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機能解析(GO解析/Pathway解析/Network解析)

GO解析

特徴

GO解析は、発現変動遺伝子群やクラスター解析によりグループ化された遺伝子群など、着目した遺伝子群を対象として統計的な評価に基づき、特徴的なGO Termを抽出することができます。これにより発現値から生物学的な現象を捉えることをサポートすることが可能となります。
弊社ではGeneSpring GX付属のGO Analysisツールを用い、発現変動遺伝子リスト中に
特徴的なGO Termを抽出します。

対応生物種

  • Human
  • Mouse
  • Rat など

GOカスタム解析

GOカスタム解析とは、アレイメーカーがGO情報を提供していない生物種について、公共データベースからGO情報の収集し(GOアノテーション情報作成)、GO解析を行います。

対応生物種

  • Macaca fascicularis(カニクイザル)
  • Bos taurus(ウシ)
  • Equus caballus(ウマ)
  • Leporidae(ウサギ)
  • Saccharomyces cerevisiae(酵母)など

その他

  • 植物
  • 原核生物
  • カスタムアレイ等の特殊な生物種 など

※GO解析は、マイクロアレイデータを元に解析を行います。
※対象遺伝子リストに最新の公共データベースIDがある場合、各種公共データベースからGO解析情報を収集することも可能です。

Gene Ontologyとは

Gene Ontology Consortium (http://www.geneontology.org/) は、標準化された用語によって生物学的現象を記述することを目的とした機能情報に関するデータベースです。また、生物種に関係なく網羅的に生物学的現象を捉えるように設計されており、GO Termは大きく3つのサブカテゴリ (Biological Process , Cellular Component , Molecular Function) で表現されます。

GO は階層構造により成り立っています。上位の階層にある GO Term は一般的な機能表現になり、下位にある GO Term はより専門的な機能表現になります。このような階層構造を持つため、発現変動遺伝子リスト中の GO Term のみでなくその上位の GO Term についても解析対象となります。

GO解析の概念

発現変動遺伝子リスト (標本) での GO Term の割合が、実験でデータが取れた全遺伝子 (母集団) での割合に対して有意に高い割合であるかどうかを発現変動遺伝子リスト中の GO Term ごとに検定します。

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  • Response to stressは注目クラスター中に多く含まれていますが全遺伝子でも多く含まれており、その配分はほぼ一致しています。
  • B cell mediated immunityは注目クラスター中に多く含まれていますが全遺伝子ではその割合は非常に低くなっています。
    →B cell mediated immunityのような、注目クラスターに特徴的なGO Termを取り出すことを行います。

GO解析結果サンプル

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  • GO解析結果
    抽出されたGO Termとp-value
  • 該当GO Termをもつ遺伝子リスト
    該当GO Termをもつ遺伝子の発現値とアノテーション情報

Webブラウザ (Google Chrome推奨) を使用して、遺伝子発現解析 (マイクロアレイ、次世代シークエンス等) のPathway解析結果を 検索・閲覧をおこなうことができます。 当社受託解析でPathway解析をご利用されたお客様の実験値情報は、Pathway解析ソフトウェア PathVisio による解析をおこなっています。本ビューワーを利用することにより、Pathway情報を効率良く、簡単に閲覧・検索することができます。

PathVisioとは?

Pathway解析や描画をおこなうことができるオープンソースのソフトウェアです。 これにより、生物学的なPathwayの描画や編集、解析をおこなうことができます。 Pathway上に自分の実験データ (データセット) を表示することで視覚化し、過剰発現している遺伝子に関連している経路を見つけることができます。
(https://www.pathvisio.org/)

WikiPathwaysとは?

WikiPathwaysはヒト、マウス、ラットなど25生物種、1,500以上のPathwayが登録されており、どなたでも無償で利用することができます。詳細は以下のサイトをご参照ください。
(http://www.wikipathways.org/index.php/WikiPathways)

Pathway解析とは?

Pathwayとは、複数の生体分子の相互作用から構成されており、生体を維持・活動していくのに必要な生命現象を制御している、生物学的過程・経路のことです。発現値が変動した遺伝子 (例えば高発現、低発現の遺伝子) が有意に多く含まれるPathwayを統計学的に抽出します。解析に使用した全遺伝子をWikiPathwaysのPathway上にマッピングし、Pathway画像を作成致します。

Network解析

Agilent社がPubMedから自然言語処理(NLP:Natural Language Processing)で収集した相互作用情報を利用して、発現変動遺伝子リスト内でのネットワーク構築を行います。
※ 一度に解析可能な遺伝子リストは1000遺伝子まで。

遺伝子発現データとネットワーク情報を統合することでデータの信頼性・機能解釈の幅が広がります。

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Network解析の有用性

  • 相互作用する化合物の探索
  • 転写因子の探索
  • 修飾タンパク質のターゲット探索
  • 生体プロセスや機能の探索

発現データだけでは得られない、一歩踏み込んだアノテーションを得ることができます。

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Entity の種類

  • Complex(タンパク質が物理的に結合した複合体)
  • Enzyme
  • Family(タンパク群)
  • Function(DNA Binding)
  • Process(Apoptosis)
  • Protein
  • SmallMolecules

Relation の種類

  • Binding(物理的な結合)
  • Expression(mRNA、Proteinを量的に変化させる相互作用)
  • Metabolism(低分子化合物を代謝する相互作用)
  • PromoterBinding(Promoter領域への物理的な結合)
  • ProteinModification(リン酸化、脱リン酸化など)
  • Regulation
  • Transport

発現データだけでは得られない、一歩踏み込んだアノテーションを得ることができます。

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