Public gene expression data repositoris

Podobne dokumenty
Bioinformatyka wykład I.2009

BIOLOGICZNE BAZY DANYCH (1) GENOMY I ICH ADNOTACJE

BIOLOGICZNE BAZY DANYCH (2) GENOMY I ICH ADNOTACJE. Podstawy Bioinformatyki wykład 4

CHARAKTERYSTYKA PRZEDMIOTU Pracownia Informatyczna 1 PRACOWNIA INFORMATYCZNA 2018/2019 MAGDA MIELCZAREK 1

Bioinformatyka, edycja 2016/2017, laboratorium

PODSTAWY BIOINFORMATYKI 6 BAZA DANYCH NCBI - II

Motywacja. Do tej pory: Dzisiaj:

Co to jest transkryptom? A. Świercz ANALIZA DANYCH WYSOKOPRZEPUSTOWYCH 2

1. KEGG 2. GO. 3. Klastry

Całogenomowa analiza niskocząsteczkowych RNA, pochodzących z trna w Arabidopsis thaliana

Możliwości i potencjalne zastosowania Zintegrowanego Systemu Analitycznego do innowacyjnych i kompleksowych badań molekularnych

Mgr Agnieszka Kikulska

1

Histologia. 12. Bioetyka , , , , Matematyka ze statystyką Mathematics and Statistics

PLAN STUDIÓW. Rodzaj zajęć. e-nauczanie,

BIOLOGICZNE BAZY DANYCH GENOMY I ICH ADNOTACJE. Pracownia Informatyczna 2

Dr Katarzyna Wyrwa. Telefon: (+48 61) Zakład Biometrii i Bioinformatyki

Dodatek F. Dane testowe

Machine Learning for Data Science (CS4786) Lecture 24. Differential Privacy and Re-useable Holdout

Proposal of thesis topic for mgr in. (MSE) programme in Telecommunications and Computer Science

przedmiotu Nazwa Wydział Nauk Medycznych i Nauk o Zdrowiu Kierunek jednolite studia magisterskie Profil kształcenia (studiów)

XII International PhD Workshop OWD 2010, October Metodyka pozyskiwania i analizy wyników badań symulacyjnych ścieżek klinicznych

Bioinformatyka wykład 10.I.2008

Bioinformatyka. wykłady dla I r. studiów magisterskich, biologia (SGGW) 2010/2011. Krzysztof Pawłowski

PODSTAWY BIOINFORMATYKI

Bioinformatyka. Krzysztof Pawłowski. wykłady dla I r. studiów magisterskich, biologia (SGGW) 2012 / 2013

Kontakt.

Jest to dziedzina biologiczna wywodząca się z biotechnologii. Bioinformatyka

Uchwała Nr 52/2018 Rady Wydziału Biologii i Biotechnologii Uniwersytetu Warmińsko-Mazurskiego w Olsztynie z dnia 22 marca 2018 roku

Druga zasada termodynamiki a modelowanie sieci.

The Lorenz System and Chaos in Nonlinear DEs

Czynniki genetyczne sprzyjające rozwojowi otyłości

PODSTAWY BIOINFORMATYKI WYKŁAD 3 BIOLOGICZNE BAZY DANYCH (1)

Dane mikromacierzowe. Mateusz Markowicz Marta Stańska

Laboratorium Wirusologiczne

Towards Stability Analysis of Data Transport Mechanisms: a Fluid Model and an Application

Epigenome - 'above the genome'

BIOTECHNOLOGIA MEDYCZNA

Wielofunkcyjne bialko CBC dynamika wiazania konca 5 mrna

PODSTAWY BIOINFORMATYKI WYKŁAD 3 BIOLOGICZNE BAZY DANYCH (2)

Krzysztof Pawłowski. Tom Numer 1 2 ( ) Strony

STATISTICAL METHODS IN BIOLOGY

Genetyka i biologia eksperymentalna studia I stopnia 2017/18/19/20

Genetyka i biologia eksperymentalna studia I stopnia 2017/18/19

Analizy wielkoskalowe w badaniach chromatyny

Bazy danych i biologia

Zastosowanie sztucznej inteligencji w testowaniu oprogramowania

Program studiów doktoranckich. Ogólna charakterystyka studiów doktoranckich

Previously on CSCI 4622

Diagnostyka neurofibromatozy typu I,

Zastosowanie metabolomiki w diagnostyce medycznej Nowoczesne metody wykrywania chorób

PODSTAWY BIOINFORMATYKI WYKŁAD 4 ANALIZA DANYCH NGS

Granty Europejskiej Rady ds. Badań Naukowych (ERC)

PLAN STUDIÓW STACJONARNYCH Rekrutacja w roku akademickim 2019/2020 Uniwersytet Zielonogórski Załącznik nr 1a















MIKROMACIERZE. dr inż. Aleksandra Świercz dr Agnieszka Żmieńko

Fizyka klasyczna. - Mechanika klasyczna prawa Newtona - Elektrodynamika prawa Maxwella - Fizyka statystyczna -Hydrtodynamika -Astronomia


Kartograficzne opisanie świata. - modelowanie informacji geograficznej w czasach Marco Polo i w dobie Google Earth.

Bioinformatics for Science. Tomasz Puton

Współczesna problematyka klasyfikacji Informatyki

Database resources of the National Center for Biotechnology Information. Magdalena Malczyk

Numer ogłoszenia: ; data zamieszczenia: OGŁOSZENIE O ZMIANIE OGŁOSZENIA

Helena Boguta, klasa 8W, rok szkolny 2018/2019

Pytania i odpowiedzi

I II III TS W C L P RAZEM (TOTAL)

Zestaw podręczników do biblioteki wydziałowej w ramach projektu BIOINFORMATYKA na rok 2010:

Machine Learning for Data Science (CS4786) Lecture 11. Spectral Embedding + Clustering

Matematyka Stosowana na Politechnice Wrocławskiej. Komitet Matematyki PAN, luty 2017 r.

Kamila Muraszkowska Znaczenie wąskich gardeł w sieciach białkowych. źródło: (3)

Genetyka i biologia eksperymentalna studia I stopnia 2018/19/20/21

Domy inaczej pomyślane A different type of housing CEZARY SANKOWSKI

Zastosowanie sieci neuronowych w problemie klasyfikacji wielokategorialnej. Adam Żychowski

Najbardziej obiecujące terapie lekami biopodobnymi - Rak piersi

Wybór najistotniejszych publikacji z roku 2013 Lancet (IF-39)/Lancet Oncology (IF-25)/ Oncologist

TEORIA CZASU FUTURE SIMPLE, PRESENT SIMPLE I CONTINOUS ODNOSZĄCYCH SIĘ DO PRZYSZŁOŚCI ORAZ WYRAŻEŃ BE GOING TO ORAZ BE TO DO SOMETHING

Ingrid Wenzel. Rozprawa doktorska. Promotor: dr hab. med. Dorota Dworakowska

Tematy projektów HDiPA 2015

ARKUSZ KALKULACYJNY. Wartość netto PLN. Stawka podatku VAT (%) Lp. Przedmiot Sztuk Cena jedn. netto PLN. Wartość brutto PLN

PODSTAWY BIOINFORMATYKI 12 MIKROMACIERZE

XXV KONGRES POLSKIEGO TOWARZYSTWA FIZJOLOGICZNEGO. Olsztyn września 2011r.

Genetyka i biologia eksperymentalna studia I stopnia 2018/19/20/21

Ewolucja genów i genomów

Projekt ICT for IST. Moduł Ruch i siły. Elżbieta Kawecka Seminarium dla nauczycieli, OEIiZK, 18 maja 2010

Bioinformatyka. Michał Bereta

Rok akad. 2013/2014 Semestr zimowy, czwartek,

Genetyka i biologia eksperymentalna studia I stopnia 2017/18/19

Transkrypt:

Public gene expression data repositoris GEO [Jan 2011]: 520 k samples 21 k experiments Homo, mus, rattus Bos, sus Arabidopsis, oryza, Salmonella, Mycobacterium et al. 17.01.11 14

17.01.11 15

17.01.11 16

profil ekspresji jednego genu 17.01.11 17

symatlas.gnf.org/symatlas tkankowe profile ekspresji 17.01.11 18

17.01.11 19

www.ebi.ac.uk/arrayexpress/ 17.01.11 20

Ekspresja genów to nie tylko dane liczbowe w przestrzeni genów można określić wiele metryk próbki geny zdrowi chorzy 17.01.11 21

Ekspresja genów to nie tylko dane liczbowe z każdą próbką związane mogą być setki parametrów, liczbowych i jakościowych próbki dane demograficzne, kliniczne, historia chorób, styl życia geny zdrowi chorzy 17.01.11 22

Bioinformatyka wielkoskalowa High-throughput bioinformatics 17.01.11 23

interpretacja: od list genów o zmienionej ekspresji do zrozumienia biologii Analiza skupień (clustering) Analiza wzbogacenia zbiorów genów (gene set enrichment analysis) Mapowanie danych ekspresji na sieci zależności biologicznych Statystyczna analiza anotacji 17.01.11 24

High throughput bioinformatics Gene Expression Proteomic Metabonomic Genetic Significant Biological Entity List: Gene List Protein List Metabolite List Literature (Gene/Metabolite Knowledgebase) Question: What is the underlying biology, pathology, physiology etc associated with this list of entities? What is it telling me? Evidence Trail Biological environment of the list. Canonical pathways associated with the list Diseases, Biological processes associated with the 17.01.11 list 25 Hypothesis Generation

Nowe odkrycia novelty Trend. Czy tworzymy więcej nowości? Czy mamy modę na chwalenie się rzekomą nowością? Czy analizy wielkoskalowe prowadzą do odkrywania nowości? 17.01.11 26

Czy omika prowadzi do nowości? temat 1 oraz temat 2 Liczba artykułów % omiki omika - 116821 100% omika omika nowe geny geny docelowe dla leków 1591 1,4% 596 0,5% Kwerenda w Medline 2000-2007, tytuły i streszczenia 17.01.11 27

Sposoby i powody unikania nowości Wczesne analizy wielkoskalowe miały charakter proof-of-concept kontroli technicznej metody Niewiara w dokładność metod wielkoskalowych Skupienie uwagi na znanych genach i scenariuszach powody praktyczne (łatwiejsze zastosowania) Metody wykorzystujące dane literaturowe i anotacje funkcjonalne w zasadzie wykluczają analizę nowości 17.01.11 28

Przykład: Sposoby i powody unikania nowości baza danych GEO w NCBI, popularne siostrzane mikromacierze (dwie połówki transkryptomu) U133A: 478 serii eksperymentów U133B: 81 serii 17.01.11 29

Sposoby i powody unikania nowości Przykład: Crystal et al. Skupienie uwagi na znanych genach i scenariuszach. Przeanalizowali 44 geny spośród 22000 o zmierzonej ekspresji 17.01.11 30 Am J Respir Cell Mol Biol. (2003) 29):331-43

Biologia systemów Gene-centric approach vs gene-set (pathway) approach differentially expressed pathways instead of differentially expressed genes 17.01.11 31

We want to inhibit a signalling pathway: receptor protein to biological effect. Simple? 17.01.11 32

Not so simple. Sets of differential equations used 17.01.11 33

Symulacje ścieżek sygnalizacyjnych Lauffenburger et al, IL7R 17.01.11 34

What future brings? Recent trends: Growing apprehension of multidimensionality in biology Combining clinical science and biology: global and molecular phenotype, Comparative genomics, personal genomics Functional network reconstruction from data Simulation of pathways - enzymatic, signalling, regulatory Automated text mining Whole cell simulations, and beyond integration, integration, integration,. 17.01.11 35