Bakgrund: Det finns många steg i att analysera transkriptomdata, från anskaffning av rådata till val av en undergrupp av representativa gener som förklarar en vetenskaplig hypotes. De data som produceras kan dessutom integreras med andra biologiska databaser, såsom protein-proteininteraktioner och annoteringar. Resultaten av dessa analyser är dock fortfarande fragmenterade och medför svårigheter, antingen för efterhandskontroller av resultaten eller för metaanalys genom införande av nya relaterade data. Att integrera databaser och verktyg i vetenskapliga arbetsflöden, iscensätta deras utförande och hantera de data som blir resultatet och dess respektive metadata är utmanande uppgifter. Köra in-silico experiment för att strukturera och komponera den information som behövs för analys är en skrämmande uppgift. Olika program kan behöva tillämpas och olika filer produceras under experimentcykeln. I detta sammanhang är det av största vikt att det finns en plattform som stöder experimentgenomförandet. Resultat: Vi presenterar GeNNet, en integrerad transkriptomanalysplattform som förenar vetenskapliga arbetsflöden med grafdatabaser för att välja relevanta gener enligt de utvärderade biologiska systemen. GeNNet inkluderar förladdade biologiska data, pre-processes rå microarray data och genomför en serie analyser inklusive normalisering, differentialuttryck inference, klusterization och generet anrikning analys. För att visa egenskaperna hos GeNNet utförde vi fallstudier med data hämtade från GEO, särskilt med hjälp av ett experiment med en enda faktor. Som ett resultat fick vi differentierat uttryckta gener för vilka biologiska funktioner analyserades. Resultaten är integrerade i GeNNet-DB, en databas om gener, kluster, experiment och deras egenskaper och relationer. Den resulterande grafdatabasen utforskas med frågor som visar expressiviteten av denna datamodell för resonemang om genreglerande nätverk. Slutsatser: GeNNet är den första plattformen för att integrera analysprocessen av transkriptomdata med grafdatabas. Det ger en omfattande uppsättning verktyg som annars skulle vara utmanande för icke-experter användare att installera och använda. Utvecklare kan också lägga till ny funktionalitet till varje komponent i GeNNet. De resulterande data gör det möjligt att testa tidigare hypoteser om ett experiment samt utforska nya genom den interaktiva graf databasmiljön. Det möjliggör analys av olika data på människor, rhesus, möss och råtta som kommer från Affymetrix plattformar.
För integrering av grafdatabasen med analysprocessen av transkriptomdata presenteras en plattform i REF genom vilken data från Affymetrix-plattformar på rhesus, råtta, mus och människa kan analyseras.
GeNNet: An Integrated Platform for Unifying Scientific Workflow Management and Graph Databases for Transcriptome Data Analysis
{'venue': None, 'journal': 'bioRxiv', 'mag_field_of_study': ['Biology']}