Platforms Application Note Authors Abstract Nilanjan Guha, Deepak S.A., This Application Note illustrates a multi-omics approach combining Syed Lateef, Seetaraman Gundimeda, transcriptomics and metabolomics to study molecular events…
Klíčová slova
mirna, mirnagene, geneexpression, expressionpathway, pathwayagilent, agilentmicroarray, microarrayomics, omicsmetabolomics, metabolomicstranscriptomics, transcriptomicsusing, usingentities, entitiesgenespring, genespringdata, datawere, weredifferential
Agilent Metabolomics  Workflow Solutions Using LC/MS, GC/MS, and NMR
Agilent Metabolomics Workflow Solutions Using LC/MS, GC/MS, and NMR
2013|Agilent Technologies|Technické články
Agilent Metabolomics Workflow Solutions Using LC/MS, GC/MS, and NMR Technical Overview Introduction Agilent Technologies is an established leader in providing metabolomics solutions. Metabolomics refers to the identification and quantitation of metabolites, which are the small organic molecules that are used…
Klíčová slova
metabolomics, metabolomicsnmr, nmrmpp, mppcan, canchenomx, chenomxexperiments, experimentsagilent, agilentidentification, identificationstatistical, statisticaltargeted, targetedcompound, compounddiscovery, discoveryvnmrj, vnmrjanalysis, analysisdatabases
Accurate and Comprehensive Mapping of Multi-omic Data to Biological Pathways
Accurate and Comprehensive Mapping of Multi-omic Data to Biological Pathways Application Note Integrated Biology Authors Abstract Anupama Rajan Bhat and Pramila Tata This application note describes the use of Agilent-BridgeDB, an essential Strand Life Sciences technology in Agilent’s GeneSpring/Mass Profiler…
Klíčová slova
pathway, pathwaybridgedb, bridgedbmapper, mapperentities, entitiesidentifiers, identifierssynonym, synonymexperiment, experimentpathways, pathwaysentity, entitygenespring, genespringunigene, unigeneinterpro, interpropdb, pdbkegg, keggmpp
Další projekty
GCMS
ICPMS
Sledujte nás
Další informace
WebinářeO násKontaktujte násPodmínky užití
LabRulez s.r.o. Všechna práva vyhrazena. Obsah dostupný pod licencí CC BY-SA 4.0 Uveďte původ-Zachovejte licenci.