Den snabba ökningen av ~omics dataset som genereras av microarray, masspektrometri och nästa generations sekvenseringsteknologier kräver en integrerad plattform som kan kombinera resultat från olika ~omics dataset för att ge nya insikter i förståelsen av biologiska system. MADMAX är utformad för att ge en lösning för lagring och analys av komplexa ~omics dataset. Dessutom kan analysresultat (t.ex. listor över gener) slås samman för att avslöja kandidatgener som stöds av alla datauppsättningar. Systemet utgör en ISA-Tab-kompatibel LIMS-del som är kopplad till de olika analysrörledningarna. En pilotstudie av olika typer av ~omics data i Brassica rapa visar den möjliga användningen av MADMAX. Det webbaserade användargränssnittet ger enkel tillgång till data och analysverktyg ovanpå databasen. För att bättre förstå hur fenotyper uppstår, alltmer serier av ~omics teknologier (genomik, transkriptomics, proteomics, metabolomics) snarare än individuella mätningar nödvändigtvis används i en enda studie. Sådana insatser ökar kraven på både datalagring och dataanalys av olika höggenomströmningsmetoder. Tidigare var det dock knappast möjligt att lagra metadata från olika ~omics-tekniker i samma arkiv. För att tillgodose detta krav föreslogs ISA-Tab [1]-formatet för att bygga upp en gemensam strukturerad representation av metadata för studier från en kombination av teknik. Detta utlöste också försök att utveckla databehandlingsverktyg som var anpassade till biologernas behov. Tyvärr har de flesta av dessa verktyg höga krav på hårdvarukrav, eller innehåller icke-intuitiva kommandoradsbaserade gränssnitt. * Till vem korrespondens bör adresseras: jack.leunissen@wur.nl Här presenterar vi MADMAX, en multi-purpose databas för hantering och analys av data från flera ~omics experiment. Den innehåller en ISA-Tab-kompatibel bakgrundsdatabas och en serie analyspipelines för transkriptomics, metabolomics och genomics dataset; dessa rörledningar är anslutna till databasen genom webbtjänster så att andra rörledningar enkelt kan integreras i det nuvarande systemet (Bild 1 Genom webbgränssnittet, användaren kan lagra ett komplett experiment med alla fält som krävs i ISA-Tab format, tillräckligt för att möjliggöra efterföljande analys eller ens upprepa experimentet senare. Ett annat avsnitt på webbplatsen är central tillgång till olika analysrörledningar. Både individuella analysresultat och kombinerade genlistor kan hämtas i systemet för nedladdning. Centralt lagrade experiment och analysresultat kan endast nås av skaparen som standard och kommer att vara tillgängliga för andra användare endast om skaparen vill dela data. Systemet är automatiskt säkerhetskopierat. MADMAX kan nås på http://madmax2.bioinformatics.nl/ och finns på begäran genom att skicka ett e-postmeddelande till madmax.request@bioinformatics.nl. MADMAX är byggt på en Oracle relational databas på en Linux-server och en beräkningsanalys motor för olika ~omics data på en andra server. The transkriptomics and The basic unit in MADMAX är experimentet som innehåller de övergripande mål och medel som används i ett experiment som med Investigation in the data model of the ISA-Tab standard. Varje försök kan ha en eller flera studier för att registrera provberedningsinformationen. En studie kan användas för en eller flera analyser om dessa analyser delar samma provberedning. I en analys kommer varje prov och motsvarande datafil som genereras från det att kopplas till ytterligare information om det extraherade materialet; de bearbetade resultaten från beräkningsservern i MADMAX kommer att bifogas den analys där rådata används i analysen. För närvarande MADMAX kan hantera tre typer av ~omics dataset: genmodeller av en partiell eller fullständig genom, microarrays från Affymetrix, Illumina, eller Agilent, och LC/GC/GCGC masspektrometri dataset. Som standard, en lista över gener kommer att genereras från de olika ~omics data i ett experiment, baserat på genmodeller från genomics, över / under uttryckta gener från microarrays, och gener som kodar de enzymer som är involverade i de vägar av metaboliter som upptäcks i metabolomics analys. Alla analysrörledningar som används i systemet kan inte nås interaktivt av användaren. När det gäller genomikanalys, kommer de kompletta genmodellerna att laddas i systemet och kommenteras senare av systemansvarig. Både microarray och metabolomics analyser kan nås interaktivt via webbgränssnittet. De novo sekvenserade genom som använder nästa generations teknik innehåller normalt i silico förutsagda genmodeller. Genmodellerna i FASTA-format används sedan som frågesekvenser till BLAST mot proteindatabasen ProGMap, som innehåller proteinsekvenser från När BLAST-sökningen avslutas filtreras de matchade sekvenserna genom tre trösklar: matchad sekvenslängd är större än 100 aminosyror, procentandelen sekvenslikviditet är större än 40% och e-värdet av sekvensen är lägre än 10E-20; resultaten omformuleras till en flik avgränsad fil. Genmodeller kommer sedan att kartläggas till en ortolog grupp av databaser som nämns ovan en efter en med hjälp av förbipasserade sekvenser. Kriterierna för ortologt gruppval baseras huvudsakligen på fyra egenskaper: databaskälla, gruppbevisnivå, antal matchade sekvenser i den ortologa gruppen och sekvensbevisningsnivå. Särskilt kommer ortologa grupper från databasen med högsta prioritet i kompletterande tabell S1 att beaktas i första hand. Prioriterade poäng tilldelas varje databas bestäms på grundval av deras curator, antalet proteinsekvenser som används, och frekvensen av databas release. Ensembl och InParanoid databaser får relativt låg prioritet på grund av deras parvisa jämförelse genomförande, vilket kan minska tillförlitligheten för vissa bevarade funktion grupp upptäckt. Om fler än en ortolog grupp kommer från samma databas eller databaser med högsta prioritet, kommer ortologa grupper med bästa gruppbevisnivå att beaktas. Gruppbevisnivån baseras på statusen för manuell kuration och är endast tillgänglig i ortologa grupper från KEGG, ProtClustDB och PIRSF. Om flera ortologa grupper har samma gruppbevisningsnivå, väljs den med det högsta antalet matchade proteiner. Annoteringen av varje genmodell ärvs från beskrivningen av den tilldelade ortologa gruppen, om sådan finns. Om den ortologa gruppbeskrivningen inte finns, görs en kombination av beskrivningarna av dessa proteiner med den bästa sekvensbevisningsnivån inom den tilldelade ortologa gruppen. De ortologa sambanden mellan arten av genmodeller och dess närmaste modellorganism(er) enligt sambanden i NCBI taxonomidatabasen kommer att härledas med hjälp av både OrthoMCL- och DODO-programvarupaketen [18, 19].  Transcriptomics analys MADMAX utvecklades som en databasdriven webbapplikation med Oracle Application Express. På grund av MADMAXs hanterings- och analyssyfte utgör webbgränssnittet fyra huvudflikar, efter det att användare har godkänt autentiseringen från inloggningssidan. Fliken "Hem" visar en kort beskrivning av systemet och information om de senaste ändringarna och/eller uppdateringarna; användare kan ändra sin personliga information under fliken "Användarinformation", metadata information om experimentet kan samlas in/granskas i fliken "Experiment"; utförande av olika analysrörledningar kan utlösas i fliken "Analys"; och slutligen, både enskilda analysresultat och integrerade resultat är tillgängliga från fliken "Resultat". Alla omicsbaserade experiment innehåller metadata och råa/framställda data som genereras med hjälp av olika omicstekniker. Metadata kategoriseras i Investigation, Study and Assay i ISA-Tab-format och samlas in under fliken "Experiment", "Protocol", "Studie" och "Assay" under fliken "Experiment" i MADMAX. LIMS data från experimentet kommer att samlas in i systemet direkt eller med referensen URI på sidan "LIMS data upload" och kan hämtas på sidan "LIMS data download". Ett komplett ISA-Tab-kompatibelt experiment kan importeras till MADMAX via sidan "Import" så länge undersöknings-, studie- och analysfiler laddas upp med lyckat resultat. Mikroarray analys listas i "Analys" fliken kan utföras för antingen kvalitetskontroll eller statistiska ändamål. När analysen lämnas kommer användaren att omdirigeras till en sida med ofta uppdaterad information om framsteg. Den metabolomics analys pipeline kan nås från "Metabolomics Analysis" sidan. Genmodell annotation av nysekvenserade arter kommer att visas på sidan "Genomics Analysis Results". På samma sida kommer experiment med välstuderade arter som modellorganismer att använda den befintliga genmodellen (protein) notation i UniProt. Både microarray (kvalitetskontroll och statistisk analys) och metabolomics analys kommer att generera en arkivfil och en separat textfil som kommer att användas för att spika ner en uppsättning gener om körningen väljs som standard för analysen. Textfilen från microarray analysen är den normaliserade veck förändringen av varje sond och den från metabolomics är den normaliserade intensiteten av riktade metaboliter. Olika genlistor kan erhållas antingen från olika analysrundor av samma datauppsättning eller från analys av olika ~omics data. Dessa separata genlistor kan därefter integreras i sidan "Integration" under fliken "Resultat".  Brassicaceae, senaps- eller kålsläktet, innehåller flera välkända arter såsom arten Brassica rapa (kinesisk kål, rova, etc.).), Brassica oleracea (blomma, broccoli osv.)), Brassica nigra (svart senap etc.)), Brassica napus (rapserad, rutaba, etc.), Brassica carinata (ethiopian senap, etc.), Brassica juncea (Indisk senap, etc.) och modellarten Arabidopsis thaliana). Brassica rapa är tillsammans med B. oleracea en av de viktigaste ekonomiska vegetabiliska grödorna över hela världen. Efter upptäckten av den friska funktionen hos en delmängd av de sekundära metaboliterna glukosinolater blir Brassicaceae också mer betydelsefullt för näringsstudier. För att avgöra vilka gener som kan påverka produktionen av frö- eller frö-specifika glukosinolater i Brassica rapa, kombinerade vi en de novo sekvenserad Brassica rapa genom med hjälp av nästa generations sekvensering teknik med ett experiment på transkript profilering av att utveckla frön från två genotyper över 6 tidpunkter efter blomöppning, samt en riktad metabolomics studie på mogna frön. Referensgenomsekvensen för B. rapa L. ssp. Pekinensis inbreda linje "Chiifu" (~70x genom täckning) och den re-sekvenserade genomsekvenser av två andra B. rapa anslutningar (en snabbcykling oljeliknande anslutning och japansk rova anslutning, 27x genom täckning) har sekvenserats och kommer att släppas offentligt snart (skickas till Nature Genetics). Totalt, 41,132 genmodeller förutspås från 43,201 ställningar [30]; efter ortolog grupptilldelning, 29,009 genmodeller kan kartläggas till befintliga ortologa grupper som har annoteringar antingen på gruppnivå eller protein medlemsnivå. Ytterligare analyser visar att 8,635 av 29,009 gener har starka existensbevis på antingen gruppnivå (fullständig eller fullständig/beskrivning) eller proteinnivå (1 eller 2). Ortologa relationer mellan Arabidopsis thaliana och Brassica rapa utfördes med hjälp av två mjukvaruverktyg: DODO och OrthoMCL. Det första programmet hittade 17 677 par, de senare 26 226, medan de har 13,135 gener par gemensamt. En sökordssökning av 23 termer som användes mot proteinanteckningar, som innehåller alla passerade ortologa grupper snarare än den bästa som användes i den slutliga uppgiften, resulterade i 514 gener som är potentiella glukosinolat-relaterade (kompletterande tabell S2). Eftersom glukosinolater har studerats väl i Arabidopsis thaliana, som Brassica rapa är evolutionär relativt nära (båda tillhör Brassicaceae), kan de ortologa sambanden mellan de två genomen användas för att upptäcka kandidatgener som resulterar i 57 gener. Både nyckelord och Arabidopsis thaliana gener som används för genomik analys kommer från den senaste versionen av kända glukosinolat relaterade metaboliska vägar av Arabidopsis thaliana. Baserat på referensgenomet av Brassica rapa, en skräddarsydd 8 * 60 K Agilent microarray skapades för transkription profilering. Två dubbelhaploid (DH) linjer (DH42 och DH78) från en DH population serived från en korsning mellan Gul Sarson och Pak Choi som kvinnliga respektive manliga förälder används i en pilotstudie för att identifiera ett stadium av utsädesutveckling när gener relaterade till fröfilningsprocessen olika uttrycks. De två föräldrarna skiljer sig i sin frö färg och blomningstid: YS143 är gul-sådd tidig blomning och PC175 är svart-sådd och mellanliggande blomning. De två avkomman linjer DH linje 78 är sen blomning och DH linje 42 är tidig blomning linje. Utsäde är den grundläggande enheten för växtliv och spelar flera roller för att upprätthålla liv, som etablering av grödan, men frön kan också representera de skördade växtdelarna, som för raps. För att studera genetiken hos metabolitens biosyntesprocesser i frö, genomfördes en genuttrycksstudie med hjälp av att utveckla frön som samlats in efter 18, 20, 25, 30, 35 och 40 DAP (dagar efter pollinering) på 2-färgers 60-mer mikroarrayer. Två parallella experiment utfördes i ett dubbel-loop experiment på en parvis kombination av föräldraanslutningarna YS143 och PC175, och två avkommor DH linjer DH 78 och DH 42. Varje försök bestod av 46 prover från två genotyper, sex tidpunkter och färg-swap mellan två prover inom samma tidpunkter. Efter att ha tillämpat kvalitetsstyrningsledningen hade en uppsättning (namngenotyp och tidpunkter som användes) extremt låga medelintensiteter efter bakgrundskorrigering och markerades därför som dålig kvalitet, och utelämnades för den senare analysen. Som vi har lärt oss från tidigare studier på både Arabidopsis thaliana och Brassica napus, finns det en viss tidsram inom vilken genuttrycket relaterade till frömetabolit som reglerar gener inklusive glukosinolater förekommer. Efter att ha jämfört ett antal olika grupptilldelningskombinationer drogs slutsatsen att vid tidpunkterna 25 och 30 dagar uttrycksintensiteten hos de gener som valts ut för deras relation till/roll i glukosinolatmetabolism av två DH-linjer kan generera den största mängden differentialt uttryckta gener. Olika typer av GLS-innehåll (glukosinolat) mättes från moget utsäde av DH-populationen för att förstå genetiken hos GLS-metabolitinnehållet i utsäde. Innehållet av frömetaboliter kommer att korreleras med frö- och fröplantans vibrerande egenskaper för att undersöka dessa metaboliters roll i dessa egenskaper. För Canola kvalitet B. napus, glukosinolat nivåer måste vara mycket låg. Den riktade metabolomics analys visade 14 glukosinolat-relaterade metaboliter Den senaste exponentiella ökningen i sekvensering projekt också accelererar upptäckten av hur fenotyper uppstår för nysekvenserade arter på andra ~omics nivåer. Att hantera, dela och jämföra datamängder från olika höggenomströmningstekniker har därmed blivit i akut behov och utgör en stor utmaning för bioinformatiker. Det finns många fritt tillgängliga analyssystem för en enda typ av ~omics data men bara ett fåtal av dem kan också lagra metadata, såsom Galaxy för genomics, Gene Expression Browser för transkriptomics och metaP-server för metabolomics [37] [38] [39]. MADMAX databas byggdes för att lagra, analysera och integrera de olika ~omics dataset tillsammans, inklusive deras tillhörande metadata. Förutom system som utvecklats vid NCBI och EBI och som inte kan installeras lokalt, är den enda som hävdar att integration med flera ~omics analys är Babelomics [40]. Det kan hantera data från transkriptomics, proteomics och genomics experiment individuellt men inte lagring och hantering av metadata. I motsats till de tidigare nämnda systemen är det viktigaste inslaget i MADMAX integration av analysresultat från olika ~omics nivå av ett experiment. Därför kan systemet bestämma korrelationen mellan experiment baserade på analysresultaten av dem. Konkret kommer skärningspunkten mellan genlistor som genereras från olika analyspipelines i ett experiment att användas för att beräkna likhetskoefficienten med den ena i ett annat experiment. Det hjälper biologer att avgöra vilka tillstånd som kan motsvara vissa genuttrycksnivåer. Därför kan villkoren fortfarande sammanfattas och kategoriseras manuellt även om vissa länkade metadata inte använder det kontrollerade ordförrådet eller använder olika termer i ett kontrollerat ordförråd. På grund av det sänkta priset på sekvensering, nya utvecklade markörer är mestadels indels och SNPs som kan vara direkt kopplade till genomet. Därför kan normal QTL-analys slås samman till MADMAX för att skala ner kandidatgenlistorna från ett genetiskt perspektiv. De egenskaper som används för QTL-analys kan antingen vara en normal fenotyp eller genuttryck/metabolit överflöd. Som nämndes i fallstudien använde vi en ganska obalanserad datauppsättning för att komma till kandidatlistorna som är helt annorlunda än i genetiska studier där data om alla genotyper behövs. Samlokalisera QTL och kandidatgener från aktuell analys kan vara det extra filtret. Om QTLs är kartlagda till de regioner som är långt borta från kandidatgener, det
MADMAX REF möjliggör lagring och analys av heterogena genomikdata i samma arkiv.
MADMAX – Management and analysis database for multiple ~omics experiments