Мультиомика
Биологический подход к анализу
Количество цитирований терминов «Мультиомика» и «Мульти-омика» в PubMed по состоянию на 31 декабря 2021 г.

Мультиомика , мульти-омика , интегративная омика , «паномика» или «паномикс» — это подход к биологическому анализу, в котором наборы данных представляют собой несколько « омов », таких как геном , протеом , транскриптом , эпигеном , метаболом и микробиом (т. е. метагеном и/или метатранскриптом , в зависимости от того, как он секвенирован); [1] [2] [3] другими словами, использование нескольких технологий омики для изучения жизни согласованным образом . Объединяя эти «омы», ученые могут анализировать сложные биологические большие данные , чтобы находить новые ассоциации между биологическими сущностями, определять соответствующие биомаркеры и создавать сложные маркеры заболеваний и физиологии. При этом мультиомика интегрирует разнообразные данные омики, чтобы находить согласованно соответствующие отношения или ассоциации гено-фено-средотипа. [4] Сервис OmicTools содержит более 99 программных продуктов, связанных с анализом мультиомных данных, а также более 99 баз данных по этой теме.

Подходы системной биологии часто основаны на использовании данных паномного анализа. [5] [6] Американское общество клинической онкологии (ASCO) определяет паномику как «взаимодействие всех биологических функций внутри клетки и с другими функциями организма, объединяющее данные, собранные с помощью целевых тестов... и глобальных анализов (таких как секвенирование генома) с другой информацией, специфичной для пациента». [7]

Одноклеточная мультиомика

Раздел области мультиомики — это анализ многоуровневых данных отдельных клеток , называемый мультиомикой отдельных клеток. [8] [9] Этот подход дает нам беспрецедентное разрешение для изучения многоуровневых переходов в здоровье и болезни на уровне отдельных клеток. Преимущество по отношению к объемному анализу заключается в смягчении влияния факторов, вытекающих из вариации клеток друг на друга, что позволяет выявлять гетерогенные архитектуры тканей. [8]

Методы параллельного геномного и транскриптомного анализа отдельных клеток могут быть основаны на одновременной амплификации [10] или физическом разделении РНК и геномной ДНК. [11] Они позволяют получить информацию, которую невозможно получить исключительно из транскриптомного анализа, поскольку данные РНК не содержат некодирующих геномных областей и информации, касающейся вариации числа копий , например. Расширением этой методологии является интеграция транскриптомов отдельных клеток в метиломы отдельных клеток, объединяющая бисульфитное секвенирование отдельных клеток [12] [13] с РНК-Seq отдельных клеток. [14] Существуют также другие методы запроса эпигенома, такие как ATAC-Seq отдельных клеток [15] и Hi-C отдельных клеток [16] .

Другая, но связанная с этим проблема — интеграция протеомных и транскриптомных данных. [17] [18] Один из подходов к выполнению таких измерений заключается в физическом разделении лизатов отдельных клеток на две части, обрабатывая половину для РНК, а половину для белков. [17] Содержание белка в лизатах можно измерить, например, с помощью анализа расширения близости (PEA), который использует ДНК-штрихкодированные антитела. [19] Другой подход использует комбинацию зондов РНК тяжелых металлов и антител к белкам для адаптации массовой цитометрии для мультиомного анализа. [18]

С мультиомикой отдельных клеток связана область пространственной омики, которая анализирует ткани с помощью считывания данных омики, сохраняющих относительную пространственную ориентацию клеток в ткани. Количество опубликованных методов пространственной омики все еще отстает от количества опубликованных методов для мультиомики отдельных клеток, но эти цифры догоняют (методы одноклеточных и пространственных методов).

Мультиомика и машинное обучение

Параллельно с достижениями в высокопроизводительной биологии процветают приложения машинного обучения для анализа биомедицинских данных. Интеграция анализа данных мульти-омики и машинного обучения привела к открытию новых биомаркеров . [20] [21] [22] Например, один из методов проекта mixOmics реализует метод, основанный на разреженной регрессии частичных наименьших квадратов для выбора признаков (предполагаемых биомаркеров). [23] Единая и гибкая статистическая структура для интеграции гетерогенных данных, называемая «Регуляризованный обобщенный канонический корреляционный анализ» (RGCCA [24] [25] [26] [27] ), позволяет идентифицировать такие предполагаемые биомаркеры. Эта структура реализована и предоставляется бесплатно в пакете R RGCCA .

Мультиомика в здоровье и болезнях

Обзор фаз 1 и 2 проекта по микробиому человека.

В настоящее время мультиомика обещает заполнить пробелы в понимании здоровья и болезней человека, и многие исследователи работают над способами получения и анализа данных, связанных с болезнями. [28] Приложения варьируются от понимания взаимодействия хозяина и патогена и инфекционных заболеваний, [29] [30] рака, [31] до лучшего понимания хронических и сложных неинфекционных заболеваний [32] и улучшения персонализированной медицины. [33]

Интегрированный проект по микробиому человека

Вторая фаза проекта «Микробиом человека» стоимостью 170 миллионов долларов была сосредоточена на интеграции данных пациентов в различные наборы омических данных с учетом генетики хозяина, клинической информации и состава микробиома. [34] [35] Первая фаза была сосредоточена на характеристике сообществ в различных участках тела. Вторая фаза была сосредоточена на интеграции мультиомических данных от хозяина и микробиома к человеческим заболеваниям. В частности, проект использовал мультиомику для улучшения понимания взаимодействия кишечных и носовых микробиомов с диабетом 2 типа , [36] кишечными микробиомами и воспалительными заболеваниями кишечника [37] и вагинальными микробиомами и преждевременными родами. [38]

Системная иммунология

Сложность взаимодействий в иммунной системе человека побудила к созданию множества многомасштабных омических данных, связанных с иммунологией. [39] Анализ мультиомических данных использовался для сбора новых сведений об иммунном ответе на инфекционные заболевания, такие как детская лихорадка чикунгунья , [40] а также неинфекционные аутоиммунные заболевания . [41] Интегративная омика также активно использовалась для понимания эффективности и побочных эффектов вакцин , в области, называемой системной вакцинологией. [42] Например, мультиомика была необходима для выявления связи изменений в метаболитах плазмы и транскриптоме иммунной системы в ответ на вакцинацию против опоясывающего лишая . [43]

Список программного обеспечения, используемого для мультиомного анализа

Проект Bioconductor курирует ряд пакетов R, направленных на интеграцию омических данных:

  • omicade4, для множественного коинерционного анализа мультиомических наборов данных [44]
  • MultiAssayExperiment, предлагающий интерфейс биопроводника для перекрывающихся образцов [45]
  • IMAS, пакет, ориентированный на использование мультиомических данных для оценки альтернативного сплайсинга [46]
  • bioCancer, пакет для визуализации мультиомных данных по раку [47]
  • mixOmics, набор многомерных методов для интеграции данных [23]
  • MultiDataSet, пакет для инкапсуляции нескольких наборов данных [48]

Пакет RGCCA реализует универсальную структуру для интеграции данных. Этот пакет свободно доступен в Comprehensive R Archive Network (CRAN).

База данных OmicTools [49] дополнительно освещает пакеты R и другие инструменты для анализа мультиомических данных:

  • PaintOmics, веб-ресурс для визуализации наборов данных мульти-омики [50] [51]
  • SIGMA, программа Java, ориентированная на комплексный анализ наборов данных по раку [52]
  • iOmicsPASS, инструмент на C++ для мультиомного прогнозирования фенотипа [53]
  • Grimon, графический интерфейс R для визуализации мультиомных данных [54]
  • Omics Pipe, фреймворк на Python для воспроизводимой автоматизации анализа мультиомных данных [55]

Мультиомные базы данных

Основным ограничением классических омических исследований является изоляция только одного уровня биологической сложности. Например, транскриптомные исследования могут предоставлять информацию на уровне транскрипта, но многие различные сущности вносят вклад в биологическое состояние образца ( геномные варианты , посттрансляционные модификации , продукты метаболизма, взаимодействующие организмы и т. д.). С появлением высокопроизводительной биологии становится все более доступным проводить множественные измерения, позволяя проводить трансдоменные (например, уровни РНК и белка) корреляции и выводы. Эти корреляции помогают строить более полные биологические сети , заполняя пробелы в наших знаниях.

Однако интеграция данных — непростая задача. Чтобы облегчить этот процесс, группы курируют базу данных и конвейеры для систематического изучения мультиомных данных:

  • База данных экспрессии профилирования Multi-Omics (MOPED), [56] объединяющая разнообразные модели животных,
  • База данных экспрессии поджелудочной железы, объединяющая данные, связанные с тканью поджелудочной железы ,
  • LinkedOmics, [57] [58] связывает данные из наборов данных TCGA по раку,
  • OASIS, [59] веб-ресурс для общих исследований рака,
  • BCIP, [60] платформа для исследований рака груди ,
  • C/VDdb, [61] объединяющий данные из нескольких исследований сердечно-сосудистых заболеваний,
  • ZikaVR, [62] мультиомный ресурс для данных о вирусе Зика
  • Ecomics, [63] нормализованная мультиомическая база данных для данных Escherichia coli ,
  • GourdBase, [64] интегрирует данные исследований тыквы ,
  • MODEM, [65] база данных для многоуровневых данных по кукурузе ,
  • SoyKB, [66] база данных для многоуровневых данных по сое ,
  • ProteomicsDB, [67] мультиомический и мультиорганизменный ресурс для исследований в области естественных наук

Смотрите также

Ссылки

  1. ^ Берсанелли, Маттео; Моска, Этторе; Ремондини, Дэниел; Джампьери, Энрико; Сала, Клаудия; Кастеллани, Гастоне; Миланези, Лучано (1 января 2016 г.). «Методы интеграции данных мультиомики: математические аспекты». БМК Биоинформатика . 17 (2): С15. дои : 10.1186/s12859-015-0857-9 . ISSN  1471-2105. ПМЦ  4959355 . ПМИД  26821531.
  2. ^ Бок, Кристоф; Фарлик, Маттиас; Шеффилд, Натан К. (август 2016 г.). «Мульти-омика отдельных клеток: стратегии и применение». Тенденции в биотехнологии . 34 (8): 605– 608. doi : 10.1016 /j.tibtech.2016.04.004. PMC 4959511. PMID  27212022. 
  3. ^ Виланова, Кристина; Поркар, Мануэль (26 июля 2016 г.). «Достаточно ли мультиомики?». Nature Microbiology . 1 (8): 16101. doi :10.1038/nmicrobiol.2016.101. PMID  27573112. S2CID  3835720.
  4. ^ Таразона С., Бальсано-Ногейра Л. и Конеса А. (2018). Интеграция мультиомных данных в экспериментах с временными рядами. doi :10.1016/bs.coac.2018.06.005
  5. ^ Сессия PSB'14 Cancer Panomics, архив 2013-09-23 на Wayback Machine
  6. ^ Молекулярный ландшафт рака: использование паномики для стимулирования изменений. Архивировано 09.11.2013 на Wayback Machine.
  7. ^ "Глоссарий". Ускорение прогресса в борьбе с раком: план ASCO по трансформации клинических и трансляционных исследований рака (PDF) . Американское общество клинической онкологии. 2011. стр. 28 . Получено 13 сентября 2013 г.
  8. ^ ab MacAulay, Iain C.; Ponting, Chris P.; Voet, Thierry (2017). «Мультиомика отдельных клеток: множественные измерения отдельных клеток». Trends in Genetics . 33 (2): 155– 168. doi :10.1016/j.tig.2016.12.003. PMC 5303816. PMID 28089370  . 
  9. ^ Ху, Юджин; Ан, Цинь; Шеу, Кэтрин; Трехо, Брэндон; Фань, Шуксин; Го, Ин (2018-04-20). «Технология мультиомики отдельных клеток: методология и применение». Frontiers in Cell and Developmental Biology . 6 : 28. doi : 10.3389/fcell.2018.00028 . ISSN  2296-634X. PMC 5919954. PMID 29732369  . 
  10. ^ Кестер, Леннарт Спанджаард, Бастиан Биенко, Магда ван Ауденаарден, Александр Дей, Сиддхарт С. (2015). «Интегрированное секвенирование генома и транскриптома одной и той же клетки». Природная биотехнология . 33 (3): 285–289 . doi :10.1038/nbt.3129. OCLC  931063996. PMC 4374170 . ПМИД  25599178. {{cite journal}}: CS1 maint: multiple names: authors list (link)
  11. ^ Macaulay, Iain C; Teng, Mabel J; Haerty, Wilfried; Kumar, Parveen; Ponting, Chris P; Voet, Thierry (2016-09-29). «Разделение и параллельное секвенирование геномов и транскриптомов отдельных клеток с использованием G&T-seq». Nature Protocols . 11 (11): 2081– 2103. doi : 10.1038/nprot.2016.138. hdl : 20.500.11820/015ce29d-7e2d-42c8-82fa-cb1290b761c0 . ISSN  1754-2189. PMID  27685099. S2CID  24351548.
  12. ^ Тан, Фучжоу; Вэнь, Лу; Ли, Сяньлун; У, Синлун; Чжу, Пин; Го, Хуншань (2013-12-01). «Одноклеточные метиломные ландшафты эмбриональных стволовых клеток мыши и ранних эмбрионов, проанализированные с использованием бисульфитного секвенирования с уменьшенным представлением». Genome Research . 23 (12): 2126– 2135. doi :10.1101/gr.161679.113. ISSN  1088-9051. PMC 3847781 . PMID  24179143. 
  13. ^ Келси, Гэвин; Рейк, Вольф; Стегл, Оливер; Эндрюс, Саймон Р.; Джулиан Пит; Сааде, Хеба; Крюгер, Феликс; Ангермюллер, Кристоф; Ли, Хизер Дж. (август 2014 г.). «Бисульфитное секвенирование генома одной клетки для оценки эпигенетической гетерогенности». Nature Methods . 11 (8): 817– 820. doi :10.1038/nmeth.3035. ISSN  1548-7105. PMC 4117646 . PMID  25042786. 
  14. ^ Angermueller, Christof; Clark, Stephen J; Lee, Heather J; Macaulay, Iain C; Teng, Mabel J; Hu, Tim Xiaoming; Krueger, Felix; Smallwood, Sébastien A; Ponting, Chris P (11.01.2016). «Параллельное секвенирование отдельных клеток связывает транскрипционную и эпигенетическую гетерогенность». Nature Methods . 13 (3): 229– 232. doi :10.1038/nmeth.3728. ISSN  1548-7091. PMC 4770512. PMID  26752769 . 
  15. ^ Гринлиф, Уильям Дж.; Чанг, Говард Й.; Снайдер, Майкл П.; Майкл Л. Гонсалес; Рафф, Дэйв; Литценбургер, Ульрике М.; Ву, Пекин; Буэнростро, Джейсон Д. (июль 2015 г.). «Доступность хроматина одиночных клеток раскрывает принципы регуляторной изменчивости». Nature . 523 (7561): 486– 490. Bibcode :2015Natur.523..486B. doi :10.1038/nature14590. ISSN  1476-4687. PMC 4685948 . PMID  26083756. 
  16. ^ Фрейзер, Питер; Танай, Амос; Лауэ, Эрнест Д.; Дин, Венди; Яффе, Эйтан; Шенфельдер, Стефан; Стивенс, Тим Дж.; Люблинг, Янив; Нагано, Такаши (октябрь 2013 г.). «Одноклеточный Hi-C выявляет межклеточную изменчивость в структуре хромосом». Nature . 502 (7469): 59– 64. Bibcode :2013Natur.502...59N. doi :10.1038/nature12593. ISSN  1476-4687. PMC 3869051 . PMID  24067610. 
  17. ^ аб Дарманис, Спирос; Галлант, Кэролайн Джули; Маринеску, Войчита Дана; Никлассон, Миа; Сегерман, Анна; Фламуракис, Георгиос; Фредрикссон, Саймон; Ассарссон, Эрика; Лундберг, Мартин (12 января 2016 г.). «Одновременное мультиплексное измерение РНК и белков в отдельных клетках». Отчеты по ячейкам . 14 (2): 380–389 . doi :10.1016/j.celrep.2015.12.021. ISSN  2211-1247. ПМЦ 4713867 . ПМИД  26748716. 
  18. ^ ab Gherardini, Pier Federico; Nolan, Garry P.; Chen, Shih-Yu; Hsieh, Elena WY; Zunder, Eli R.; Bava, Felice-Alessio; Frei, Andreas P. (март 2016 г.). «Высоко мультиплексное одновременное обнаружение РНК и белков в отдельных клетках». Nature Methods . 13 (3): 269– 275. doi :10.1038/nmeth.3742. ISSN  1548-7105. PMC 4767631 . PMID  26808670. 
  19. ^ Ассарссон, Эрика; Лундберг, Мартин; Холмквист, Йоран; Бьёркестен, Йохан; Бухт Торсен, Стайн; Экман, Дэниел; Эрикссон, Анна; Реннел Диккенс, Эмма; Олссон, Сандра (22 апреля 2014 г.). «Гомогенный 96-плексный иммуноанализ ПЭА, демонстрирующий высокую чувствительность, специфичность и отличную масштабируемость». ПЛОС ОДИН . 9 (4): е95192. Бибкод : 2014PLoSO...995192A. дои : 10.1371/journal.pone.0095192 . ISSN  1932-6203. ПМЦ 3995906 . ПМИД  24755770. 
  20. ^ Гармир, Лана X.; Чаудхари, Кумардип; Хуан, Сиджия (2017). «Больше — лучше: недавний прогресс в методах интеграции данных мультиомики». Frontiers in Genetics . 8 : 84. doi : 10.3389/fgene.2017.00084 . ISSN  1664-8021. PMC 5472696. PMID 28670325  . 
  21. ^ Tagkopoulos, Ilias; Kim, Minseung (2018). «Интеграция данных и методы предиктивного моделирования для мультиомических наборов данных». Молекулярная омика . 14 (1): 8–25 . doi :10.1039/C7MO00051K. PMID  29725673.
  22. ^ Лин, Юджин; Лейн, Сянь-Юань (2017-01-20). «Подходы машинного обучения и системной геномики к мультиомным данным». Biomarker Research . 5 (1): 2. doi : 10.1186/s40364-017-0082-y . ISSN  2050-7771. PMC 5251341. PMID 28127429  . 
  23. ^ ab Rohart, Florian; Gautier, Benoît; Singh, Amrit; Lê Cao, Kim-Anh (2017-02-14). "mixOmics: пакет R для выбора функций 'omics и интеграции множественных данных". PLOS Computational Biology . 13 (11): e1005752. Bibcode : 2017PLSCB..13E5752R. bioRxiv 10.1101/108597 . doi : 10.1371/journal.pcbi.1005752 . PMC 5687754. PMID  29099853 .  
  24. ^ Тененхаус, Артур; Тененхаус, Мишель (2011-03-17). «Регуляризированный обобщенный канонический корреляционный анализ». Psychometrika . 76 (2): 257– 284. doi :10.1007/s11336-011-9206-8. ISSN  0033-3123.
  25. ^ Tenenhaus, A.; Philippe, C.; Guillemot, V.; Le Cao, K.-A.; Grill, J.; Frouin, V. (2014-02-17). "Выбор переменных для обобщенного канонического корреляционного анализа". Biostatistics . 15 (3): 569– 583. doi : 10.1093/biostatistics/kxu001 . ISSN  1465-4644. PMID  24550197.
  26. ^ Тененхаус, Артур; Филипп, Кэти; Фруин, Винсент (октябрь 2015 г.). «Обобщенный канонический корреляционный анализ ядра». Computational Statistics & Data Analysis . 90 : 114– 131. doi :10.1016/j.csda.2015.04.004. ISSN  0167-9473.
  27. ^ Тененхаус, Мишель; Тененхаус, Артур; Гроенен, Патрик Дж. Ф. (2017-05-23). ​​«Регуляризированный обобщенный канонический корреляционный анализ: структура для последовательных многоблочных компонентных методов». Психометрика . 82 (3): 737– 777. doi :10.1007/s11336-017-9573-x. ISSN  0033-3123.
  28. ^ Хасин, Йехудит; Селдин, Маркус; Лусис, Олдонс (2017-05-05). «Мультиомные подходы к болезням». Genome Biology . 18 (1): 83. doi : 10.1186/s13059-017-1215-1 . ISSN  1474-760X. PMC 5418815. PMID 28476144  . 
  29. ^ Хан, Мохд М.; Эрнст, Орна; Манес, Натан П.; Ойлер, Бенджамин Л.; Фрейзер, Иэн Д.К.; Гудлетт, Дэвид Р.; Нита-Лазар, Александра (11.03.2019). «Мультиомические стратегии раскрывают взаимодействие хозяина и патогена». Инфекционные заболевания ACS . 5 (4): 493– 505. doi :10.1021/acsinfecdis.9b00080. ISSN  2373-8227. PMID  30857388. S2CID  75137107.
  30. ^ Адерем, Алан; Адкинс, Джошуа Н.; Ансонг, Чарльз; Галаган, Джеймс; Кайзер, Шари; Корт, Маркус Дж.; Лоу, Г. Линн; Макдермотт, Джейсон Г.; Пролл, Шон К. (2011-02-01). «Системный биологический подход к исследованию инфекционных заболеваний: инновации в парадигме исследования патогена-хозяина». mBio . 2 (1): e00325-10. doi :10.1128/mbio.00325-10. ISSN  2150-7511. PMC 3034460 . PMID  21285433. 
  31. ^ Mouchtouris, N; Smit, RD; Piper, K; Prashant, G; Evans, JJ; Karsy, M (4 марта 2022 г.). «Обзор мультиомных платформ в патогенезе аденомы гипофиза». Frontiers in Bioscience (Landmark Edition) . 27 (3): 77. doi : 10.31083/j.fbl2703077 . PMID  35345309. S2CID  247560386.
  32. ^ Ян, Цзинвэнь; Рисачер, Шеннон Л.; Шен, Ли; Сайкин, Эндрю Дж. (2017-06-30). «Сетевые подходы к системному биологическому анализу сложных заболеваний: интегративные методы для мультиомных данных». Briefings in Bioinformatics . 19 (6): 1370– 1381. doi :10.1093/bib/bbx066. ISSN  1467-5463. PMC 6454489. PMID  28679163 . 
  33. ^ Хе, Фэн Кью.; Оллерт, Маркус; Баллинг, Руди; Боде, Себастьян ФН; Делхалле, Сильви (2018-02-06). «Дорожная карта к персонализированной иммунологии». npj Systems Biology and Applications . 4 (1): 9. doi :10.1038/s41540-017-0045-9. ISSN  2056-7189. PMC 5802799. PMID 29423275  . 
  34. ^ Проктор, Лита М.; Кризи, Хизер Х.; Феттвейс, Дженнифер М.; Ллойд-Прайс, Джейсон; Махуркар, Ануп; Чжоу, Вэньюй; Бак, Грегори А.; Снайдер, Майкл П.; Штраус, Джером Ф. (май 2019 г.). «Проект интегративного человеческого микробиома». Nature . 569 (7758): 641– 648. Bibcode :2019Natur.569..641I. doi :10.1038/s41586-019-1238-8. ISSN  1476-4687. PMC 6784865 . PMID  31142853. 
  35. ^ «После проекта «Интегративный микробиом человека», что ждет сообщество микробиомов дальше?». Nature . 569 (7758): 599. 2019-05-29. Bibcode :2019Natur.569Q.599.. doi : 10.1038/d41586-019-01674-w . PMID  31142868. S2CID  169035865.
  36. ^ Снайдер, Майкл; Вайншток, Джордж М.; Содергрен, Эрика; Маклафлин, Трейси; Це, Дэвид; Рост, Ханнес; Пиенинг, Брайан; Кукурба, Ким; Роуз, София Мирьям Шюсслер-Фиоренца (май 2019 г.). «Продольная мультиомика динамики хозяин–микроб при преддиабете». Nature . 569 (7758): 663– 671. Bibcode :2019Natur.569..663Z. doi :10.1038/s41586-019-1236-x. ISSN  1476-4687. PMC 6666404 . PMID  31142858. 
  37. ^ Huttenhower, Curtis; Xavier, Ramnik J.; Vlamakis, Hera; Franzosa, Eric A.; Clish, Clary B.; Winter, Harland S.; Stappenbeck, Thaddeus S.; Petrosino, Joseph F.; McGovern, Dermot PB (май 2019 г.). «Мультиомика микробной экосистемы кишечника при воспалительных заболеваниях кишечника». Nature . 569 (7758): 655– 662. Bibcode :2019Natur.569..655L. doi :10.1038/s41586-019-1237-9. ISSN  1476-4687. PMC 6650278 . PMID  31142855. 
  38. ^ Бак, Грегори А.; Штраус, Джером Ф.; Джефферсон, Кимберли К.; Хендрикс-Муньос, Карен Д.; Виджесоория, Н. Ромеш; Рубенс, Крейг Э.; Граветт, Майкл Г.; Секстон, Эмбер Л.; Чаффин, Дональд О. (июнь 2019 г.). «Вагинальный микробиом и преждевременные роды». Nature Medicine . 25 (6): 1012– 1021. doi :10.1038/s41591-019-0450-2. ISSN  1546-170X. PMC 6750801 . PMID  31142849. 
  39. ^ Кидд, Брайан А.; Питерс, Лорен А.; Шадт, Эрик Э.; Дадли, Джоэл Т. (21.01.2014). «Объединение иммунологии с информатикой и многомасштабной биологией». Nature Immunology . 15 (2): 118– 127. doi :10.1038/ni.2787. ISSN  1529-2908. PMC 4345400. PMID 24448569  . 
  40. ^ Харрис, Ева; Касарскис, Эндрю; Волински, Стивен М.; Суарес-Фариньяс, Майте; Чжу, Цзюнь; Ван, Ли; Бальмаседа, Анхель; Томас, Гуахира П.; Стюарт, Майкл Г. (01 августа 2018 г.). «Комплексное врожденное иммунное профилирование инфекции, вызванной вирусом чикунгунья, в педиатрических случаях». Молекулярная системная биология . 14 (8): e7862. дои : 10.15252/msb.20177862. ISSN  1744-4292. ПМК 6110311 . ПМИД  30150281. 
  41. ^ Файрстейн, Гэри С.; Ван, Вэй; Гей, Стеффен; Болл, Скотт Т.; Барток, Беатрикс; Бойл, Дэвид Л.; Уитакер, Джон У. (2015-04-22). «Интегративный Omics-анализ ревматоидного артрита выявляет неочевидные терапевтические цели». PLOS ONE . 10 (4): e0124254. Bibcode : 2015PLoSO..1024254W. doi : 10.1371/journal.pone.0124254 . ISSN  1932-6203. PMC 4406750. PMID 25901943  . 
  42. ^ Пулендран, Бали; Ли, Шужао; Накая, Хелдер И. (29.10.2010). «Системная вакцинология». Иммунитет . 33 (4): 516–529 . doi :10.1016/j.immuni.2010.10.006. ISSN  1074-7613. PMC 3001343. PMID 21029962  . 
  43. ^ Ли, Шужао; Салливан, Николь Л.; Руфаэль, Надин; Ю, Тяньвэй; Бантон, София; Маддур, Мохан С.; МакКосленд, Меган; Чиу, Кристофер; Каннифф, Дженнифер (18.05.2017). «Метаболические фенотипы ответа на вакцинацию у людей». Cell . 169 (5): 862–877.e17. doi :10.1016/j.cell.2017.04.026. ISSN  0092-8674. PMC 5711477 . PMID  28502771. 
  44. ^ Мэн, Чен; Кустер, Бернхард; Калхейн, Аедин С; Голами, Амин (2014). «Многомерный подход к интеграции мультиомных наборов данных». BMC Bioinformatics . 15 (1): 162. doi : 10.1186/1471-2105-15-162 . ISSN  1471-2105. PMC 4053266. PMID  24884486 . 
  45. ^ Рамос, Марсель; Шиффер, Лукас; Ре, Анджела; Азхар, Римша; Басуния, Азфар; Родригес, Кармен; Чан, Тиффани; Чепмен, Фил; Дэвис, Шон Р.; Гомес-Кабреро, Дэвид; Калхейн, Аедин К.; Хайбе-Кайнс, Бенджамин; Хансен, Каспер Д.; Кодали, Ханиш; Луис, Мари С.; Мер, Арвинд С.; Ристер, Маркус; Морган, Мартин; Кэри, Винс; Уолдрон, Леви (1 ноября 2017 г.). "Программное обеспечение для интеграции экспериментов по мультиомике в биопроводниках". Cancer Research . 77 (21): e39 – e42 . doi :10.1158/0008-5472.CAN-17-0344. PMC 5679241 . PMID  29092936.  
  46. ^ Seonggyun Han, Younghee Lee (2017), IMAS, Bioconductor, doi :10.18129/b9.bioc.imas , получено 28.06.2019
  47. ^ Карим Межоуд [Aut, Cre] (2017), bioCancer, Bioconductor, doi : 10.18129/b9.bioc.biocancer , получено 28 июня 2019 г.
  48. ^ Эрнандес-Феррер, Карлес; Руис-Аренас, Карлос; Бельтран-Гомила, Альба; Гонсалес, Хуан Р. (17.01.2017). «MultiDataSet: пакет R для инкапсуляции нескольких наборов данных с применением к интеграции омических данных». BMC Bioinformatics . 18 (1): 36. doi : 10.1186/s12859-016-1455-1 . ISSN  1471-2105. PMC 5240259. PMID 28095799  . 
  49. ^ «Пожинайте плоды биологического проницательного двигателя». omicX . Получено 26.06.2019 .
  50. ^ Конеса, Ана; Допасо, Хоакин; Гарсия-Лопес, Федерико; Гарсия-Алкальде, Фернандо (01.01.2011). «Paintomics: веб-инструмент для совместной визуализации данных транскриптомики и метаболомики». Биоинформатика . 27 (1): 137– 139. doi :10.1093/bioinformatics/btq594. ISSN  1367-4803. PMC 3008637. PMID  21098431 . 
  51. ^ Конеса, Ана; Паппас, Георгиос Дж.; Фурио-Тари, Педро; Бальсано-Ногейра, Леандро; Мартинес-Мира, Карлос; Таразона, Соня; Эрнандес-де-Дьего, Рафаэль (2 июля 2018 г.). «PaintOmics 3: веб-ресурс для анализа путей и визуализации данных мультиомики». Исследования нуклеиновых кислот . 46 (П1): Ж503 – Ж509 . дои : 10.1093/nar/gky466. ISSN  0305-1048. ПМК 6030972 . ПМИД  29800320.  
  52. ^ Чари, Радж; Ко, Брэдли П.; Уэдселтофт, Крейг; Бенетти, Мари; Уилсон, Ян М.; Вучич, Эмили А.; Маколей, Калум; Нг, Рэймонд Т.; Лам, Ван Л. (2008-10-07). "SIGMA2: система для интегративного геномного многомерного анализа раковых геномов, эпигеномов и транскриптомов". BMC Bioinformatics . 9 (1): 422. doi : 10.1186/1471-2105-9-422 . ISSN  1471-2105. PMC 2571113 . PMID  18840289. 
  53. ^ Чой, Хёнвон; Эвинг, Роб; Чой, Квок Пуй; Фермин, Дамиан; Ко, Хироми В. Л. (2018-07-23). ​​«iOmicsPASS: новый метод интеграции мультиомических данных по биологическим сетям и открытия предиктивных подсетей». bioRxiv : 374520. doi :10.1101/374520. S2CID  92157115.
  54. ^ Канаи, Масахиро; Маэда, Юичи; Окада, Юкинори (19.06.2018). «Гримон: графический интерфейс для визуализации мультиомных сетей». Биоинформатика . 34 (22): 3934– 3936. doi :10.1093/bioinformatics/bty488. ISSN  1367-4803. PMC 6223372. PMID 29931190  . 
  55. ^ Су, Эндрю И.; Логуэрсио, Сальваторе; Карланд, Тристан М.; Дюком, Жан-Кристоф; Джоя, Луи; Мейсснер, Тобиас; Фиш, Кэтлин М. (2015-06-01). «Omics Pipe: основанная на сообществе структура для воспроизводимого анализа мультиомных данных». Биоинформатика . 31 (11): 1724– 1728. doi :10.1093/bioinformatics/btv061. ISSN  1367-4803. PMC 4443682. PMID 25637560  . 
  56. ^ Монтегю, Элизабет; Стэнберри, Ларисса; Хигдон, Роджер; Янко, Имре; Ли, Элейн; Андерсон, Натаниэль; Шуаньер, Джон; Стюарт, Элизабет; Яндел, Грегори (июнь 2014 г.). «MOPED 2.5 — интегрированный ресурс Multi-Omics: база данных экспрессии профилирования Multi-Omics теперь включает данные транскриптомики». OMICS: Журнал интегративной биологии . 18 (6): 335– 343. doi :10.1089/omi.2014.0061. ISSN  1536-2310. PMC 4048574. PMID 24910945  . 
  57. ^ Чжан, Бин; Ван, Цзин; Штрауб, Питер; Васаикар, Сухас В. (2018-01-04). «LinkedOmics: анализ мультиомических данных в пределах и между 32 типами рака». Nucleic Acids Research . 46 (D1): D956 – D963 . doi :10.1093/nar/gkx1090. ISSN  0305-1048. PMC 5753188. PMID  29136207 .  
  58. ^ "LinkedOmics :: Login". www.linkedomics.org . Получено 26.06.2019 .
  59. ^ Кан, Чжэнъянь; Рейто, Пол А.; Робертс, Питер; Дин, Ин; АЦин, Кит; Ван, Кай; Дэн, Шибинг; Шефцик, Сабина; Эстрелла, Хизер (январь 2016 г.). «OASIS: веб-платформа для изучения данных мультиомики рака». Nature Methods . 13 (1): 9– 10. doi :10.1038/nmeth.3692. ISSN  1548-7105. PMID  26716558. S2CID  38621277.
  60. ^ Ву, Цзяци; Ху, Шуофэн; Чен, Яовэнь; Ли, Цзунчэн; Чжан, Цзянь; Юань, Ханью; Ши, Цян; Шао, Ниншэн; Ин, Сяоминь (май 2017 г.). «BCIP: генно-ориентированная платформа для выявления потенциальных регуляторных генов при раке молочной железы». Научные отчеты . 7 (1): 45235. Бибкод : 2017NatSR...745235W. дои : 10.1038/srep45235. ISSN  2045-2322. ПМК 5361122 . ПМИД  28327601. 
  61. ^ Хуси, Хольгер; Патель, Алиша; Фернандес, Марко (12.11.2018). "C/VDdb: база данных профилирования экспрессии мультиомикс для подхода, основанного на знаниях, при сердечно-сосудистых заболеваниях (ССЗ)". PLOS ONE . 13 (11): e0207371. Bibcode : 2018PLoSO..1307371F. doi : 10.1371/journal.pone.0207371 . ISSN  1932-6203. PMC 6231654. PMID 30419069  . 
  62. ^ Гупта, Амит Кумар; Каур, Карамбир; Раджпут, Аканкша; Дханда, Сандип Кумар; Сехгал, Маника; Хан, Мэриленд Шоаиб; Монга, Иша; Дар, Шоукат Ахмад; Сингх, Сандип (16.09.2016). "ZikaVR: Интегрированный ресурс по вирусу Зика для геномики, протеомики, филогенетического и терапевтического анализа". Scientific Reports . 6 (1): 32713. Bibcode :2016NatSR...632713G. doi :10.1038/srep32713. ISSN  2045-2322. PMC 5025660 . PMID  27633273. 
  63. ^ Tagkopoulos, Ilias; Violeta Zorraquino; Rai, Navneet; Kim, Minseung (2016-10-07). "Мультиомическая интеграция точно предсказывает клеточное состояние в неисследованных условиях для Escherichia coli". Nature Communications . 7 : 13090. Bibcode :2016NatCo...713090K. doi :10.1038/ncomms13090. ISSN  2041-1723. PMC 5059772 . PMID  27713404. 
  64. ^ Ли, Гоцзин; Лу, Чжунфу; Линь, Цзяньдун; Ху, Яовэнь; Юньпин Хуан; Ван, Баогэнь; У, Синьи; У, Сяохуа; Сюй, Пэй (2018-02-26). "GourdBase: геном-центрированная мультиомическая база данных для бутылочной тыквы (Lagenaria siceraria), экономически важной тыквенной культуры". Scientific Reports . 8 (1): 3604. Bibcode :2018NatSR...8.3604W. doi :10.1038/s41598-018-22007-3. ISSN  2045-2322. PMC 5827520 . PMID  29483591. 
  65. ^ Лю, Хайцзюнь; Ван, Фан; Сяо, Инцзе; Тянь, Цзунлинь; Вэнь, Вэйвэй; Чжан, Сюэхай; Чен, Си; Лю, Наньнан; Ли, Вэньцян (2016). «МОДЕМ: мультиомная обработка и добыча данных в кукурузе». База данных . 2016 : baw117. дои : 10.1093/база данных/baw117. ISSN  1758-0463. ПМЦ 4976297 . ПМИД  27504011. 
  66. ^ Сюй, Донг; Нгуен, Генри Т.; Стейси, Гэри; Гаудиелло, Эрик К.; Эндакотт, Райан З.; Чжан, Хонгсинь; Лю, Ян; Чэнь, Шиюань; Фицпатрик, Майкл Р. (01.01.2014). "База знаний о сое (SoyKB): веб-ресурс для интеграции трансляционной геномики сои и молекулярной селекции". Nucleic Acids Research . 42 (D1): D1245 – D1252 . doi :10.1093/nar/gkt905. ISSN  0305-1048. PMC 3965117 . PMID  24136998.  
  67. ^ Самарас, Патроклос; Шмидт, Тобиас; Фрейно, Мартин; Гессулат, Зигфрид; Райнеке, Мария; Ярзаб, Анна; Зеха, Яна; Мергнер, Джулия; Джансанти, Пьеро; Эрлих, Ганс-Кристиан; Айхе, Стефан (08.01.2020). "ProteomicsDB: ресурс по мультиомике и мультиорганизмам для исследований в области естественных наук". Nucleic Acids Research . 48 (D1): D1153 – D1163 . doi :10.1093/nar/gkz974. ISSN  0305-1048. PMC 7145565 . PMID  31665479.  
Retrieved from "https://en.wikipedia.org/w/index.php?title=Multiomics&oldid=1266428086"