Bioinformática : base de datos de matrices de expresión génica para su análisis vía web

El IBB ha desarrollado un servidor de aplicaciones: http://revolutionresearch.uab.es para el análisis de microarrays. Estas microarrays las obtienen y las suben a la base de datos local los usuarios de la aplicación. En la presente memoria se detalla el proceso realizado para automatizar la subida de microarrays públicas a la base de datos local. Estas microarrays se obtendrán del NCBI. El proceso de descarga de microarrays se realizará cada dos meses y estará sincronizado con un proceso de descarga de genes marcadores de microarrays del NCBI. En la memoria también se describen las fases realizadas para crear la interfaz web para gestionar estas microarrays públicas y las modificaciones realizadas sobre el aplicativo web para permitir realizar análisis con estas microarrays.L' IBB ha desenvolupat un servidor d'aplicacions: http://revolutionresearch.uab.es per l'anàlisi de microarrays. Aquestes microarrays les obtenen y les pugen a la base de dades local els usuaris de l'aplicació. En la present memòria es detalla el procés realitzat para automatitzar la pujada de microarrays públiques a la base de dades local. Aquestes microarrays s'obtindran del NCBI. El procés de descarrega de microarrays es realitzarà cada dos mesos y estarà sincronitzat amb un procés de descarrega de gens marcadors de microarrays del NCBI. A la memòria també es descriuen las fases realitzades per crear la interfície web para gestionar aquestes microarrays públiques y las modificacions realitzades sobre l'aplicatiu web per permetre realitzar anàlisis amb aquestes microarrays.The IBB center has developed a application server: http://revolutionresearch.uab.es to analyze the microarrays. These microarrays are obtained and uploaded to the local database by the application users. This report details the process undertaken in order to automate the public microarrays upload to the local database. These microarrays will obtain from the NCBI. The download process will perform every two months and will be synchronized with a download process of gene markers of the NCBI. The report also describes the steps taken to create the web interface to manage these public microarrays and the changes made on the web application to allow these microarray analysis

Bioinformática : interfaz web para estudiar el efecto de diferentes condiciones sobre la expresión de los genes

El trabajo realizado se divide en dos bloques bien diferenciados, ambos relacionados con el análisis de microarrays. El primer bloque consiste en agrupar las condiciones muestrales de todos los genes en grupos o clústers. Estas agrupaciones se obtienen al aplicar directamente sobre la microarray los siguientes algoritmos de agrupación: SOM,PAM,SOTA,HC y al aplicar sobre la microarray escalada con PC y MDS los siguientes algoritmos: SOM,PAM,SOTA,HC y K-MEANS. El segundo bloque consiste en realizar una búsqueda de genes basada en los intervalos de confianza de cada clúster de la agrupación activa. Las condiciones de búsqueda ajustadas por el usuario se validan para cada clúster respecto el valor basal 0 y respecto el resto de clústers, para estas validaciones se usan los intervalos de confianza. Estos dos bloques se integran en una aplicación web ya existente, el applet PCOPGene, alojada en el servidor: http://revolutionresearch.uab.es.El treball realitzat es divideix en dos blocs ben diferenciats, el dos relacionats amb l'anàlisis de microarrays. El primer bloc consisteix en agrupar les condicions experimentals de tots el gens en grups o clústers. Aquestes agrupacions s'obtenen al aplicar directament sobre la microarray els següents algoritmes d'agrupació: SOM,PAM, SOTA,HC i a l'aplicar sobre la microarray escalada amb PC y MDS els següents algoritmes d'agrupació: SOM,SOTA,PAM,HC i K-MEANS. El segòn bloc consisteix en realiztar una cerca de gens basada en els intèrvals de confiança de cada clúster de l'agrupació activa. Les condicions de cerca ajustades per l'usuari es validen per cada classe respecte el valor basal 0 i respecte el reste de classes, per aquestes validacions s'utilitzen els intèrvals de confiança. Aquests dos blocs s'integren en un aplicatiu web ya existent, l'applet PCOPGene, allotjada al servidor: http://revolutionresearch.uab.es.The work is divided into two distinct, both related to the analyze of microarrays. The first block is to group the experimental conditions of all genes in groups or clusters. These clusters are obtained by applying directly on the microarray the following algorithms: SOM, PAM, SOTA, HC and applying microarray climbing on PC and MDS following algorithms: SOM, PAM, SOTA, HC and K-MEANS. The second block is to perform a search for genes based on confidence intervals for each cluster from the active agrupation. Search conditions set by user are validated for each cluster about the vasal value 0 and about the other clusters, these validations are used confidence intervals. These two blocks are integrated into an existing web application, the applet PCOPGene, available in the web server: http://revolutionresearch.uab.es

Obtenció de jerarquies d'estats cel·lulars via web

Hi ha diversos mètodes d'anàlisi que duen a terme una agrupació global de la sèries de mostres de microarrays, com SelfOrganizing Maps, o que realitzen agrupaments locals tenint en compte només un subconjunt de gens coexpressats, com Biclustering, entre d'altres. En aquest projecte s'ha desenvolupat una aplicació web: el PCOPSamplecl, és una eina que pertany als mètodes d'agrupació (clustering) local, que no busca subconjunts de gens coexpresats (anàlisi de relacions linials), si no parelles de gens que davant canvis fenotípics, la seva relació d'expressió pateix fluctuacions. El resultats del PCOPSamplecl seràn les diferents distribucions finals de clusters i les parelles de gens involucrades en aquests canvis fenotípics. Aquestes parelles de gens podràn ser estudiades per trobar la causa i efecte del canvi fenotípic. A més, l'eina facilita l'estudi de les dependències entre les diferents distribucions de clusters que proporciona l'aplicació per poder estudiar la intersecció entre clusters o l'aparició de subclusters (2 clusters d'una mateixa agrupació de clusters poden ser subclusters d'altres clusters de diferents distribucions de clusters). L'eina és disponible al servidor: http://revolutionresearch.uab.es/Hay varios métodos de análisis que llevan a una agrupació global de la serie de muestras de microarrays, como Self-Organizing Maps, o que realizan agrupaciones locales considerando sólo un subconjunto de genes coexpressados, como Biclustering, entre otros. En este proyecto se ha desarrollado una aplicación web: el PCOPSample-cl, es una herramienta que pertenece a los métodos de agrupación (clustering) local, que no busca subconjuntos de genes coexpresados (análisis de relaciones lineales), sino pares de genes que ante cambios fenotípicos su relación de expresión sufre fluctuaciones. El resultado de PCOPSample-cl seran la distintas distribuciones finales de clusters y los pares de genes involucrados en estos cambios fenotípicos. Estos pares de genes podran ser estudiados para encontrar la causa y efecto del cambio fenotípico. Ademàs, la herramienta facilita el estudio de las dependencias entre las diferentes distribuciones de clusters que proporciona la aplicación para poder estudiar la intersección entre clusters o la aparición de subclusters (2 clusters de una misma agrupación de clusters pueden ser subclusters de diferentes distribuciones de clusters). La herramienta está disponible en el servidor: http://revolutionresearch.uab.es/There are several analytical methods that perform a global clustering of the microarray sample series, such as Self-Organizing Maps, or which perform local clusterings considering only a subset of coexpressed genes, such as Biclustering, and so on. The PCOPSample-cl belongs to the local-clustering methods, but not considering subsets of co-expressed genes if not considering only pairs of genes whose expression dependence suffers a fluctuation due to a phenotype change. The phenotypes involved in the phenotype change will constitute de final sample clusters. The pairs of genes whose expression dependence suffers the phenotype change are provided together with the sample-clusters arrangement they belongs. These pairs of genes can be used to study the cause or the effect of the phenotype changes. The different sample-culster arrangements can be compared to determine their dependence: cluster-intersection or subclusters (two clusters of one cluster arrangement can be subclusters of other cluster of a different cluster arrangement). The webtool is available at the server: http://revolutionresearch.uab.es

Studying the complex expression dependences between sets of coexpressed genes

Organisms simplify the orchestration of gene expression by coregulating genes whose products function together in the cell. The use of clustering methods to obtain sets of coexpressed genes from expression arrays is very common; nevertheless there are no appropriate tools to studge the expression networks among these sets of coexpressed genes. The aim of the developed tools is to allow studying the complex expression dependences that exist between sets of coexpressed genes. For this purpose, we start detecting the nonlinear expression relationships between pairs of genes, plus the coexpressed genes. Next, we form networks among sets of coexpressed genes that maintain nonlinear expression dependences between all of them. The expression relationship between the sets of coexpressed genes is defined by the expression relationship between the skeletons of these sets, where this skeleton represents the coexpressed genes with a well-defined nonlinear expression relationship with the skeleton of the other sets. As a result, we can study the nonlinear expression relationships between a target gene and other sets of coexpressed genes, or start the study from the skeleton of the sets, to study the complex relationships of activation and deactivation between the sets of coexpressed genes that carry out the different cellular processes present in the expression experiment

Bioinformática : interfaz web para mostrar las relaciones de expresión entre grupos de genes

El projecte que es presenta en aquesta memòria està composat per un preproces i una aplicació web. L'objectiu del treball realizat és mostrar les relacions d'expresió entre grups de gens. A més de dissenyar l'aplicació web en : http://revolutionresearch.uab.es que permetrà l'estudi dels resultats obtinguts.El proyecto que se presenta en esta memoria esta compuesto por un preproceso y una aplicación web. El objetivo del trabajo realizado es mostrar las relaciones de expresión entre grupos de genes. Ademas de diseñar la aplicación web en: http://revolutionresearch.uab.es que permitirá el estudio de los resultados obtenidosThe Project introduced in this report is composed by a preprocessor and a web application. The aim of the work perfomed is to show relationships between groups of genes expression. In addition to designing the Web application: http://revolutionresearch.uab.es that allow the study of the results obtained

Interfaz web para mostrar los genes según las relaciones que mantienen sus expresiones

La investigació entre les relacions dels nivells d'expressió dels gens aporta molta informació sobre els processos biològics i patològics. Mitjançant la tècnica de les microarrays es possibilita la investigació de les relacions d'expressió de milers de gens a la vegada. La finalitat d'aquest projecte es fent ús de l'aplicatiu web PCOPGene-Net, permetre la identificació dels gens per les relacions d'expressió no lineals que tenen amb la resta de gens i permetre també la identificació de les relacions d'expressió no lineals entre els gens d'una microarray.La investigación de las relaciones entre los niveles de expresión de los genes aporta mucha información sobre el desarrollo de los procesos biológicos y patológicos. Mediante el uso de la técnica de las microarrays se posibilita la investigación de la relaciones de expresión de miles de genes a la vez. La finalidad de este proyecto es mediante el aplicativo web PCOPGene-Net, permitir la identificación de los genes por las relaciones de expresión no lineales que mantienen con el resto de genes y la identificación de las relaciones de expresión no lineales entre los genes de una microarray analizada.Research on relations between gene expression levels provides a lot of information about the development of biological and pathological processes. Microarray technique allows the research on expression relations over thousands of genes simultaneously. The aim of this project is to make possible, using the web applet PCOPGene-net, the identification of genes by their non-lineal expression relations with the rest of genes as well as the identification of non-lineal expression relations between genes of the microarray that is being analyzed by PCOPGene-Net

Solving the glucocorticoid paradox in cancer using expression data

Els glucocorticoides s'utilitzen comunament com a tractament adjuvant per tractar efectes secundaris i tenen una activitat antiproliferativa en diversos tumors però, d'altra banda, el seu efecte proliferatiu s'ha documentat en diversos estudis i en alguns d'ells implica la propagació del càncer. Aquestes paradoxes són comuns en l'investigació del càncer. Molt sobint, els mateixos gens semblen ser a l'hora promotors i inhibidors del càncer. Amb el present treball pretenem conciliar aquestes incongruències des de la perspectiva de la genética i de la fisiologia del teixit amb els nostres procediments i troballes. Un anàlisi precís dels fenotips presents a les dades d'expressió gènica pot ajudar a resoldre múltiples paradoxes derivades dels models de progressió de tumors. En aquest sentit hem desenvolupat diverses estratègies, eines i bases de dades, per facilitar l'estudi de les interdependències entre els fenotips ocults dins de les dades d'expressió. Aquests fenotips poden ser identificats pels grups de mostres obtinguts mitjançant mètodes comuns d'agrupament (HC, SOTA, SOM, PAM), però els mètodes d'agrupament no proporcionen informació sobre la seva interdependència. Nosaltres estudiem aquestes interdependències per la detecció de relacions d'expressió no lineals, on cada fluctuació en la relació implica un canvi fenotípic i cada tipolologia de la relació diferent implica una interdependència fenotípica específica. D'aquesta manera, s'han desenvolupat diferents estratègies i eines per estudiar els canvis fenotípics i les paradoxes sotmeses a ells. Utilitzant les eines desenvolupades s'han estudiat les relacions d'expressió no lineals relacionades amb l'activitat dels glucocorticoides. Estudiant-les, hem trobat la possible raó dels efectes oposats d'alguns agents estressants com la dexametasona sobre la progressió tumoral, com ha estat confirmat per la literatura. Aquesta raó oculta ha resultat estar vinculada amb el tipus de progressió del tumor en cada teixit. En el primer tipus de progressió tumoral trobat, les noves cèl·lules poden ser estressades durant la proliferació i els agents estressants augmenten la proliferació tumoral. En el segon tipus, l'estrès cel·lular i la proliferació del tumor són antagonistes així, per tant, els agents estressants aturen la proliferació tumoral amb la finalitat d'estressar les cèl·lules.Glucocorticoids are commonly used as an adjuvant treatment for side-effects and have anti-proliferative activity in several tumours. Inspite of this fact, there has been reported a proliferative effect in several studies, that some of them involving the spread of cancer. These paradoxes are common in cancer research. Usually the same genes seem to be promoter and inhibitor of cancer. We shall attempt to reconcile these incongruities from the transcriptomic and tissue-physiology perspectives with our procedures and findings. An accurate phenotype analysis of expression data can help to solve multiple paradoxes derived from tumour-progression models. We have developed several strategies, tools and databases to facilitate the study of interdependences among the phenotypes hidden inside expression data. These phenotypes can be identified by the sample clusters obtained by common clustering methods (HC, SOTA, SOM, PAM), but clustering methods do not provide information about their interdependence. We study these interdependences by the detection of non-linear expression-relationships where each fluctuation in the relationship implies a phenotype change and each relationship typology implies specific phenotype interdependence. In this way different strategies and tools have been developed to study phenotypic changes and the paradoxes subjected to them. Using the tools developed we have studied the non-linear expression relationships related to glucocorticoid activity. The result is that we have found the possible reason for opposite effects of some stressor agents like dexamethasone on tumour progression as it has been confirmed by literature. This hidden reason has resulted in being linked with the type of tumour progression of the tissues. In the first type of tumour progression found, new cells can be stressed during proliferation and stressor agents increase tumour proliferation. In the second type, cell stress and tumour proliferation are antagonists so, therefore, stressor agents stop tumour proliferation in order to stress the cells

MGDB : crossing the marker genes of a user microarray with a database of public-microarrays marker genes

AVAILABILITY: Marker-gene database tool: http://ibb.uab.es/mgdbSummary: The microarrays performed by scientific teams grow exponentially. These microarray data could be useful for researchers around the world, but unfortunately they are underused. To fully exploit these data, it is necessary (i) to extract these data from a repository of the high-throughput gene expression data like Gene Expression Omnibus (GEO) and (ii) to make the data from different microarrays comparable with tools easy to use for scientists. We have developed these two solutions in our server, implementing a database of microarray marker genes (Marker Genes Data Base). This database contains the marker genes of all GEO microarray datasets and it is updated monthly with the new microarrays from GEO. Thus, researchers can see whether the marker genes of their microarray are marker genes in other microarrays in the database, expanding the analysis of their microarray to the rest of the public microarrays. This solution helps not only to corroborate the conclusions regarding a researcher's microarray but also to identify the phenotype of different subsets of individuals under investigation, to frame the results with microarray experiments from other species, pathologies or tissues, to search for drugs that promote the transition between the studied phenotypes, to detect undesirable side effects of the treatment applied, etc. Thus, the researcher can quickly add relevant information to his/her studies from all of the previous analyses performed in other studies as long as they have been deposited in public repositories