Systematic image-driven analysis of the spatial Drosophila embryonic expression landscape.
Systematic image-driven analysis of the spatial Drosophila embryonic expression landscape.
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DOI：
10.1038/msb.2009.102
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发表时间：
2010
影响因子：
9.9
通讯作者：
Celniker, Susan E.
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Frise, Erwin;Hammonds, Ann S.;Celniker, Susan E.
发现基因表达的时间和空间模式对于理解多细胞生物的调控网络和发育至关重要。我们分析了早期果蝇胚胎发育的大规模空间表达数据集的图像，并对表达景观进行了全面的计算图像分析。在这项研究中，我们使用椭圆形网格创建了胚胎表达模式的创新虚拟表示，使我们能够使用共同的参考系对基因表达进行定量比较。为了证明我们的方法的力量，我们使用基因共表达来识别早期胚胎中的不同表达结构域;结果与使用激光消融确定的命运图惊人地相似。我们还使用了聚类策略来寻找具有相似模式的基因，并开发了新的分析工具来检测一致模式、相邻非重叠模式和反相关模式中的变异。在研究的1800个基因中，只有一半以前分配过功能。已知的基因表明集群的发展作用，相关模式的识别预测共同发生的生物功能的要求。
Discovery of temporal and spatial patterns of gene expression is essential for understanding the regulatory networks and development in multicellular organisms. We analyzed the images from our large-scale spatial expression data set of early Drosophila embryonic development and present a comprehensive computational image analysis of the expression landscape. For this study, we created an innovative virtual representation of embryonic expression patterns using an elliptically shaped mesh grid that allows us to make quantitative comparisons of gene expression using a common frame of reference. Demonstrating the power of our approach, we used gene co-expression to identify distinct expression domains in the early embryo; the result is surprisingly similar to the fate map determined using laser ablation. We also used a clustering strategy to find genes with similar patterns and developed new analysis tools to detect variation within consensus patterns, adjacent non-overlapping patterns, and anti-correlated patterns. Of the 1800 genes investigated, only half had previously assigned functions. The known genes suggest developmental roles for the clusters, and identification of related patterns predicts requirements for co-occurring biological functions.
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