GeneAnalytics — це інструмент аналізу наборів генів (gene set analysis), який допомагає швидко інтерпретувати дані з експериментів, таких як RNA‑seq, мікромаси або інші підходи, коли у вас є список генів, і ви хочете зрозуміти, з якими тканинами, хворобами, шляхами, молекулами або функціями вони пов’язані.
Іншими словами, якщо у вас є список генів, наприклад тих, які по‑різному експресовані в хворобі, ви вставляєте його в GeneAnalytics, і він покаже, які хвороби, шляхи, тканини тощо найбільше “відгукуються” на цей список. (
З яких джерел береться інформація
GeneAnalytics інтегрує дані з кількох великих ресурсів:
| Секція | Джерело |
|---|---|
| Тканини & клітини (Tissues & Cells) | LifeMap Discovery — дані про нормальні клітини / тканини, ембріональний розвиток, in vitro / in vivo. |
| Хвороби (Diseases) | MalaCards — база хвороб, включно з генними асоціаціями. |
| Шляхи (Pathways) | PathCards — об’єднання багатьох шляхів в супершіляхи (SuperPaths) для кращої інтерпретації. |
| GO‑терміни (Gene Ontology) | GeneCards → інформація про молекулярні функції, біологічні процеси тощо. |
| Сполуки / препарати / метаболіти (Compounds) | GeneCards також має інформацію про сполуки, ліки, які асоційовані з генами. GeneAnalytics використовує ці дані. |
Як це працює
- Ви подаєте список генів (до ~300 рекомендовано), вибравши вид (людина або миша).
- GeneAnalytics перевіряє, чи всі символи генів визнані офіційно. Невпізнані символи можна коригувати вручну.
- Для різних категорій (тканини, хвороби тощо) генам присвоюються очки на основі кількох критеріїв: наскільки специфічний ген, чи він маркер, чи “housekeeping‑ген”, чи часто експресується, тощо.
- Результати показуються у вигляді рейтингів / таблиць / графіків, з можливістю фільтрів (по типу тканини, по prenatal vs postnatal, in vitro / in vivo і т.д.).
Чому це корисно
- Допомагає зрозуміти біологічний контекст для набору генів — наприклад, які тканини чи клітини найімовірніше задіяні.
- Допомагає знайти хвороби, можливо пов’язані з вашими генами, що корисно для генетичних / транскриптомних досліджень.
- Дає змогу побачити, які шляхи (pathways) чи функціональні групи (GO‑терміни) найбільш релевантні.
- Може допомогти вибрати кандидат‑гени для подальших досліджень, або маркери тканин, чи мішені для ліків.