Plant Omics Data Center: an integrated web repository for interspecies gene expression networks with NLP-based curation.
Plant Omics Data Center: an integrated web repository for interspecies gene expression networks with NLP-based curation.
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DOI：
10.1093/pcp/pcu188
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发表时间：
2015-01
影响因子：
4.9
通讯作者：
Yano K
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Ohyanagi H;Takano T;Terashima S;Kobayashi M;Kanno M;Morimoto K;Kanegae H;Sasaki Y;Saito M;Asano S;Ozaki S;Kudo T;Yokoyama K;Aya K;Suwabe K;Suzuki G;Aoki K;Kubo Y;Watanabe M;Matsuoka M;Yano K
大规模组学资源（如基因组、转录组和代谢组）的全面整合将为分子生物学的更广泛方面提供更深入的见解。为了更好地了解植物生物学，我们的目标是构建一个下一代测序（NGS）衍生的基因表达网络（GEN）的知识库，广泛的植物物种。到目前为止，我们已经整合了745个高质量mRNA测序的信息，（mRNA-Seq）来自八种植物物种的样品（拟南芥、水稻、番茄、二色高粱、葡萄属葡萄、马铃薯、蒺藜苜蓿和大豆），对整套基因表达谱进行数字化分析，利用基因表达相似性，通过对应分析（CA）提取GEN。为了了解多个物种的基因的进化意义，它们是根据物种之间的每个节点（基因）的直系亲属。除了其他基因表达信息外，基因的功能注释将有助于生物学理解。目前，我们正在使用自然语言处理（NLP）技术和手动管理来改进给定的基因注释。在这里，我们介绍了我们的分析和网络数据库，PODC（植物组学数据中心; http：//bioinf.mind.meiji.ac.jp/podc/）的现状，现在向公众开放，提供GEN，功能注释和其他全面的组学资源。
Comprehensive integration of large-scale omics resources such as genomes, transcriptomes and metabolomes will provide deeper insights into broader aspects of molecular biology. For better understanding of plant biology, we aim to construct a next-generation sequencing (NGS)-derived gene expression network (GEN) repository for a broad range of plant species. So far we have incorporated information about 745 high-quality mRNA sequencing (mRNA-Seq) samples from eight plant species (Arabidopsis thaliana, Oryza sativa, Solanum lycopersicum, Sorghum bicolor, Vitis vinifera, Solanum tuberosum, Medicago truncatula and Glycine max) from the public short read archive, digitally profiled the entire set of gene expression profiles, and drawn GENs by using correspondence analysis (CA) to take advantage of gene expression similarities. In order to understand the evolutionary significance of the GENs from multiple species, they were linked according to the orthology of each node (gene) among species. In addition to other gene expression information, functional annotation of the genes will facilitate biological comprehension. Currently we are improving the given gene annotations with natural language processing (NLP) techniques and manual curation. Here we introduce the current status of our analyses and the web database, PODC (Plant Omics Data Center; http://bioinf.mind.meiji.ac.jp/podc/), now open to the public, providing GENs, functional annotations and additional comprehensive omics resources.
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