RiceFREND: a platform for retrieving coexpressed gene networks in rice.
RiceFREND: a platform for retrieving coexpressed gene networks in rice.
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DOI：
10.1093/nar/gks1122
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发表时间：
2013-01
影响因子：
14.9
通讯作者：
Nagamura Y
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Sato Y;Namiki N;Takehisa H;Kamatsuki K;Minami H;Ikawa H;Ohyanagi H;Sugimoto K;Itoh J;Antonio BA;Nagamura Y
在广泛的生物条件下基因表达的相似性可以有效地用于基因功能的表征。我们构建了水稻基因共表达数据库RiceFREND(http://ricefrend.dna.affrc.go.jp/)，)，以识别具有相似表达谱的基因模块，并为更准确地预测基因功能提供平台。使用单一的微阵列平台，对815个微阵列数据进行了27 201个基因的共表达分析，这些数据来自不同发育阶段、成熟器官从移栽到田间收获的整个生长过程以及植物激素处理条件下的不同器官和组织的表达谱。该数据库提供了两个搜索选项，即‘单引导基因搜索’和‘多引导基因搜索’，以有效地检索关于共表达基因的信息。用户友好的网络界面便于以HyperTree、Cytosscape Web和Graphviz格式可视化和解释基因共表达网络。此外，用于识别丰富的基因本体术语和顺式元件的分析工具为更好地预测与共表达的基因相关的生物学功能提供了线索。这些功能使用户能够澄清基因功能和基因调控网络，从而可能导致对许多复杂的农艺性状的更彻底的了解。
Similarity of gene expression across a wide range of biological conditions can be efficiently used in characterization of gene function. We have constructed a rice gene coexpression database, RiceFREND (http://ricefrend.dna.affrc.go.jp/), to identify gene modules with similar expression profiles and provide a platform for more accurate prediction of gene functions. Coexpression analysis of 27 201 genes was performed against 815 microarray data derived from expression profiling of various organs and tissues at different developmental stages, mature organs throughout the growth from transplanting until harvesting in the field and plant hormone treatment conditions, using a single microarray platform. The database is provided with two search options, namely, ‘single guide gene search’ and ‘multiple guide gene search’ to efficiently retrieve information on coexpressed genes. A user-friendly web interface facilitates visualization and interpretation of gene coexpression networks in HyperTree, Cytoscape Web and Graphviz formats. In addition, analysis tools for identification of enriched Gene Ontology terms and cis-elements provide clue for better prediction of biological functions associated with the coexpressed genes. These features allow users to clarify gene functions and gene regulatory networks that could lead to a more thorough understanding of many complex agronomic traits.
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